06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Debugging ist ein Prozess, bei dem Fehler in einem Computerprogramm gesucht und behoben werden. Es kann auch als Prozess der Fehlersuche und -beseitigung bezeichnet werden. Er kann manuell oder mit speziellen Werkzeugen wie Debugger durchgeführt werden. Es wird normalerweise verwendet, um Programme zu testen und zu verstehen, wie sie funktionieren.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Robuste Statistik ist eine Methode der Datenanalyse, die auf die Analyse fehlerhafter oder verzerrter Daten spezialisiert ist. Robuste Statistik ist eine wichtige Ergänzung zu den traditionellen Methoden der Datenanalyse, da sie eine einfache und effektive Möglichkeit bietet, mit problematischen Daten umzugehen. Die robusten Methoden sind in der Lage, schlechte Datenqualität zu erkennen und zu eliminieren, ohne dass andere Daten verzerrt werden. Dies ist besonders wichtig, wenn einzelne Datenpunkte eine starke Auswirkung auf das Ergebnis der Analyse haben. Robuste Statistik wird häufig verwendet, um Streuungen, Ausreißer und extreme Punkte zu erkennen und zu beseitigen, bevor andere Analysen durchgeführt werden.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Data Cleansing ist eine Technik, mit der Datenbanken bereinigt werden, um fehlerhafte, unvollständige oder ungenaue Daten zu beseitigen. Es umfasst auch das Korrigieren von Formatierungsfehlern, die Möglichkeit der Datenintegration, die Entfernung von Dubletten und die Aufweichung oder Anpassung von Daten, die nicht den Standards entsprechen. Data Cleansing ist ein wichtiger Bestandteil der ETL-Prozesse (Extract-Transform-Load), bei denen Daten aus verschiedenen Quellen in eine Datenbank importiert und dann in einem benutzerfreundlichen Format gespeichert werden.
06.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Der Standardfehler ist eine mathematische Größe, die die Varianz eines Messwerts einer Stichprobe beschreibt. Der Standardfehler wird häufig verwendet, um die Genauigkeit einer Stichprobe zu bestimmen. Er gibt an, wie viel die Messwerte in einer gegebenen Stichprobe vom Durchschnittswert abweichen.
05.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
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