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04.11.2021
Anomaly Detection in Zeitreihen
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Im Rahmen der diesjährigen progMEET hat unser Chief Data Scientist Dr. Thomas Christ mit Lorenz Drösch von iNDTact darüber gesprochen, dass Daten mit Hilfe von Sensoren zunächst erzeugt werden müssen, bevor sie gemonitort werden können. Was zunächst vielleicht trivial klingt, ist aber durchaus komplex.

Liebe Besucher*innen des prognostiCASTs,

Anomalien und Fehlerzustände frühzeitig zu erkennen, ist wichtig um konstant produzieren und Ausfälle minimieren zu können. So kann auf Vorkommnisse rasch reagiert werden, können Kosten eingespart und potenzielle große Schäden vermieden werden. Dennoch muss man sich klarmachen, dass eine Anomalie längst nicht immer etwas Negatives sein muss, sondern auch ein Signal für einen Trendwechsel oder eine neue Entwicklung sein kann. Was jedenfalls immer gilt: Eine gute Datenstruktur ist das A und O für erfolgreiche Data-Science-Projekte – und die Datenaufbereitung vor der Analyse kann auch einiges an Zeit in Anspruch nehmen. Im Podcast werden diese Themen aufgegriffen und in Beziehung gesetzt. Die teilweise eingeschränkte Tonqualität ist der Live-Aufnahme geschuldet und bitten wir zu entschuldigen: Wir sind uns ganz sicher, dass Sie alles gut verstehen werden – sowohl akustisch als auch inhaltlich!

Haben Sie Fragen oder Anregungen zum heutigen Podcast? Dann hinterlassen Sie uns einfach einen Kommentar auf Twitter, Xing oder LinkedIn oder schreiben Sie uns eine E-Mail an business.development@prognostica.de.

Sie möchten mehr über die progMEET 2021 erfahren? Vielleicht ist dieser Blogbeitrag dann etwas für Sie:


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