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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Was sind die wichtigsten analytischen Verfahren zur Datenanalyse in der Wissenschaft?
Die wichtigsten analytischen Verfahren zur Datenanalyse in der Wissenschaft sind deskriptive Statistik, Inferenzstatistik und multivariate Analyse. Diese Verfahren helfen, Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu identifizieren und wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Sie werden häufig in Bereichen wie Biologie, Psychologie, Wirtschaft und Sozialwissenschaften eingesetzt.
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Welche Statistikprogramme eignen sich am besten zur Datenanalyse in der Wissenschaft und Forschung?
SPSS, R und SAS sind beliebte Statistikprogramme in der Wissenschaft und Forschung. Sie bieten umfangreiche Funktionen zur Datenanalyse, Visualisierung und Modellierung. Die Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts und der Expertise der Nutzer ab.
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Was sind einige der bemerkenswertesten Rekordmarken in den Bereichen Sport, Wissenschaft, Technologie und Unterhaltung?
Im Bereich Sport sind einige bemerkenswerte Rekordmarken beispielsweise Usain Bolts Weltrekord im 100-Meter-Lauf, Michael Phelp's 23 olympische Goldmedaillen und Serena Williams' 23 Grand-Slam-Titel. In der Wissenschaft sind die Entdeckung des Higgs-Boson-Teilchens, die Erforschung des menschlichen Genoms und die Entdeckung von Exoplaneten einige der bemerkenswertesten Rekordmarken. In der Technologie sind die Entwicklung des ersten Computers, die Erfindung des Internets und die Einführung von Smartphones und sozialen Medien bedeutende Meilensteine. Im Bereich Unterhaltung sind die erfolgreichsten Filme an den Kinokassen, die meistverkauften Musikalben und die höchsten Einschaltquoten bei Fernsehsendungen einige der bemerk
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Was sind einige der bemerkenswertesten Spitzenrekorde in den Bereichen Sport, Wissenschaft, Technologie und Unterhaltung?
Im Bereich Sport sind einige bemerkenswerte Rekorde beispielsweise Usain Bolts Weltrekord im 100-Meter-Lauf und Michael Phelp's 23 olympische Goldmedaillen. In der Wissenschaft ist der Rekord für die längste Zeit im Weltall von Valeri Polyakov mit 437 Tagen besonders beeindruckend. In der Technologie ist der Rekord für die schnellste Supercomputerleistung mit dem Fugaku-System in Japan von Bedeutung. Im Bereich Unterhaltung ist der Rekord für den erfolgreichsten Filmstart mit "Avengers: Endgame" und die meisten Grammy-Auszeichnungen für Beyoncé bemerkenswert.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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Huh, Yoon-Sun: Migration, Bildung und Gesundheit
Migration, Bildung und Gesundheit , Der in dem Band "Migration, Bildung und Gesundheit" vorgestellte Ansatz einer inklusiven interkulturellen Pädagogik von Bewegung, Spiel und Sport zielt ab auf eine ganzheitliche gesunde Entwicklung und Bildung von Menschen. Adressiert werden "alle" Menschen: gleich, welcher sozialen und kulturellen Herkunft, welchen Alters, Geschlechts, Bildungs- und Gesundheitsstatus, ob mit oder ohne Behinderung diese sind. Inklusive interkulturelle Bildung und Erziehung findet in relevanten schulischen sowie außerschulischen Praxen bzw. Handlungsfeldern statt und richtet sich auf die gesamte Lebensspanne: von der Kindheit über die Jugend, das Erwachsenenleben bis in das hohe Lebensalter. In einem ersten Teil des Bandes führt die Autorin in die Problemzusammenhänge zwischen Migration, Bildung und Gesundheit ein. Im zweiten Teil werden die Grundzüge und Perspektiven einer inklusiven interkulturellen Pädagogik von Bewegung, Spiel und Sport entfaltet und an Vermittlungsbeispielen aus unterschiedlichen Bereichen der Bildungspraxis veranschaulicht. Behandelt werden dabei Themen in interkultureller Perspektive wie: "Der internationale Sport und die olympische Idee", ",Bewegungsspiele aus aller Welt", ,"Gesundheitsorientierte Bewegung aus Ost und West", "Maskenspiel und Maskentanz", "inklusive ästhetische Bildung" u. a. m. , >
Preis: 48.00 € | Versand*: 0 € -
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 € -
Puma NACHRICHTEN Schokolade Chip-Sport Yell
Direkt aus den Archiven, Puma Palermo. Sein Design basiert auf dem FuBballerbe Puma und gleichzeitig richtet es sich an Liebhaber von Turnschuhen und Fanatikern der Terrassenkultur. Dieses Modell hat eine Lederbasis mit einem Wildleder Formstrip und Uberlappung.Art.:398531-02
Preis: 128.00 € | 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 €
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Wie werden Cluster in der Datenanalyse verwendet und welche verschiedenen Anwendungen haben sie in den Bereichen der Wissenschaft, Technologie und Wirtschaft?
Cluster werden in der Datenanalyse verwendet, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster zu identifizieren. In der Wissenschaft werden Cluster zur Klassifizierung von Genen, zur Identifizierung von Galaxien und zur Segmentierung von Bildern verwendet. In der Technologie werden Cluster zur Personalisierung von Empfehlungssystemen und zur Erkennung von Anomalien in großen Datensätzen eingesetzt. In der Wirtschaft werden Cluster zur Marktsegmentierung, zur Kundenanalyse und zur Optimierung von Lieferketten verwendet.
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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
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Wie kann das Konzept der Klassifizierung in den Bereichen Wissenschaft, Bibliothekswesen und Datenanalyse angewendet werden?
In der Wissenschaft kann das Konzept der Klassifizierung verwendet werden, um verschiedene Arten von Organismen, chemischen Verbindungen oder physikalischen Phänomenen zu kategorisieren und zu organisieren. Im Bibliothekswesen wird Klassifizierung verwendet, um Bücher, Zeitschriften und andere Materialien nach Thema, Autor oder Genre zu ordnen, um den Zugriff und die Suche zu erleichtern. In der Datenanalyse wird Klassifizierung verwendet, um Daten in verschiedene Kategorien oder Gruppen zu unterteilen, um Muster, Trends oder Abweichungen zu identifizieren. Durch die Anwendung des Klassifizierungskonzepts können komplexe Informationen strukturiert und besser verstanden werden.
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Wie können Ungenauigkeiten in der Datenanalyse vermieden werden, um die Genauigkeit von Entscheidungen in den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft und Technologie zu verbessern?
Ungenauigkeiten in der Datenanalyse können vermieden werden, indem man sicherstellt, dass die Daten von hoher Qualität und zuverlässig sind. Dies kann durch die Verwendung von validen und zuverlässigen Quellen sowie die Überprüfung der Daten auf Fehler und Inkonsistenzen erreicht werden. Zudem ist es wichtig, die Daten mit geeigneten statistischen Methoden zu analysieren, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse robust und aussagekräftig sind. Schließlich ist es entscheidend, dass die Datenanalyse von qualifizierten und erfahrenen Fachleuten durchgeführt wird, um sicherzustellen, dass die Interpretation der Daten korrekt ist und fundierte Entscheidungen getroffen werden können.
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