{"id":180903,"date":"2023-07-20T09:29:49","date_gmt":"2023-07-20T08:29:49","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=180903"},"modified":"2026-02-06T06:32:46","modified_gmt":"2026-02-06T05:32:46","slug":"survival-analysis-mehr-als-nur-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/survival-analysis-mehr-als-nur-machine-learning","title":{"rendered":"Survival Analysis: Mehr als nur Machine Learning"},"content":{"rendered":"<p>Wenn du ein Data-Science-Projekt beginnst, ist es sehr wichtig, \u00fcber die Modellierung des jeweiligen Problems nachzudenken.<\/p>\n<p>Wenn du den Umsatz einer <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/die-verwendung-von-data-science-im-e-commerce\">E-Commerce-Website<\/a> steigern willst, kannst du versuchen, die Konversionsrate mithilfe eines Klassifikationsmodells zu erh\u00f6hen, die Verweildauer der Nutzer anhand ihres Profils zu bestimmen, die Reise der Besucher zu modellieren, den verschiedenen Marketingkan\u00e4len den Besuch der Besucher zuzuordnen, die Suchmaschinenoptimierung der Website zu verbessern etc.<\/p>\n<p>Es gibt verschiedene <strong>mathematische Ans\u00e4tze:<\/strong> Machine Learning, \u00dcberlebensanalyse<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/markov-modelle\">, Markov-Ketten<\/a>, Berechnung von Shapley-Werten, Sch\u00e4tzung eines PageRank-Scores, &#8230;<\/p>\n<blockquote><p>Man sieht also, dass Machine Learning nicht das A und O des Berufs des Data Scientists ist und dass man sich mit anderen mathematischen Modellen besch\u00e4ftigen muss, die auf der Wahrscheinlichkeitstheorie, der Spieltheorie oder der Graphentheorie basieren.<\/p><\/blockquote>\n<p>In diesem Sinne werden wir einen Kurs zu einem Thema entwickeln, das heute so aktuell ist wie nie zuvor: die \u00dcberlebensanalyse.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"472\" height=\"337\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/survival-analysis-2.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/survival-analysis-2.png 472w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/survival-analysis-2-300x214.png 300w\" sizes=\"(max-width: 472px) 100vw, 472px\"><figcaption>\u00dcberlebensfunktion leicht r\u00fcckl\u00e4ufig<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Was ist eine \u00dcberlebensanalyse?<\/h2>\n<p>Die \u00dcberlebensanalyse ist ein Bereich der Statistik, der sich mit der Lebensdauer von Individuen in einer Population befasst. Es wird versucht, den Zeitpunkt des Todes zu sch\u00e4tzen.<\/p>\n<p>Aber ihr Anwendungsbereich ist viel gr\u00f6\u00dfer:<\/p>\n<ul>\n<li>Vorausschauende Wartung: Vorhersage, wann eine Maschine ausf\u00e4llt, um rechtzeitig eingreifen zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>Churn analysis: Vorhersage, wann ein Kunde eine Dienstleistung abbestellen wird.<\/li>\n<li>Kreditanalyse: Vorhersage des Zeitpunkts, an dem ein Kunde in Verzug ger\u00e4t.<\/li>\n<li>Epidemiologie: Vorhersage, wann ein Patient geheilt wird (dann stirbt der Virus\/die Bakterie).<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/clean-das-revolutionaere-neue-data-tool-fuer-die-medizin\">Die Verwendung solcher Modelle in der Medizin<\/a> geht auf die 1950er Jahre zur\u00fcck, aber einige Forscher arbeiten an Algorithmen, die diese Modelle mit Techniken des maschinellen Lernens kombinieren.<\/p>\n<h2>Fokus auf die \u00dcberlebensfunktion<\/h2>\n<p>In der<strong> \u00dcberlebensanalyse<\/strong> versucht man, die Verteilung einer Zufallsvariablen X zu sch\u00e4tzen, die dem Todesdatum entspricht. In diesem Fall wird die \u00dcberlebensfunktion eingef\u00fchrt:<\/p>\n<h5>S(t) = P(X&gt;t)<\/h5>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">und die momentane Risikorate :<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"618\" height=\"84\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/tx-de-risque-instant.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/tx-de-risque-instant.png 618w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/tx-de-risque-instant-300x41.png 300w\" sizes=\"(max-width: 618px) 100vw, 618px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>Diese Gr\u00f6\u00dfen k\u00f6nnen mit Hilfe von nichtparametrischen (Kaplan-Meier), semi-parametrischen (Cox) oder parametrischen Sch\u00e4tzern gesch\u00e4tzt werden. Diese beiden letzten Arten von Sch\u00e4tzern erm\u00f6glichen es insbesondere, den Einfluss von erkl\u00e4renden Variablen auf die \u00dcberlebensfunktion zu messen.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"246\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/survival-analysis-3.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/survival-analysis-3.png 939w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/survival-analysis-3-300x92.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/survival-analysis-3-768x236.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>In der \u00dcberlebensanalyse ist die <a href=\"https:\/\/square.github.io\/pysurvival\/\">PySurvival-Bibliothek<\/a> sehr n\u00fctzlich, sie ist sehr gut referenziert und dokumentiert und bietet viele interessante Werkzeuge zur Visualisierung und Leistungsmessung.<\/p>\n<p>Hat dir dieser Artikel das Wasser im Mund zusammenlaufen lassen? Du solltest wissen, dass bald eine Schulung zu diesem Thema beginnt! Kontaktiere uns f\u00fcr weitere Informationen!<\/p>\n<p>M\u00f6chtest du mehr \u00fcber die M\u00f6glichkeiten von Machine Learning erfahren? Dann nimm an einem unserer Kurse teil!<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\"><br \/>\nEntdecke unsere Weiterbildungen<br \/>\n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn du ein Data-Science-Projekt beginnst, ist es sehr wichtig, \u00fcber die Modellierung des jeweiligen Problems nachzudenken. 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