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Produkt zum Begriff Datenanalyse:


  • Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
    Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren

    Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an. 

    Preis: 27.99 € | Versand*: 0 €
  • Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
    Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)

    Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

    Preis: 44.90 € | Versand*: 0 €
  • Datenanalyse mit R' Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen
    Datenanalyse mit R' Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen

    Nach einer kurzen generellen Einführung in R wird ausführlich erläutert, wie Daten eingelesen und bearbeitet werden können. Danach erklärt das Buch Verfahren der deskriptiven und explorativen Statistik. Die Inferenzstatistik wird durch Ausprobieren und Simulationen eingeführt, gefolgt von einer ausführlichen Darstellung der gängigen inferenzstatistischen Verfahren. Den Abschluss machen die explorative Faktorenanalyse und die Clusteranalyse. Alle Verfahren werden den LeserInnen mittels zahlreicher Datensätze zur Verfügung gestellt, und jedes Kapitel demonstriert die Analysen anhand einfacher und komplexer Datenbeispiele aus dem Forschungsalltag. Nicht zu Unrecht ist R inzwischen in der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse etabliert und manche neueren Verfahren stehen nur dort zur Verfügung. Die LeserInnen werden über das gesamte Buch hinweg immer wieder ermuntert, die Vielfalt und Flexibilität von R selbst auszuprobieren.

    Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
  • Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
    Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)

    Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061

    Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
  • Wie kann ich Datenanalyse lernen?

    Um Datenanalyse zu lernen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Du könntest zum Beispiel Online-Kurse oder Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen. Es kann auch hilfreich sein, mit realen Daten zu arbeiten und praktische Erfahrungen zu sammeln. Zudem könntest du dich mit anderen Datenanalysten vernetzen und von ihren Erfahrungen und Tipps profitieren.

  • Was versteht man unter Datenanalyse?

    Was versteht man unter Datenanalyse? Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen. Dabei werden verschiedene statistische und mathematische Methoden angewendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Ziel der Datenanalyse ist es, fundierte Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu treffen oder Einblicke in komplexe Zusammenhänge zu gewinnen. Datenanalyse wird in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Technologie eingesetzt, um Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

  • Wie kann man Datenanalyse und Datenmanagement studieren?

    Um Datenanalyse und Datenmanagement zu studieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Man kann ein Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und Datenmanagement absolvieren. Es gibt auch spezielle Studiengänge wie Data Science oder Business Analytics, die sich auf diese Themen konzentrieren. Zusätzlich kann man sich auch durch Weiterbildungen und Zertifizierungen in diesem Bereich fortbilden.

  • Wie erstelle ich einen Datensatz für eine Datenanalyse?

    Um einen Datensatz für eine Datenanalyse zu erstellen, musst du zunächst die relevanten Variablen identifizieren, die du analysieren möchtest. Danach sammelst du Daten für diese Variablen, entweder durch Umfragen, Experimente oder aus vorhandenen Datenquellen. Anschließend organisierst du die Daten in einer geeigneten Struktur, z.B. in einer Tabelle oder einer Datenbank, um sie für die Analyse zugänglich zu machen.

Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:


  • Innovation Management and New Product Development
    Innovation Management and New Product Development

    Innovation Management and New Product Development by Trott is an established book on innovation management, management of technology, new product development and entrepreneurship. It provides an evidence-based approach to managing innovation in a wide range of contexts, including manufacturing, services, small to large organisations and the private and public sectors. The eBook keeps you abreast of the recent developments in the field of innovation and how the subject is being discussed in the wider business world through up-to-date examples, case studies, illustrations andimages in every chapter. Clear and informed coverage of the management processes of new product development, coupled with a practical orientation oftaking you through real-life challenges and dilemmas, makes it an essential textbook for MBA, MSc and advanced undergraduate courses. The full text downloaded to your computer   With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.

    Preis: 53.49 € | Versand*: 0 €
  • Steinberg Systems Schichtdickenmessgerät - 0 - 2000 μm - ±3 % + 1 μm - Datenanalyse SBS-TG-3000
    Steinberg Systems Schichtdickenmessgerät - 0 - 2000 μm - ±3 % + 1 μm - Datenanalyse SBS-TG-3000

    In Sekundenschnelle Lackschichten messen – mit dem Schichtdickenmessgerät von Steinberg Systems kein Problem! Das hochsensible Gerät ermittelt automatisch, wie stark verschiedene Schichten, wie etwa Farbe oder Kunststoffe, auf ferromagnetischen Metallen sind. Die vielen Funktionen und exakten Messergebnisse machen das Gerät zum Muss in jeder Autowerkstatt. Umfangreicher geht’s kaum: Das Lackmessgerät bietet neben verstellbarer Display-Helligkeit und Alarm-Lautstärke viele Funktionen: automatisch rotierende Anzeige und Abschaltung, Analysesoftware mit verschiedenen Darstellungen der Messwerte, verschiedene Modi sowie die Batterie-Warnanzeige. Die gemessenen Werte übertragen Sie per Bluetooth bequem auf den Rechner. Dank spezieller App behalten Sie den Überblick über die Daten. Der Lacktester verfügt zudem über eine integrierte, hochempfindliche Sonde. Diese misst auf ±3 % + 1 μm genau. Vor der Messung justieren Sie das Gerät schnell und einfach mittels Nullpunkt- oder Mehrpunktkalibrierung. Dazu verwenden Sie im besten Fall eine unbeschichtete Probe des Substrates, das Sie messen möchten. Alternativ eignet sich auch eine glatte Nullplatte. Mit dem Lackdicken-Messer prüfen Sie die Dicke nichtmagnetischer Schichten auf verschiedenen Oberflächen, beispielsweise auf Edelstahl, Eisen, Aluminium oder Kupfer. Dazu nutzt das Gerät die Wirbelstromprüfung. Diese ermöglicht Ihnen die zerstörungsfreie Messung mit einem hohen Messbereich von 0 - 2000 μm. Die Ergebnisse lesen Sie bequem auf dem klaren LCD ab.

