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US-Wahl 2016: Pfusch beim Umgang mit Big Data

Geschrieben von Gérard Bauer am 17.11.2016 22:53:57

Wir leben in einer Zeit, in der man Big Data und Data Science für alle Arten von Prognosen heranzieht. Die Bandbreite reicht von der Vorhersage des nächsten Amazon-Kaufs bis zu den Resultaten von Wahlen.

Der Ausgang des Brexit-Referendums hat viele Beobachter überrascht, hatten die Meinungsforscher doch ein Votum fürs Bleiben in der EU prophezeit. Wir alle wissen, wie das Ergebnis am Ende tatsächlich ausfiel.

Am 8. November wiederholte sich die Geschichte, als Donald Trump zum nächsten Präsidenten der USA gewählt wurde. Den meisten Umfragen und Expertenmeinungen zufolge war ein Sieg der Demokraten zu erwarten. Kaum jemand stellte die Stichhaltigkeit dieser Prognose in Frage.

Der Artikel Election Day Forecasts Deal Blow to Data Science, veröffentlicht im Wall Street Journal, nennt drei wichtige Aspekte von Big Data und Data Science: 

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Themen: Data Science, machine learning, cybersecurity, Big Data, False Positives, Security Analytics, Threat Detection, Big Data Problems, Attacker Detection, Remote Access Trojan