Produkt zum Begriff Datenanalyse:
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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 , 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
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 € -
Selbstorganisiertes Lernen in Schule und Beruf (Herold, Cindy~Herold, Martin)
Selbstorganisiertes Lernen in Schule und Beruf , Selbstorganisiertes Lernen (SOL) verstehen und mit praxiserprobten Werkzeugen direkt umsetzen - das ist das Erfolgsrezept dieses Buches, das jetzt in der dritten Auflage erscheint. Auf Grundlage eines systemisch-konstruktivistischen Lernverständnisses setzt SOL auf eine Phasierung des Unterrichts und ein differenziertes Rollenverständnis. Didaktisch fundierte Inputs und kooperative Lernformen kommen dabei ebenso zum Einsatz wie individuelle und eigenverantwortliche Lernphasen, die durch Fach- und Lernberatung unterstützt werden. Das SOL-Konzept der beiden Autoren schafft damit eine Grundlage für eine zukunftsfähige, motivationsfördernde Lernumgebung, die anschlussfähig ist für hochaktuelle Themen wie Individualisierung, Kompetenzorientierung oder Digitalisierung. Die vorliegende dritte Auflage behält die bewährte Buchstruktur bei und enthält weitere Aktualisierungen, die sich für die praktische Umsetzung als hilfreich erwiesen haben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3., aktualisierte und erweiterte Aufl., Erscheinungsjahr: 20170515, Produktform: Kartoniert, Autoren: Herold, Cindy~Herold, Martin, Auflage: 17003, Auflage/Ausgabe: 3., aktualisierte und erweiterte Aufl, Seitenzahl/Blattzahl: 310, Abbildungen: 20 Schwarz-Weiß- Abbildungen, 10 Schwarz-Weiß- Tabellen, Keyword: Individuelle Förderung; Konstruktivismus; Lernberatung; Selbstorganisation; Systemtheorie, Fachschema: Lernen / Didaktik, Methodik, Unterricht~Lernen / Lernmethoden, Lerntechniken~Lernen / Lerntheorie, Lernforschung~Bildung / Bildungsmanagement~Bildungsmanagement~Management / Bildungsmanagement~Bildungspolitik~Politik / Bildung, Fachkategorie: Lerntechniken, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Bildungsstrategien und -politik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Julius Beltz GmbH, Verlag: Julius Beltz GmbH, Verlag: Julius Beltz GmbH & Co. KG, WEEE Nummer: DE49545895, Breite: 167, Höhe: 25, Gewicht: 587, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783407256720 9783407255471, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
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Welche Rolle spielt Datenanalyse für die Entwicklung und Optimierung von Unternehmen und Organisationen?
Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung von Trends, Mustern und Potenzialen in den Unternehmensdaten. Sie ermöglicht es, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Durch die kontinuierliche Analyse und Auswertung von Daten können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen und langfristig erfolgreich sein.
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Wie können Algorithmen zur Mustererkennung in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Algorithmen zur Mustererkennung können verwendet werden, um komplexe Datenmuster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Sie können in der Datenanalyse eingesetzt werden, um Trends, Anomalien und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Im maschinellen Lernen können Algorithmen zur Mustererkennung verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Muster in den Daten erkennen und darauf basierend Entscheidungen treffen können.
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Wie kann die medizinische Datenanalyse zur Verbesserung der Patientenversorgung und zur Entwicklung neuer Behandlungsmethoden beitragen?
Durch die Analyse von medizinischen Daten können Muster und Trends identifiziert werden, um die Diagnose und Behandlung von Patienten zu optimieren. Dies ermöglicht eine personalisierte Medizin, bei der individuelle Bedürfnisse und Risikofaktoren berücksichtigt werden. Zudem können durch die Analyse neue Erkenntnisse gewonnen werden, die zur Entwicklung innovativer Behandlungsmethoden führen.
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Welche Einsatzmöglichkeiten bietet die Echtzeitverarbeitung in der Datenanalyse und -visualisierung?
