======  Data Science ======

**Data Science (Datenwissenschaft) beschäftigt sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten.**

Computerbasierte Systeme helfen bei der Untersuchung oder ermöglichen die Erforschung von Informationen und geben Aufschluss über Strukturen und Abläufe. Dieses Wissen kann dann genutzt werden um Anpassungen an Prozessen oder Gefügen vorzunehmen oder Anwendungen zu verbessern. Beispielhafte Einsatzbereiche sind der Verkehr oder der Klimawandel. Eingesetzt werden dabei Künstliche Intelligenz (KI), Methoden der Wirtschaftsinformatik und Instrumente der Informatik.

Konzepte von Data Science für Unternehmenszwecke befassen sich zunächst mit der Identifizierung eines Problems, dann mit der Anwendung von entsprechenden Techniken und am Ende mit der Strukturierung und Analyse der Ergebnisse, anhand derer Entscheidungen getroffen werden. Mit solchen Konzepten sind Unternehmen in der Lage Kosten zu reduzieren und Einnahmen zu generieren, indem sie Informationen für eine bessere Performance sammeln und auswerten. Beispielsweise werden Methoden zur Klassifikation, Regression, zum Clustering und Profiling verwendet, um Kundenverhalten analysieren zu können.

Um hilfreiche Informationen und Wissen aus großen Datenmengen (siehe BIG DATA und Data Mining) zu sammeln, ist es wichtig, identifizieren zu können, ob und wie Daten benutzt werden können, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.

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Data Mining kann hilfreiches Wissen in dem Bereich Internethandel generieren und für Marketing und Customer Relationship Management eingesetzt werden.

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===== Weiterführende Informationen =====

  * [[https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/data-science-124479/version-386572 | Definition: Data Science. Gabler Wirtschaftslexikon]] (2022)\\ **Oliver Bendel**
  * [[https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/customer-relationship-management-crm-30809/version-254385 | Definition: Customer Relationship Management (CRM). Gabler Wirtschaftslexikon]] (2018)\\ **Heinrich Holland**
  * [[isbn>978-1-4493-6132-7]]