Die Grundlage für wirkungsvolle KI- und Data-Science-Anwendungen bildet Feature Engineering, welches die Ableitung, Transformation und Auswahl statistisch stabiler und modellrelevanter Merkmale umfasst. SQL strukturiert Ausgangsdaten, DSC-Module vermitteln Transformations- und Pipeline-Logiken, während Power BI die Exploration visualisiert. Feature Engineering verbindet statistische Analysen, Datenqualität und technische Umsetzung, unterstützt durch WPP-Methoden wie modularen Codeaufbau sowie durch KIF-Inhalte zu verantwortungsbewusster KI-Anwendung. Ziel ist ein klar definiertes, reproduzierbares Merkmalset.
Feature Engineering Grundlagen- Feature Engineering zur Ableitung modellrelevanter Variablen
- Analyse von Datenverteilungen und Korrelationen für Merkmalserkennung
- SQL-Abfragen zur Erstellung geeigneter Datenschnitte
- Datenbereinigung und Typanpassung als technische Basis
Feature Engineering Methoden
- Transformation numerischer und kategorialer Werte
- Skalierungs- und Normalisierungsverfahren aus DSC
- Ablaufstrukturen für reproduzierbare Merkmalserstellung
- Exploration von Merkmalen über Power-BI-Analysen
Feature Engineering Prozesse
- Integration statistischer Ergebnisse in Merkmalserstellung
- Kombination von DPP-Logiken für strukturierte Datenpipelines
- Einsatz objektorientierter Strukturen zur Feature-Modellierung
- Berücksichtigung datenethischer Aspekte gemäß KIF
Qualität und Dokumentation
- Dokumentation aller Feature-Entscheidungen
- Versionierung der Feature-Pipelines für Reproduzierbarkeit
- Nutzung von Power BI zur visuell unterstützten Qualitätsprüfung
- Überprüfung auf Stabilität und Robustheit der Merkmale