Trends erkennen mit Daten...

Dieses Thema im Forum "Fashion-Trends" wurde erstellt von NoAbs4U, 30 Oktober 2020.

  1. NoAbs4U

    NoAbs4U Gilly Hicks

    Hey Leute!

    Ich arbeite in einer kleinen Modefirma. Eigentlich komme ich aus einem anderen Bereich, aber jetzt haben wir einen neuen Weg entwickelt, Trends ausfindig zu machen.
    Kurzgesagt werden dafür ganz viele Daten erfasst und in einer Datenbank ausgewertet. Doch leider verlieren wir immer wieder Daten, wenn die Datenbank ein Update macht oder so.

    Wie können wir das in Zukunft verhindern?
  2. stinchen

    stinchen Gilly Hicks

    Ja, das ist gar nicht so leicht mit diesen Datenbanken.

    Trotzdem finde ich die Idee und das System extrem cool und würde richtig gerne mal sehen, wie das genau funktioniert. So kann ich nur fantasieren, welchen Algorithmus man da braucht, um Trends vorhersagen zu können…

    Auf jeden Fall geht das gar nicht so schwer. Ich würde vorschlagen, am besten macht ihr mit Mirrormaker Kopien von den Daten und speichert diese dann einfach noch mal irgendwo anders ab.
    Klingt vielleicht jetzt ein wenig kompliziert, doch mit einem Programm wie Aiven, kann man all diese Funktionen mit ein paar Klicks kombinieren. Sieh einfach mal auf dieser Seite hier vorbei und schau es dir selbst mal an: https://aiven.io/mirrormaker
  3. calvinclein

    calvinclein Gilly Hicks

    wow, das ist schlimm. ich meine, es gibt heutzutage eine Menge Datenbanken, sogar die freie wie Google Suite, um alle deine Daten zu speichern. Vielleicht kannst du das versuchen und es wird nicht weg sein, schätze ich, wenn du die Google Suite benutzt.
  4. Marioon

    Marioon Gilly Hicks

    Data Science ist ein Riesending. Vielleicht mal auf so Seiten wie t3n nach Guides gucken? Da gibts eigentlich immer ganz gute...
  5. Goldstück

    Goldstück Gilly Hicks

    Das dürfte eigentlich nicht passieren. Was für eine Datenbank nutzt ihr denn? Am besten wäre es, wenn ihr regelmäßig Backups der Daten macht und die beispielsweise in einer Cloud speichert.

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