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 € -
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 €
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Wie kann die Effizienz und Zuverlässigkeit von Taxizentralen durch den Einsatz von Technologie und Datenanalyse verbessert werden?
Durch den Einsatz von Technologie können Taxizentralen ihre Flotten effizienter verwalten, indem sie Echtzeitdaten zur Verfügung stellen, um die Verfügbarkeit von Fahrern und die Nachfrage der Kunden besser zu koordinieren. Datenanalyse kann genutzt werden, um Muster und Trends im Kundenverhalten zu identifizieren, was es den Taxizentralen ermöglicht, ihre Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abzustimmen. Die Integration von GPS-Tracking und Routenoptimierung kann dazu beitragen, die Effizienz der Fahrer zu steigern und die Wartezeiten für die Kunden zu verkürzen. Darüber hinaus können Technologien wie mobile Apps und Online-Buchungsplattformen die Kommunikation zwischen Kunden und Taxizentralen verbessern und die Zuverlässigkeit der Dienstleistungen erhö
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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.
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Wie können Feuerwehren ihre Einsatzbereitschaft und Effizienz durch den Einsatz von moderner Technologie und Datenanalyse verbessern?
Feuerwehren können ihre Einsatzbereitschaft und Effizienz durch den Einsatz moderner Technologie und Datenanalyse verbessern, indem sie beispielsweise Sensoren und IoT-Geräte in Gebäuden installieren, um frühzeitig Brände zu erkennen und den Einsatzort genau zu lokalisieren. Zudem können sie Datenanalysen nutzen, um Muster und Trends bei Bränden zu identifizieren und ihre Ressourcen entsprechend zu planen. Durch den Einsatz von Drohnen können Feuerwehren außerdem eine bessere Übersicht über Einsatzorte erhalten und schneller reagieren. Schließlich können sie auch mobile Apps und Kommunikationstechnologien nutzen, um die Koordination zwischen den Einsatzkräften zu verbessern und Informationen in Echtzeit auszutauschen.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle verwenden, um verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten zu identifizieren. Durch die Integration von Machine Learning und künstlicher Intelligenz können Unternehmen auch fortlaufend neue Betrugsmuster erkennen und präventive Maßnahmen ergreifen. Die Implementierung von Echtzeitüberwachungssystemen ermöglicht es Unternehmen, verdächtige Aktivitäten sofort zu erkennen und zu stoppen, bevor größerer Schaden entsteht. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Zusammenführung verschiedener Datenquellen ein umfassendes Bild von potenziellen Betrugsfällen erhalten und so proaktiv gegen betrügerische Aktivitäten vorgehen
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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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. 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
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
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 €
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Welche Vorteile bieten Sensorsysteme in Bezug auf die Effizienz und Genauigkeit von Datenanalyse?
Sensorsysteme ermöglichen eine kontinuierliche Datenerfassung in Echtzeit, was zu einer verbesserten Effizienz bei der Analyse führt. Durch die Verwendung von Sensoren können Daten präzise und genau erfasst werden, was zu zuverlässigeren Ergebnissen führt. Die automatische Datenerfassung durch Sensorsysteme reduziert menschliche Fehler und ermöglicht eine schnellere und genauere Datenanalyse.
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Wie kann die Effizienz und Sicherheit des Datenstroms in den Bereichen der Informationstechnologie, der Telekommunikation und der Datenanalyse verbessert werden?
Die Effizienz und Sicherheit des 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 Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit sensiblen Daten entscheidend. Die Nutzung von leistungsstarken Datenanalyse-Tools und künstlicher Intelligenz kann dazu beitragen, potenzielle Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Darüber hinaus ist die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datenschutzbestimmungen unerlässlich, um die Sicherheit des Datenstroms zu gewährleisten.
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Wie können wir mithilfe von Datenanalyse und Technologie zukünftige Entwicklungen in Wirtschaft und Gesellschaft prognostizieren?
Durch die Analyse großer Datenmengen können wir Muster und Trends identifizieren, die auf zukünftige Entwicklungen hinweisen. Mit Hilfe von Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können wir diese Daten schneller und genauer verarbeiten. Auf dieser Grundlage können wir Prognosen erstellen, die uns helfen, uns auf Veränderungen in der Wirtschaft und Gesellschaft vorzubereiten.
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Wie beeinflusst die fortschreitende Technologie das Fertigungswesen in Bezug auf Effizienz, Qualität und Nachhaltigkeit?
Die fortschreitende Technologie im Fertigungswesen ermöglicht eine Automatisierung von Prozessen, was zu einer Steigerung der Effizienz führt. Durch den Einsatz von fortschrittlichen Maschinen und Robotern kann die Qualität der hergestellten Produkte verbessert werden. Zudem ermöglicht die Technologie eine bessere Überwachung und Kontrolle der Produktionsprozesse, was zu einer Reduzierung von Ausschuss und Abfall führt und somit die Nachhaltigkeit des Fertigungswesens verbessert. Darüber hinaus ermöglicht die fortschreitende Technologie die Entwicklung und den Einsatz umweltfreundlicherer Materialien und Prozesse, was zu einer insgesamt nachhaltigeren Produktion führt.
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