AI-generated content
Transcribed

Potenzgesetz-Verteilungen in der Datenwissenschaft: Pareto-Prinzip, Ausreißer & Vorhersagen (KI-Synchronfassung)

Nov 12, 2026 · 2m 36s
Potenzgesetz-Verteilungen in der Datenwissenschaft: Pareto-Prinzip, Ausreißer & Vorhersagen (KI-Synchronfassung)
Description

Manche erzielen 80 % der Ergebnisse mit nur 20 % des Aufwands – das Pareto-Prinzip ist der Schlüssel zu Potenzgesetz-Verteilungen. Diese kurze Folge zeigt, warum wenige Elemente in vielen Datensätzen...

show more
Manche erzielen 80 % der Ergebnisse mit nur 20 % des Aufwands – das Pareto-Prinzip ist der Schlüssel zu Potenzgesetz-Verteilungen. Diese kurze Folge zeigt, warum wenige Elemente in vielen Datensätzen dominieren und wie Datenwissenschaftler das nutzen.Das erfahren Sie:Das Pareto-Prinzip und Beispiele wie 90 % des Webverkehrs auf nur 10 % der WebsitesAnomalieerkennung: Ausreißer, etwa in Netzwerkprotokollen, schneller findenPräzisere Vorhersagemodelle und Empfehlungssysteme durch Fokus auf die wirkungsvollsten DatenpunkteRessourcen gezielt verteilen – zum Beispiel auf die Server mit dem meisten DatenverkehrSoziale Netzwerke analysieren: die wenigen Nutzer finden, die die meisten Interaktionen steuernFür Datenwissenschaftler, Analysten und alle, die verborgene Strukturen in komplexen Daten aufdecken wollen.Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Video ansehen: https://youtu.be/oZSCkvxBPWU🎧 Mehr Folgen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – kostenlose Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net💼 Mirko Peters auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.
show less
Information
Author Mirko Peters M365, Azure & AI
Organization m365 FM
Website -
Tags

Looks like you don't have any active episode

Browse Spreaker Catalogue to discover great new content

Current

Podcast Cover

Looks like you don't have any episodes in your queue

Browse Spreaker Catalogue to discover great new content

Next Up

Episode Cover Episode Cover

It's so quiet here...

Time to discover new episodes!

Discover
Your Library
Search