Irgendwas mit Daten - Datenanalyse in der Industrie

Irgendwas mit Daten - Datenanalyse in der Industrie

Produkte entwickeln, Versuche auswerten, Prozesse optimieren

#10 Das sieht komisch aus!

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Auffällige Werte & Ausreißer

  1. Wie kann ich auffällige Werte & Ausreißer finden?
  2. Welche Tests auf Ausreißer können helfen?
  3. Wann dürfen Werte aus der Analyse ausgeschlossen werden?

Auffällige Werte, Extremwerte, Ausreißer - was unterscheidet diese Begriffe und wann darf ich (auch im regulierten Bereich) Messwerte vor der Analyse ausschließen? In dieser Folge geht es um die Werte im Datensatz, die uns direkt ins Auge springen oder die aus anderen Gründen "anders" zu sein scheinen. Ist es eine gute Idee, alle andersartigen Werte einfach auszuschließen?

Links

👉 Sternchen im Boxplot sind keine Ausreißer
👉 Ausreißer / Wikipedia
👉 Deep Learning for Anomaly Detection
👉 Anomaly Detection, a Key Task for AI and Machine Learning, Explained

Reden wir darüber!

Ich freue mich über Ihre Post: Barbara Bredner, post@irgendwas-mit-daten.io


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Über diesen Podcast

Auch in Ihren Daten stecken wertvolle Informationen! Möchten Sie mit Daten Ihre Produkte schneller entwickeln? Ihre Versuche effizienter auswerten? Ihre Prozesse besser verstehen und optimieren? Dann ist dieser Podcast für Sie.

Barbara Bredner berät und begleitet seit 2003 Menschen in der Industrie bei der Datenauswertung in Forschung und Entwicklung, Prozess Engineering und Qualitätsmanagement. In ihrem Podcast erklärt sie, wie Sie eigene Daten auswerten und gezielt nutzen können. Sie gibt Tipps für solide und nachvollziehbare Analysen, damit Sie mit größerer Sicherheit und Klarheit belastbare Ergebnisse erreichen. Das Ziel sind abgesicherte Entscheidungen auf Grundlage Ihrer Datenanalysen!

von und mit Barbara Bredner

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