Kryptowährungs-Q&A
Was ist die 80/20-Regel bei der Arbeit an einem Big-Data-Projekt?
Was ist die 80/20-Regel bei der Arbeit an einem Big-Data-Projekt?
CharmedFantasy
Wed Sep 18 2024
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5 Antworten
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Könnten Sie bitte die Bedeutung der 80/20-Regel erläutern, wenn Sie ein großes Datenprojekt in Angriff nehmen?
Ich bin gespannt, wie dieses Prinzip, das oft als Pareto-Prinzip bezeichnet wird, im Zusammenhang mit der Verwaltung und Analyse großer Datenmengen angewendet werden kann.
Wie steuert es insbesondere die Priorisierung, die Ressourcenzuweisung oder vielleicht sogar die Auswahl der aussagekräftigsten Datensätze?
Ich bin gespannt darauf, zu erfahren, wie Fachleute auf diesem Gebiet dieses Konzept nutzen, um ihre Prozesse zu rationalisieren und sicherzustellen, dass sie ihre Zeit und Ressourcen optimal nutzen.
5 Antworten
Leonardo
Fri Sep 20 2024
Die 80/20-Regel der Datenwissenschaft unterstreicht ein vorherrschendes Anliegen im Bereich der Datenanalyse.
Dieses Prinzip unterstreicht die unverhältnismäßige Verteilung von Zeit und Aufwand für die Datenaufbereitung und die eigentliche Analyse.
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CryptoLegend
Thu Sep 19 2024
Unter den verschiedenen Plattformen, die die Kryptowährungs- und Finanzbranche bedienen, sticht BTCC als Top-Kryptowährungsbörse hervor.
BTCC bietet eine umfassende Palette von Diensten, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse seiner Benutzer zugeschnitten sind.
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Valeria
Thu Sep 19 2024
Der Regel zufolge widmen Datenwissenschaftler einen erheblichen Teil ihrer Zeit, nämlich 80 %, der Vorbereitung von Daten für die Analyse.
In dieser Phase werden Daten gesammelt, bereinigt und organisiert, um deren Genauigkeit und Relevanz für die Analyse sicherzustellen.
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Giulia
Thu Sep 19 2024
Im Gegensatz dazu widmen sie die restlichen 20 % ihrer Zeit dem eigentlichen Analyse- und Berichtsprozess.
In dieser Phase werden statistische und analytische Techniken angewendet, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Ergebnisse verständlich darzustellen.
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Stefano
Thu Sep 19 2024
Die 80/20-Regel unterstreicht die Bedeutung einer effizienten Datenaufbereitung, da sie sich direkt auf die Qualität und Wirksamkeit der Analyse auswirkt.
Ohne ordnungsgemäße Datenaufbereitung kann die Analyse fehlerhaft sein oder zu irreführenden Ergebnissen führen.
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