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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 man die Effizienz und Qualität einer mehrfachen Datenanalyse steigern?

    Die Effizienz und Qualität einer mehrfachen Datenanalyse kann gesteigert werden, indem man automatisierte Prozesse und Tools verwendet, um den Analyseprozess zu beschleunigen. Zudem ist es wichtig, klare Ziele und Fragestellungen zu definieren, um den Fokus der Analyse zu schärfen. Schließlich sollten die Ergebnisse regelmäßig überprüft und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt und aussagekräftig sind.

  • Wie kann die Effizienz und Sicherheit von Programmcode in den Bereichen der Softwareentwicklung, IT-Sicherheit und Datenanalyse verbessert werden?

    Die Effizienz und Sicherheit von Programmcode kann durch regelmäßige Code-Reviews und Tests verbessert werden, um potenzielle Schwachstellen und Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Die Verwendung von bewährten Entwurfsmustern und Best Practices in der Softwareentwicklung kann ebenfalls dazu beitragen, die Qualität des Codes zu verbessern. Die Implementierung von Sicherheitsrichtlinien und die Verwendung von Verschlüsselungstechnologien in der IT-Sicherheit können dazu beitragen, die Sicherheit des Codes zu erhöhen. Die Verwendung von leistungsstarken Datenanalysetools und die Implementierung von Datenvalidierungstechniken können dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit von Datenanalysen zu verbessern.

  • Wie kann die Datenanalyse dazu beitragen, die Effizienz einer Organisation zu steigern?

    Durch die Datenanalyse können ineffiziente Prozesse identifiziert und optimiert werden. Zudem können Trends und Muster erkannt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Analyse von Daten ermöglicht es, Ressourcen gezielt einzusetzen und die Leistung der Organisation zu verbessern.

  • Wie kann die Effizienz und Sicherheit eines Datenstroms in den Bereichen der Informationstechnologie, der Telekommunikation und der Datenanalyse verbessert werden?

    Die Effizienz und Sicherheit eines Datenstroms in den Bereichen der Informationstechnologie, Telekommunikation und Datenanalyse können durch die Implementierung von Verschlüsselungstechnologien und Sicherheitsprotokollen verbessert werden. Zudem ist eine regelmäßige Aktualisierung und Wartung der IT-Infrastruktur sowie die Verwendung von Firewalls und Intrusion Detection Systemen entscheidend. Die Nutzung von leistungsstarken Datenanalyse-Tools und Algorithmen kann die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern und gleichzeitig die Sicherheit durch die Erkennung von Anomalien und Bedrohungen erhöhen. Darüber hinaus ist die Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter für Sicherheitsbestimmungen und -verfahren ein wichtiger Faktor zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit des Datenstroms

Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:


  • 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 €
  • CYRIL OP12A Modularhelm - Flexibilität und Sicherheit in einem Helm
    CYRIL OP12A Modularhelm - Flexibilität und Sicherheit in einem Helm

    CYRIL OP12A Modularhelm - Flexibilität und Sicherheit in einem Helm. Beschreibung:. Der CYRIL OP12A Modularhelm bietet Ihnen das Beste aus zwei Welten: die Sicherheit eines Integralhelms und die Flexibilität eines Jethelms. Mit seinem modularen Design können Sie den Kinnschutz bei Bedarf hochklappen und so zwischen zwei verschiedenen Tragevarianten wählen.. Highlights:. Modulares Design: Wandeln Sie den Helm mit einem Handgriff von einem Integralhelm in einen Jethelm um.. Doppelvisier: Ausgestattet mit einem klaren und einem getönten Visier für optimale Sicht bei allen Lichtverhältnissen.. Schnellverschluss: Der Kinnschutz lässt sich mit einer Quick-Release-Schnalle schnell und einfach öffnen und schließen.. Sicher und robust: Hergestellt aus hochwertigem ABS-Material für optimalen Schutz bei einem Aufprall.. Komfortabel: Das Innenfutter ist aus weichem und atmungsaktivem Material gefertigt und sorgt für einen angenehmen Tragekomfort.. Vielseitig einsetzbar: Ideal für Motorrad-, Roller- und Quad-Fahrer.. Technische Daten:. Markenname: CYRIL. Modellnummer: OP12A. Helmtyp: Modularhelm. Material: ABS. Geschlecht: Unisex. Gewicht: 1500 g. Zertifizierung: DOT, ECE-R22/05. Farbe: [Bitte verfügbare Farben angeben]. Größen: [Bitte verfügbare Größen angeben]. Lieferumfang:. 1 x CYRIL OP12A Modularhelm. Produkt Tags:. Motorradhelm, Modularhelm, Integralhelm, Jethelm, Doppelvisier, Quick-Release, CYRIL, DOT, ECE-R22/05, Unisex. qualitätszertifikat: Ece-r22/05

    Preis: 161.79 € | Versand*: 0.00 €
  • 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 €
  • 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 sind die möglichen Anwendungen und potenziellen Vorteile von Massenerfassungstechnologien in Bezug auf Effizienz und Datenanalyse?

    Massenerfassungstechnologien können in der Logistik eingesetzt werden, um den Bestand zu verfolgen und die Lieferkette zu optimieren. Sie ermöglichen eine schnellere Datenerfassung und -analyse, was zu einer effizienteren Arbeitsweise führt. Zudem können sie helfen, Trends und Muster in den Daten zu identifizieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

  • Wie können Datenbankabfragen dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit der Datenanalyse in Unternehmen zu verbessern?

    Datenbankabfragen ermöglichen den schnellen Zugriff auf große Datenmengen, was die Effizienz der Datenanalyse erhöht. Durch gezielte Abfragen können präzise Informationen extrahiert werden, was die Genauigkeit der Analyse verbessert. Zudem ermöglichen Datenbankabfragen die Automatisierung von Prozessen, was Zeit und Ressourcen spart.

  • Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -erfassung ihre betriebliche Effizienz steigern und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen?

    Durch die Datenanalyse und -erfassung können Unternehmen wichtige Einblicke in ihre betrieblichen Abläufe gewinnen, um Engpässe und ineffiziente Prozesse zu identifizieren. Dies ermöglicht es, Ressourcen optimal zu nutzen und Kosten zu senken. Zudem können fundierte Geschäftsentscheidungen auf Basis von Daten getroffen werden, was zu einer besseren Planung und strategischen Ausrichtung führt. Die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an Veränderungen anzupassen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

  • Welche Werkzeuge und Methoden werden für die Datenanalyse in verschiedenen Branchen eingesetzt? Was sind die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer erfolgreichen Datenanalyse?

    In verschiedenen Branchen werden Werkzeuge wie Excel, Python, R und Tableau für die Datenanalyse eingesetzt. Die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer erfolgreichen Datenanalyse sind die Datenvorbereitung, die Auswahl der richtigen Analysemethoden und die Interpretation der Ergebnisse. Zudem ist es wichtig, die Daten regelmäßig zu überprüfen und die Analyseergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

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