    Preis: 109.00 € | Versand*: 0.00 €
  • Managing Technical Debt: Reducing Friction in Software Development
    Managing Technical Debt: Reducing Friction in Software Development

    “This is an incredibly wise and useful book. The authors have considerable real-world experience in delivering quality systems that matter, and their expertise shines through in these pages. Here you will learn what technical debt is, what is it not, how to manage it, and how to pay it down in responsible ways. This is a book I wish I had when I was just beginning my career. The authors present a myriad of case studies, born from years of experience, and offer a multitude of actionable insights for how to apply it to your project.”–Grady Booch, IBM FellowMaster Best Practices for Managing Technical Debt to Promote Software Quality and ProductivityAs software systems mature, earlier design or code decisions made in the context of budget or schedule constraints increasingly impede evolution and innovation. This phenomenon is called technical debt, and practical solutions exist. In Managing Technical Debt, three leading experts introduce integrated, empirically developed principles and practices that any software professional can use to gain control of technical debt in any software system.Using real-life examples, the authors explain the forms of technical debt that afflict software-intensive systems, their root causes, and their impacts. They introduce proven approaches for identifying and assessing specific sources of technical debt, limiting new debt, and “paying off” debt over time. They describe how to establish managing technical debt as a core software engineering practice in your organization.Discover how technical debt damages manageability, quality, productivity, and morale–and what you can do about itClarify root causes of debt, including the linked roles of business goals, source code, architecture, testing, and infrastructureIdentify technical debt items, and analyze their costs so you can prioritize actionChoose the right solution for each technical debt item: eliminate, reduce, or mitigateIntegrate software engineering practices that minimize new debtManaging Technical Debt will be a valuable resource for every software professional who wants to accelerate innovation in existing systems, or build new systems that will be easier to maintain and evolve.

    Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
  • Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
    Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren

    Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an. 

    Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
  • Was bedeutet bei Mercedes Blue Efficiency? - Was bedeutet bei Mercedes Blue Efficiency?

    Was bedeutet bei Mercedes Blue Efficiency? - Blue Efficiency ist ein Konzept von Mercedes-Benz, das darauf abzielt, die Umweltverträglichkeit und Effizienz ihrer Fahrzeuge zu verbessern. Dies wird durch verschiedene Maßnahmen erreicht, wie z.B. die Verwendung von effizienten Motoren, Leichtbauweise, aerodynamisches Design und die Reduzierung von Emissionen. Das Ziel ist es, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die CO2-Emissionen zu reduzieren, um umweltfreundlichere Fahrzeuge anzubieten. Durch Blue Efficiency möchte Mercedes-Benz einen Beitrag zum Umweltschutz leisten und gleichzeitig die Leistung und den Komfort ihrer Fahrzeuge aufrechterhalten.

  • Warum lässt sich das Excel-Datenanalyse-Tool nicht aktivieren?

    Es gibt mehrere mögliche Gründe, warum das Excel-Datenanalyse-Tool nicht aktiviert werden kann. Möglicherweise ist es nicht in der installierten Version von Excel enthalten oder wurde nicht ordnungsgemäß installiert. Es könnte auch sein, dass die erforderlichen Add-Ins nicht aktiviert sind oder dass es Konflikte mit anderen installierten Add-Ins gibt. Es ist ratsam, die Excel-Einstellungen zu überprüfen und sicherzustellen, dass alle erforderlichen Komponenten korrekt installiert und aktiviert sind.

  • Welche Rolle spielen Klassifikationen in der Biologie, Bibliothekswissenschaft und Datenanalyse?

    Klassifikationen spielen in der Biologie eine wichtige Rolle, um Organismen in verschiedene Gruppen zu unterteilen und ihre Beziehungen zueinander zu verstehen. In der Bibliothekswissenschaft dienen Klassifikationen dazu, Bücher und andere Medien nach thematischen Kategorien zu ordnen, um ihre Auffindbarkeit zu erleichtern. In der Datenanalyse werden Klassifikationen verwendet, um Daten in verschiedene Gruppen oder Kategorien zu unterteilen, um Muster und Trends zu identifizieren. In allen drei Bereichen helfen Klassifikationen dabei, komplexe Informationen zu strukturieren und zu organisieren.

  • Welche Analysewerkzeuge werden in der Datenanalyse, Marketingstrategie und Unternehmensführung eingesetzt?

    In der Datenanalyse werden häufig Werkzeuge wie statistische Software, Datenbankabfragen und Data Mining-Tools eingesetzt, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. In der Marketingstrategie werden Tools wie Customer Relationship Management (CRM) Systeme, Social Media Analytics und Market Research verwendet, um das Kundenverhalten zu verstehen und Marketingkampagnen zu optimieren. In der Unternehmensführung kommen Werkzeuge wie Balanced Scorecards, SWOT-Analysen und Business Intelligence-Plattformen zum Einsatz, um die Leistung des Unternehmens zu bewerten und strategische Entscheidungen zu treffen. Diese Analysewerkzeuge helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu verbessern.

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