Treffer: Aufbau einer Datenvorbereitungsumgebung für Machine-Learning-Modelle zur Berechnung von kundenindividuellen Produktabschlüssen

Title:
Aufbau einer Datenvorbereitungsumgebung für Machine-Learning-Modelle zur Berechnung von kundenindividuellen Produktabschlüssen
Authors:
Offermanns, Laura, Ritz, Harald, Becker, Michel
Source:
Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik; Nr. 17 (2023); 2 ; AKWI; No. 17 (2023); 2 ; 2296-4592 ; 10.26034/lu.akwi.2023.n17
Publisher Information:
Arbeitskreis Wirtschaftsinformatik der deutschsprachigen Fachhochschulen
Publication Year:
2023
Collection:
AKWI - Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik (E-Journal)
Subject Terms:
PySpark, SQL, Apache Beam, Python, Datenvorbereitung, Machine Learning, Google Cloud, Dataflow, Dataproc
Document Type:
Fachzeitschrift article in journal/newspaper
File Description:
application/pdf
Language:
German
Relation:
https://akwi.hswlu.ch/article/view/3818/3730; https://akwi.hswlu.ch/article/view/3818
Availability:
https://akwi.hswlu.ch/article/view/3818
Rights:
Copyright (c) 2023 Laura Offermanns, Harald Ritz, Michel Becker ; https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Accession Number:
edsbas.F188A28
Database:
BASE

Weitere Informationen

Bei der Mittelstand.ai GmbH & Co. KG in Gießen können Banken kundenindividuelle Produkte bestellen, welche auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen eine Empfehlung geben, welches Bank- oder Versicherungsprodukt ein Kunde als Nächstes abschließen würde. Mit einer neuen Datenvorbereitungsumgebung, die mit Python realisiert ist, wurde die Laufzeit der Transformations-, Filter- und Aggregationsvorgänge verringert.