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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' 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' 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: 23.99 € | 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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Welche Business-Tools verwenden Unternehmen typischerweise für die Datenanalyse und Berichterstattung?
Unternehmen verwenden typischerweise Business-Intelligence-Tools wie Tableau, Power BI oder Qlik für die Datenanalyse und Berichterstattung. Diese Tools ermöglichen es, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und in aussagekräftige Berichte und Dashboards umzuwandeln. Durch die Verwendung solcher Tools können Unternehmen fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten treffen.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -auswertung ihre betriebliche Effizienz steigern und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen?
Durch die Datenanalyse können Unternehmen Muster und Trends in ihren betrieblichen Abläufen identifizieren, die es ermöglichen, Prozesse zu optimieren und Ressourcen effizienter einzusetzen. Die Auswertung von Daten ermöglicht es, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, da sie Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und Wettbewerbsanalysen liefert. Durch die Nutzung von Daten können Unternehmen auch Risiken besser einschätzen und präventive Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme zu vermeiden. Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe von Datenanalysen auch ihre Produktivität steigern, indem sie Engpässe und ineffiziente Prozesse identifizieren und optimieren.
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Welche Vorteile bietet eine benutzerbasierte Datenanalyse im Vergleich zu einer traditionellen, nicht benutzerbasierten Analyse?
Eine benutzerbasierte Datenanalyse ermöglicht eine personalisierte und maßgeschneiderte Analyse für individuelle Bedürfnisse und Anforderungen. Sie bietet eine tiefere Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen der Nutzer, was zu präziseren Erkenntnissen und Entscheidungen führt. Zudem können durch eine benutzerbasierte Analyse personalisierte Empfehlungen und Angebote erstellt werden, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu steigern.
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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.
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 € -
Villa Im Überblick
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Analserum "Analyse me"
Highlights Reduziert die Empfindlichkeit Ideal für den Analverkehr Kondomgeeignet Erzeugt unsichtbarer Schutzfilm Produktinformation Das spezielle Serum für den komfortablen Analverkehr. Das Gel bildet einen Schutzfilm auf der Haut und reduziert dadurch die Empfindlichkeit, ohne zu betäuben. Frei von Lidocain & Benzocain. Kondomsicher und zur täglichen Anwendung geeignet. Ideal in Kombination mit pjur analyse me! anal glides. Reduziert die Empfindlichkeit, nicht das Empfinden - ohne zu betäuben! Innovativer, unsichtbarer Schutzfilm. Konzentriertes Gel für den komfortablen Analsex. 20 ml. Inhaltsstoffe Cyclopentasiloxane, Dimethicone, Polymethylsilsesquioxane, Dimethiconol
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Handbuch Digitale Verwaltung
Handbuch Digitale Verwaltung , Digitale Techniken sind längst in die Verwaltungspraxis eingezogen. Das Online-Zugangsgesetz (OZG) beinhaltet eine Chance für die Verbesserung der Qualität der öffentlichen Verwaltung. Die Diskussion über Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung ist von einem Hype erfasst. Eigentlich ist alles schon gesagt. Es muss nur noch realisiert werden. Die Herausforderung an alle Digitalisierer ist allerdings, wie die Umsetzung konkret geleistet werden kann. Wie gestalten wir diesen Prozess der Veränderung? Können wir auf Beispiele zurückgreifen? Was können wir von unseren europäischen Nachbarn lernen? Wie nehmen wir die Bürger*innen und die Wirtschaft als User unserer Dienstleistungen mit? Wie werden die Beschäftigten einbezogen? Welche Qualifizierungsmaßnahmen müssen ergriffen werden? Was muss beim Datenschutz beachtet werden? Das Handbuch Digitale Verwaltung zeigt auf, wer die digitale Verwaltung steuert, organisiert und kontrolliert. Umfassend dargestellt werden der rechtliche Rahmen, Ansätze zur Umsetzung der Digitalen