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

Authors

  • Laura Offermanns TH Mittelhessen
  • Harald Ritz TH Mittelhessen
  • Michel Becker Mittelstand.ai GmbH & Co. KG

Keywords:

PySpark, SQL, Apache Beam, Python, Datenvorbereitung, Machine Learning, Google Cloud, Dataflow, Dataproc

Abstract

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.

References

D'Onofrio, Sara; Meier, Andreas. Big Data Analytics. Wiesbaden. Springer Vieweg (2021)

Drabas, Tomasz; Lee, Denny. Learning PySpark. Birmingham. Packt Publishing (2017)

Frochte, Jörg. Maschinelles Lernen. München. Hanser (2021)

Downloads

Published

2023-07-25

Issue

Section

Theses