Autor: Philipp
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ABC-Analyse im Einkaufscontrolling: Ein Klassiker trifft auf moderne Datenwissenschaft
Die ABC-Analyse ist eine weit verbreitete Methode im Einkaufscontrolling, die auf dem Pareto-Prinzip basiert. Dieses Prinzip, benannt nach dem italienischen Ökonomen Vilfredo Pareto, postuliert, dass 80% der Ergebnisse oft mit 20% der Ursachen erreicht werden können. Pareto entdeckte dies ursprünglich beim Studium von Einkommens- und Vermögensverteilungen in Europa, und seine Einsichten haben seither in vielen…
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Vorteile von R/Python gegenüber Excel
Es gibt viele Gründe, warum die Verwendung von R oder Python Vorteile gegenüber der Verwendung von MS Excel hat: 1. Es ist kostenlos 2. Open Source (mit einer riesigen aktiven Community!) 3. R und Python bieten mehr Möglichkeiten zur Datenbearbeitung 4. Besser für Big Data 5. Bessere Automatisierungsmöglichkeiten 6. Code ist leicht reproduzierbar und skalierbar…
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Die Revolution der Großen Sprachmodelle: Wie LLMs die digitale Welt verändern
In der rasant fortschreitenden Welt der künstlichen Intelligenz (KI) haben große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) eine bahnbrechende Entwicklung markiert, die das Potenzial hat, zahlreiche Branchen zu revolutionieren. Von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben bis hin zur Schaffung neuer Möglichkeiten für menschliche Kreativität – LLMs stehen an der Schwelle, eine tiefgreifende Veränderung in der Art und…
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Warum jedes Unternehmen Data Science nutzen sollte
In der heutigen, von Daten dominierten Welt, ist der Einsatz von Data Science für Unternehmen nicht mehr nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit, um im Wettbewerb bestehen zu können. Der Grund dafür ist einfach: Daten sind das neue Öl. Sie sind eine wertvolle Ressource, die, wenn sie richtig genutzt wird, Unternehmen einen entscheidenden Vorteil gegenüber…
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Holt-Winters Forecast für die Produktionsplanung
Wir möchte heute ein Dashboard vorstellen, welches wir bei bestimmten Produktgruppen zum Zwecke der längerfristigen Produktionsplanung mit sehr großem Erfolg einsetzen. Es handelt sich um ein Forecasting Dashboard, welches den Holt Winter Algorithmus verwendet, um Fertigungen 12 Monate rollierend planen zu können. Der Holt Winter Algorithmus eignet sich in vielen Fällen bei Produkten die in…
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Don’t Push your Suppliers, Pull Them!
When changing Material Requirements Planning into DDMRP (Demand Driven Material Requirements Planning) you will come closer to achieve the Flow and Pull principals of lean. Through DDMRP your orders are more aligned with the actual demands of your customers. We analyzed the delivery performance of our customer before and after the implementation of DDMRP. The…
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Advantages of using R and Python
There are many reasons why using R or Python has advantages over using MS Excel: It’s free It’s open source (with a huge active community!) R and Python have more data manipulation capabilities Both R and Python support larger data sets / Big Data applications You can automate your workflows Code is easily reproducible and…
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Self Organizing Maps
Im folgenden Beispiel setzen wir uns mit Self Organizing Maps (SOM) auseinander. Self Organinzing Maps sind sehr einfache Künstliche Neuronale Netze. Sie sind in der Lage komplexe, nicht lineare Zusammenhänge, in eine einfache geometrische Beziehungen darzustellen. Wir werden für unsere Beispiel MiniSom verwenden. Dank dieser Anwednung lassen sich SOM relativ leicht erstellen. Dank gilt an…
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Hierarchische Clusteranalyse
In diesem Artikel möchten wir die Hierarchische Clusteranalyse vorstellen. Ist gibt zwei grundsätzliche Verfahren für die Hierarchische Clusteranalyse. Man nennt sie Top-Down und Bottom-Up Verfahren. Die Top-Down Verfahren werden als divisive Cluster-verfahren bezeichnet. Im englischen Sprachgebrauch wird hierfür gerne die Abkürzung DIANA verwendet. Sie steht für Divise Analysis. Wir steigen gleich ein, indem wir die…
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Bedeutet mehr Geld auch ein längeres Leben?
Die Zusammenhänge lassen sich graphisch durch eine Korrelationsmatrix oder Streudiagramm darstellen. Wir verwenden hier das corrgram package. Bevor man eine Regression erstellt, ist es oft sinnvoll zu analysieren, wie die unabhängigen und abhängigen Variablen zueinander in Beziehung stehen. Zu Beginn werden wir die Libraries laden und auch den Datensatz mit welchem wir arbeiten möchten: library(gapminder)library(tidyverse)…