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Produkt zum Begriff Datenanalyse:


  • 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' 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' 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: 23.99 € | 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 €
  • Was sind die Vor- und Nachteile von voluminösen Daten in Bezug auf die Speicherung und Verarbeitung in der Informationstechnologie und im Bereich der Datenanalyse?

    Voluminöse Daten bieten eine Fülle von Informationen, die für umfassende Analysen und Erkenntnisse genutzt werden können. Sie ermöglichen es, Muster und Trends zu identifizieren, die bei kleineren Datensätzen möglicherweise nicht erkennbar wären. Allerdings erfordern voluminöse Daten auch erhebliche Speicher- und Verarbeitungskapazitäten, was zu höheren Kosten und längeren Verarbeitungszeiten führen kann. Zudem kann die Verarbeitung großer Datenmengen zu Leistungsproblemen führen, insbesondere wenn die Infrastruktur nicht entsprechend skaliert ist.

  • Wie können Unternehmen ihre Daten effektiv schützen und gleichzeitig die Vorteile der Datenanalyse und -verarbeitung nutzen?

    Unternehmen können ihre Daten effektiv schützen, indem sie eine robuste Sicherheitsinfrastruktur implementieren, die Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen umfasst. Darüber hinaus sollten sie Schulungen für Mitarbeiter anbieten, um das Bewusstsein für Datensicherheit zu stärken und das Risiko von Insider-Bedrohungen zu minimieren. Um die Vorteile der Datenanalyse und -verarbeitung zu nutzen, können Unternehmen Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, ohne dabei die Datenschutzbestimmungen zu verletzen. Zudem ist es wichtig, dass Unternehmen eine transparente Datenschutzrichtlinie implementieren und sicherstellen, dass sie die Einhaltung der Datenschutzges

  • Welche Rolle spielt die Verarbeitung von Informationen in der künstlichen Intelligenz, der Datenanalyse und der menschlichen kognitiven Psychologie?

    Die Verarbeitung von Informationen spielt eine zentrale Rolle in der künstlichen Intelligenz, da Algorithmen und Modelle entwickelt werden, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In der Datenanalyse ist die Verarbeitung von Informationen entscheidend, um aus großen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. In der menschlichen kognitiven Psychologie ist die Verarbeitung von Informationen der Prozess, durch den Menschen Wahrnehmungen, Gedanken und Handlungen verarbeiten und verstehen. Letztendlich ist die Verarbeitung von Informationen ein grundlegender Aspekt in der künstlichen Intelligenz, der Datenanalyse und der menschlichen kognitiven Psychologie, da sie alle darauf abzielen, Informationen zu verstehen, zu interpretieren und zu

  • Was versteht man unter Datenanalyse?

    Was versteht man unter Datenanalyse? Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen. Dabei werden verschiedene statistische und mathematische Methoden angewendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Ziel der Datenanalyse ist es, fundierte Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu treffen oder Einblicke in komplexe Zusammenhänge zu gewinnen. Datenanalyse wird in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Technologie eingesetzt, um Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

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 €
  • Fussmatte Anmeldung 10623
    Fussmatte Anmeldung 10623

    Mit dieser Fussmatte Anmeldung 10623 zaubern Sie nicht nur Ihren Besuchern ein Lächeln ins Gesicht. Diese sehr hochwertige Türmatte ist reissfest, knitterfrei, waschbar. Da sie mit 7 mm Gesamthöhe sehr flach ist, passt sie unter fast jede Tür. Die Fussmatte ist Schadstoffgeprüft und für Allergiker geeignet. Sie erhalten 5 Jahre Herstellergarantie.. Pflegetipps: Waschen Sie die Fussmatte Anmeldung 10623 separat bei 40° Temperatur mit Feinwaschmittel, schleudern diese auf niedriger Stufe, dadurch richten sich die Fasern auf, der Mattenflor wird aktiviert und transportbedingte Falten und Knicke werden wieder glatt. Pflegen Sie so Ihre Fussmatte regelmäßig und Sie werden überrascht sein, wie viele Jahre Qualität und Farbe erhalten bleiben.. Rückgaberecht ist ausgeschlossen, da es sich um eine individuelle Fussmatte handelt.

    Preis: 42.73 € | Versand*: 8.90 €
  • 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 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 €
  • Wie funktioniert die Speicherung und Verarbeitung von Informationen im menschlichen Gehirn?

    Informationen werden durch Neuronen im Gehirn empfangen und über synaptische Verbindungen weitergeleitet. Diese Informationen werden dann als elektrische Signale gespeichert und verarbeitet. Durch die Bildung neuer synaptischer Verbindungen oder die Stärkung bestehender Verbindungen können Erinnerungen gebildet und abgerufen werden.

  • Wie kann die Datenfilterung in den Bereichen Datenschutz, Datenanalyse und Informationssicherheit eingesetzt werden, um die Integrität und Vertraulichkeit von sensiblen Informationen zu gewährleisten?

    Die Datenfilterung kann eingesetzt werden, um personenbezogene Daten gemäß den Datenschutzbestimmungen zu schützen, indem unerwünschte oder nicht autorisierte Daten entfernt werden. In der Datenanalyse kann die Filterung dazu beitragen, nur relevante und vertrauenswürdige Daten zu verwenden, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Im Bereich der Informationssicherheit kann die Filterung dazu beitragen, schädliche oder bösartige Daten zu blockieren und so die Integrität und Vertraulichkeit sensibler Informationen zu gewährleisten. Durch die Implementierung von Filtern können Unternehmen sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf sensible Daten haben und so Datenschutzverletzungen verhindern.

  • Wie können Filterfunktionen in der Datenanalyse effektiv eingesetzt werden, um relevante Informationen zu extrahieren?

    Filterfunktionen können verwendet werden, um Daten nach bestimmten Kriterien zu selektieren und irrelevante Informationen auszuschließen. Durch das gezielte Anwenden von Filtern können Muster und Trends in den Daten schneller erkannt werden. Die richtige Anwendung von Filterfunktionen ermöglicht es, relevante Informationen zu extrahieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

  • Welche Sicherheitsstandards gibt es bei der Verarbeitung und Speicherung sensibler Daten in Unternehmen?

    Es gibt verschiedene Sicherheitsstandards, die Unternehmen bei der Verarbeitung und Speicherung sensibler Daten einhalten können, wie z.B. ISO 27001, PCI DSS oder HIPAA. Diese Standards legen Richtlinien fest, um Daten vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Verlust zu schützen. Unternehmen sollten regelmäßig Sicherheitsaudits durchführen, Sicherheitsrichtlinien implementieren und Mitarbeiter schulen, um die Einhaltung dieser Standards sicherzustellen.

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