Basic rules for good looking slides and dashboards

Vivian Jeenel Blog

My everyday business is to make things beautiful. I create a lot of illustrations for STATWORX for advertisement. Like my last blog post my new post is inspired by my lovely colleagues. My colleagues are creating, among other things, dashboards to visualize the results of their analyses for our consulting projects and are working with Power Point for our data …

STATWORX on Tour: Year-End Event in Belgium

STATWORX Blog

After a year both challenging and rewarding, STATWORX has taken the opportunity of the calm before the Year-End to retreat from the office for a few days. A remote area in the Belgian countryside was chosen as the location for the weekend getaway, where the team would spend a couple of days reflecting on the events of the past year, …

tensorRT Inference Server

Building a scaleable Deep Learning Serving Environment for Keras models using NVIDIA TensorRT Server and Google Cloud

Sebastian Heinz Blog, Data Science

In a recent project at STATWORX, I’ve developed a large scale deep learning application for image classification using Keras and Tensorflow. After developing the model, we needed to deploy it in a quite complex pipeline of data acquisition and preparation routines in a cloud environment. We decided to deploy the model on a prediction server that exposes the model through …

titelbild-statworx-dataiku

Eine Einführung in Dataiku DSS

Martin Albers Blog, Data Science

In den meisten unserer Kundenprojekte bei STATWORX nutzen wir R oder Python. Auch in unserem Blog handelt es sich meist um Themen rund um die Nutzung dieser beiden Sprachen. Im Data Science Bereich gibt es allerdings eine große Anzahl anderer Tools, viele davon mit einer grafischen Benutzeroberfläche. Dazu zählen zum Beispiel KNIME, RapidMiner oder das hier vorgestellte Tool von Dataiku …

QlikView vs Qlik Sense

Unterschiede zwischen Qlik Sense und QlikView

Markus Berroth Blog, Data Science

Daten-Visualisierung und -Verständnis sind wichtige Faktoren bei der Durchführung eines Data Science Projekts. Eine visuelle Exploration der Daten unterstützt den Data Scientist beim Verständnis der Daten und liefert häufig wichtige Hinweise über Datenqualität und deren Besonderheiten. Bei STATWORX wenden wir im Bereich Datenvisualsierung eine Vielzahl von unterschiedlichen Tools und Technologien an, wie z.B. Tableau, Qlik, R Shiny oder D3. Seit …

A framework to automate your work: How to set up Airflow!

Marvin Taschenberger Blog, Data Science

In the first part of this blog post, we talked about what a DAG is, how to apply this mathematical concept in project planning and programming and why we at STATWORX decided to use Airflow compared to other workflow managers. In this part, however, we will get more technical and investigate a quite informative hello-world programming and how to set …

Budapest at night

STATWORX on tour – eRum 2018

Jakob Gepp Blog

The waiting is over – finally it is May and the eRum is about to start. STATWORX arrived in Budapest to take part in the upcoming conference. We are looking forward to some interesting talks and speakers. In this post I will summarise the events and our journey. So let us get right to it! Sunday Nearly an hour later …

dashboard

Data-Dashboard mit Bokeh

Moritz Gnisia Blog, Data Science

Ein wesentliches Problem von größeren und heterogenen Daten ist häufig ihre Interpretation. Als Data Scientist stellt man sich auch deshalb unter anderem folgende Fragen: Wie sind die Daten strukturiert? Was sind besondere Merkmale? Wie lassen sich die Daten graphisch aufbereiten? Selbstverständlich lässt sich diese Liste noch um beliebige Fragestellungen erweitern. Als Hilfestellung zur Lösung der letzten Frage soll folgender Blog …

value price concept on balance scale

Empirische Bestimmung von Elastizität – Teil 1

Daniel Lüttgau Blog, Data Science, Statistik

Wie kann man Preiselastizität bestimmen? Die Antwort auf diese Frage ist nicht eindeutig, sondern fallspezifisch. Es gibt viele Verfahren, um Preiselastizität empirisch zu bestimmen. Direkte Expertenbefragungen, Kundenbefragungen, indirekte Kundenbefragungen durch Conjoint Analysen und vielfältige experimentelle Testmethoden. Wenn die Datenlage es erlaubt, wenden wir Methoden an, die auf historischen Marktdaten basieren. Unterfüttert mit Daten zu Faktoren, wie Wettbewerbspreise, Werbeinformationen etc., lassen …