Verwaltung, Vertriebswege der öffentlichen Verwaltung, die Aufgabenverteilung und Organisation der digitalen Verwaltung, Barrierefreiheit bei der elektronischen Kommunikation, Datenschutz und Datensicherheit, Anwendungsbereiche der Digitalisierung, Bürgerbeteiligung, Digitalisierung und demografischer Wandel. Das Handbuch stellt für die Betroffenen, die Fachleute und die Entscheider vertiefte Informationen bereit und soll eine Hilfestellung im Prozess der Digitalisierung öffentlicher Dienste sein. Die Herausgeber Hans-Henning Lühr, Staatsrat a. D., Senatorin für Finanzen, Freie Hansestadt Bremen, Roland Jabkowski, CoCIO in der Hessichen Landesverwaltung, Hessisches Ministerium der Finanzen, Wiesbaden und Sabine Smentek, Staatssekretärin für Informations- und Kommunikationstechnik, Senatsverwaltung für Inneres und Sport, Land Berlin, bringen Ihre Praxiserfahrung in der Umsetzung Digitaler Verwaltung ein. Die Autoren der einzelnen Kapitel sind Praktiker aus der Verwaltung und Wissenschaftler, die das konzipierte Themenfeld sortiert und aufbereitet haben, damit die Alltagspraxis unterstützt werden kann. "Das Buch ist für Praktiker wie für Wissenschaftler gleichermaßen interessant wie relevant. In seiner Darstellung des Ist-Status im Jahr 2019 kann es zur Einarbeitung in die Materie (etwa den Rechtsrahmen), zur Feststellung des Status quo bezogen auf das Onlinezugangsgesetz und zur Suche nach Anschauungsmaterial gleichermaßen herangezogen werden." (Apl. Prof. Dr. Margrit Seckelmann, Die öffentliche Verwaltung Ausgabe 19/2020) "Das Buch ist trotz seines Volumens kompakt und sinnig aufgebaut. Sehr hilfreich ist für Nicht-Fachleute auch der Anhang, der aus einem Glossar sowie Materialien zu den Digitalisierungsstrategien der Länder besteht." Henrik Reimann, Fachzeitschrift: Alternative Kommunal Politik Ausgabe 04/2020 , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 79.00 € | Versand*: 0 €
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Was sind die Vorteile von Kreuztabellen bei der Datenanalyse?
Kreuztabellen ermöglichen es, Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen schnell zu erkennen. Sie bieten eine übersichtliche Darstellung von Zusammenhängen in tabellarischer Form. Durch Kreuztabellen können komplexe Datenmuster leichter interpretiert und visualisiert werden.
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Wie kann Datenkonsolidierung in den Bereichen Finanzen, Logistik und Personalmanagement effektiv eingesetzt werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Datenanalyse und -berichterstattung zu verbessern?
Durch die Datenkonsolidierung können Finanzdaten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, um ein umfassendes Bild der finanziellen Leistung des Unternehmens zu erhalten. Dies ermöglicht eine genauere Analyse und Berichterstattung über Finanzkennzahlen. In der Logistik kann die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Lieferanten und Transportunternehmen dazu beitragen, Engpässe zu identifizieren, Lieferzeiten zu optimieren und Lagerbestände zu verwalten. Dies verbessert die Effizienz und Genauigkeit der logistischen Prozesse. Im Personalmanagement können durch die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen HR-Systemen und -Quellen die Mitarbeiterleistung, -kosten und -entwicklung besser analysiert und berichtet werden. Dies ermöglicht eine fundiertere Entscheidungsfindung und Ressourcenallokation. In
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Welche Methoden werden zur Durchführung von Auswertungen in der Datenanalyse eingesetzt?
In der Datenanalyse werden verschiedene Methoden wie statistische Analysen, Data Mining und Machine Learning eingesetzt. Diese Methoden helfen dabei, Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Durch die Auswertung der Daten können fundierte Entscheidungen getroffen und Erkenntnisse gewonnen werden.
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Was sind einige gängige Methoden zur Dimensionalitätsreduktion in der Datenanalyse?
Einige gängige Methoden zur Dimensionalitätsreduktion sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) und die t-SNE-Methode. Diese Techniken helfen dabei, die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz zu reduzieren, um die Daten besser visualisieren und interpretieren zu können. Durch die Reduzierung der Dimensionalität können auch Overfitting und Rechenaufwand verringert werden.
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