Home | Sitemap | Kontakt | english  | Impressum | KIT
Informatik mit Profil.
 
KIT on on iTunes U
Immer auf dem Laufenden - mit unserem RSS-Angebot
RSS-Feed

Unsere Nachrichten stehen auch als RSS-Newsfeed zur Verfügung.
RSS-Feed abonnieren

Optimale Vorhersage

Optimale Vorhersage
Autor:

Isabel Häuser

Quelle:

DATA-MINING-CUP 2014

Datum: 08.07.2014

Optimale Vorhersage

Studierende der Informatik belegen den 2. Platz beim internationalen DATA-MINING-CUP

Alljährlich stellen sich beim DATA-MINING-CUP, dem weltweit führenden Hochschulwettbewerb für intelligente Datenanalyse, zahlreiche Studierendenteams aus aller Welt dem Wettstreit, in großen Datenmengen Muster und empirische Zusammenhänge möglichst genau zu bestimmen. In diesem Jahr schafften es gleich zwei Teams des KIT den Sprung auf das Siegertreppchen.
Im Rahmen des Praktikums "Analyse großer Datenbestände" am Lehrstuhl Prof. Böhm (Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation) haben sich 15 Informatikstudentinnen und -studenten über sechs Wochen mit einer Aufgabe zum Thema optimale Retourenprognose auseinandergesetzt. Im Detail sollte anhand historischer Kaufdaten eines Onlineshops ein Modell berechnet werden, das für neue Bestellungen eine möglichst präzise Prognose von Retoureneingängen erstellt.  Die Karlsruher Informatikstudenten erzielten mit ihrem Modell die zweitbeste Vorhersage hinter einem Team der Iowa State University. Ein weiteres Team aus Physik-Studenten des KIT erreichte den 3. Platz.

Insgesamt gingen in diesem Jahr 125 Teams von 99 Universitäten aus 28 Ländern an den Start. „Den zweiten Platz unter so vielen Teams bei einem derart bedeutsamen Wettbewerb zu belegen ist ein großartiger Erfolg“, so Prof. Klemens Böhm, Leiter des Lehrstuhls für Systeme der Informationsverwaltung. Im Rahmen der prudsys-Anwendertage am 2.-3. Juli 2014 in Berlin wurden die Siegerteams vor einem Fachpublikum aus der Wirtschaft ausgezeichnet.

 

Team Informatik beim Data Mining Cup

Das Team hinter dem Erfolg (Bild: Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation)