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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Von der Fragestellung zu den Daten

verfasst von : Hans-Wilhelm Eckert

Erschienen in: Storytelling mit Daten

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Datenquellen fließen so reichlich, dass beim Beginn eines jeden Projekts eine präzise Fragestellung wichtig ist. In diesem Kapitel zeige ich Ansätze, wie Daten den Kontext der Geschichten bilden und dabei helfen zu definieren, welche Zielgruppe ich anspreche, welche Themen ich setze und warum diese überhaupt relevant sind. Die Beispiele zeigen die Herausforderungen bei der Entwicklung der Fragestellung und liefern jeweils spezifische Antworten auf die zentralen Kommunikationsthemen: Warum wir etwas erzählen, wem wir es erzählen und was wir erzählen.

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Fußnoten
1
Ein gutes Beispiel dafür ist die Analyse der Customer Journey von Bewerbern eines Personaldienstleisters. Mit den Visualisierungsmethoden der Process Mining-Tools war es nicht möglich, die Verhaltensmuster der Bewerber zu verstehen. Dies gelang schließlich durch die Visualisierung von Detailprozessen. Auf dieser Basis konnten daraufhin nicht nur die Datenspezialisten, sondern viele Mitarbeiter aus den unterschiedlichsten Abteilungen die Prozesse analysieren und schufen die Basis für eine breite und fruchtbare Diskussion um Optimierungspotenziale: Münster o. J.
 
2
Der Anwendungsfall befindet sich noch in der Entwicklung, Gespräch Eugen Groß, KI im Marketing, IHK München 28.01.2020 und https://​www.​aiconix.​ai/​anwendungen/​.
 
3
„Big Data“ liefert in Ngram erst ab 2007 relevante Resultate, „Algorithm“ hingegen zu viele, die nichts mit KI zu tun haben.
 
4
Aber auch auf den Begriff „Supercomputer“ zahlte die Aktion nicht ein, wie eine Auswertung auf Ngram zeigt.
 
5
Das Bild lässt sich durch eine Suche auf Google ergänzen. Hier kommt „Machine Learning“ auf 147 Mio. Ergebnisse, „Artificial Intelligence“ auf rund 136 Mio. Ergebnisse, während „Neural Network“ weit abgeschlagen nur 24 Mio. Ergebnisse liefert (Suche vom 16. April 2020. Sucheinstellungen ohne weitere Filter, also „beliebige Sprache“, „beliebige Zeit“ und „alle Ergebnisse“). Woher die Nachfrage-Spitze beim Begriff „Neural Network“ im Januar 2020 stammt, lässt sich nicht genau sagen. Möglicherweise hängt dies mit der Googles Einführung von Flax zusammen. Flax ist eine Neural Network Library für JAX, eine Bibliothek für hoch-performantes Machine Learning.
 
Literatur
Zurück zum Zitat Fukushima K, Miyake S (1982) Neocognitron: a self-organizing neural network model for a mechanism of visual pattern recognition. In Competition and cooperation in neural nets. Berlin, Springer, S 267–285 Fukushima K, Miyake S (1982) Neocognitron: a self-organizing neural network model for a mechanism of visual pattern recognition. In Competition and cooperation in neural nets. Berlin, Springer, S 267–285
Zurück zum Zitat Klaus L (2019) Data-Driven Marketing und der Erfolgsfaktor Mensch. Springer Gabler, WiesbadenCrossRef Klaus L (2019) Data-Driven Marketing und der Erfolgsfaktor Mensch. Springer Gabler, WiesbadenCrossRef
Zurück zum Zitat Kreye A (2018) Macht Euch die Maschinen untertan, Süddeutsche Zeitung Edition, Münche Kreye A (2018) Macht Euch die Maschinen untertan, Süddeutsche Zeitung Edition, Münche
Zurück zum Zitat Lin Y, Michel J-B, Lieberman Aiden E, Orwant J, Brockman W, Petrov S (2012) Syntactic annotations for the Google books Ngram corpus. In: Proceedings of the 50th annual meeting of the association for computational linguistics, Jeju, Republic of Korea, 8–14 July 2012, S 169–174 Lin Y, Michel J-B, Lieberman Aiden E, Orwant J, Brockman W, Petrov S (2012) Syntactic annotations for the Google books Ngram corpus. In: Proceedings of the 50th annual meeting of the association for computational linguistics, Jeju, Republic of Korea, 8–14 July 2012, S 169–174
Zurück zum Zitat Roland Berger (2015) Die digitale Zukunft des B2B-Vertriebs, München Roland Berger (2015) Die digitale Zukunft des B2B-Vertriebs, München
Zurück zum Zitat Trommsdorff V, Becker J (2009) Verfahren des Werbemittel-Pretesting. In: Bruhn M, Esch F-R, Langner T (Hrsg) Handbuch Kommunikation. Gabler Verlag, Wiesbaden, S 923–938 Trommsdorff V, Becker J (2009) Verfahren des Werbemittel-Pretesting. In: Bruhn M, Esch F-R, Langner T (Hrsg) Handbuch Kommunikation. Gabler Verlag, Wiesbaden, S 923–938
Zurück zum Zitat Wiener N (1948) Cybernetics. MIT Press, Cambridge Wiener N (1948) Cybernetics. MIT Press, Cambridge
Metadaten
Titel
Von der Fragestellung zu den Daten
verfasst von
Hans-Wilhelm Eckert
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33049-1_3