Die Echtzeitverarbeitung ermöglicht die Analyse und Visualisierung von Daten in Echtzeit, was schnelle Entscheidungen auf Basis aktueller Informationen ermöglicht. Sie eignet sich besonders für Anwendungen, die eine schnelle Reaktion auf sich ändernde Daten erfordern, wie z.B. in der Finanzbranche oder im Online-Marketing. Zudem können durch Echtzeitverarbeitung Trends und Muster sofort erkannt werden, um darauf basierend Maßnahmen zu ergreifen.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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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 € -
Informatik für Schule und Ausbildung
Ein sehr verständliches, ganz an der Zielgruppe orientiertes Lern- und Lehrbuch, mit vielen praktischen Beispielen. Die wichtigsten Themen der modernen Informatik werden anhand aktueller Alltags-IT behandelt, Such- und Sortieralgorithmen werden durch Google greifbar. Zur Zielgruppe des Buchs zählt der Schüler eines Informatikkurses ebenso wie der Student, der im Rahmen eines technischen Studiums einen Informatikschein machen muss und der Lehrling, der eine technische Ausbildung absolviert. Die Lernenden können sofort mitmachen und mit der mitgelieferten Lernumgebung eigene Projekte entwickeln oder Lehrbeispiele selbstständig fortsetzen. AUS DEM INHALT: Einleitung Geschichte der Informatik Informatiksysteme Anwendersoftware Multimedia Netzwerke Programmierung Datenbanksysteme Hardwaretheorie Theoretische Informatik Internettechnik Informatik und Gesellschaft Sicherheit und Recht Anhang AUF DER DVD: Eine komplette virtuelle Lern- und Arbeitsumgebung, die sämtliche Anwenderprogramme, Entwicklungsumgebungen, Simulationen und Beispiele des Buches bereits enthält und keinerlei Installations- oder Konfigurationsarbeit verlangt Quellcodes der besprochenen Programmbeispiele eBook-Kapitel: Kapitel 5 in Farbe AUF DER COMPANION WEBSITE: Unter www.pearson-schule.de finden Sie Begleitmaterial zum Buch, wie zum Beispiel Lösungen. DIE ZIELGRUPPE: Lernende in Schule und allen technischen Ausbildungen, Studenten an technischen FHs und Universitäten. Lehrende, die Anregung für den Unterricht suchen und vor allem an Topaktualität interessiert sind.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
ROS Roboter Lernen Maschine Chassis Desktop Bildung Roboter DIY Forschung und Entwicklung Slam
ROS Roboter Lernen Maschine Chassis Desktop Bildung Roboter DIY Forschung und Entwicklung Slam
Preis: 673.99 € | Versand*: 0 € -
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.
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Wie kann man ein Programm zur Datenanalyse effektiv erstellen?
1. Definiere klare Ziele und Fragestellungen, die das Programm lösen soll. 2. Wähle die richtigen Analysemethoden und Tools aus, die den Anforderungen entsprechen. 3. Teste und optimiere das Programm regelmäßig, um sicherzustellen, dass es effektiv arbeitet.
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Was sind Kennziffern und wie werden sie in der Datenanalyse verwendet?
Kennziffern sind numerische Werte, die zur Messung von bestimmten Eigenschaften oder Leistungen verwendet werden. In der Datenanalyse dienen sie dazu, komplexe Daten zu vereinfachen und zu interpretieren. Sie ermöglichen es, Trends, Muster und Abweichungen in den Daten zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
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Wie kann Visualization die Datenanalyse und -interpretation in verschiedenen Branchen verbessern?
Durch Visualisierung können komplexe Daten leichter verstanden werden, was zu fundierten Entscheidungen führt. Visualisierungen ermöglichen es, Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten schnell zu erkennen. In verschiedenen Branchen können Visualisierungen dazu beitragen, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Was sind die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer Datenanalyse?
Die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer Datenanalyse sind die Datenvorbereitung, die eigentliche Analyse der Daten und die Interpretation der Ergebnisse. Zunächst müssen die Daten gesammelt, bereinigt und strukturiert werden, um sie für die Analyse vorzubereiten. Anschließend werden verschiedene Analysetechniken angewendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren, bevor die Ergebnisse interpretiert und präsentiert werden.
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