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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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Wie wird das Konzept des Clustering in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und Marketing angewendet?
Das Konzept des Clustering wird in der Datenanalyse verwendet, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster zu identifizieren. Im maschinellen Lernen wird Clustering eingesetzt, um ungelabelte Daten zu segmentieren und Muster zu erkennen, die für die Vorhersage oder Klassifizierung nützlich sein können. Im Marketing wird Clustering verwendet, um Kunden in Gruppen mit ähnlichem Verhalten oder Präferenzen zu unterteilen, um gezielte Marketingstrategien zu entwickeln und personalisierte Angebote zu erstellen. Durch die Anwendung von Clustering können Unternehmen ihre Daten besser verstehen, Muster erkennen und fundierte Entscheidungen treffen.
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Welche verschiedenen Arten von Analysewerkzeugen werden in den Bereichen der Datenanalyse, Marketing, Finanzen und Ingenieurwesen eingesetzt?
In der Datenanalyse werden Werkzeuge wie statistische Software, Datenbankabfragen und maschinelles Lernen eingesetzt, um Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren. Im Marketing werden Tools wie Customer-Relationship-Management-Systeme, Web-Analyse-Tools und Social-Media-Analyse-Plattformen verwendet, um das Verhalten von Kunden zu verstehen und Marketingstrategien zu optimieren. Im Finanzbereich werden Werkzeuge wie Risikomanagement-Software, Finanzmodellierungstools und Portfolio-Analyse-Plattformen eingesetzt, um Investitionsentscheidungen zu unterstützen und finanzielle Risiken zu bewerten. Im Ingenieurwesen werden Analysewerkzeuge wie Finite-Elemente-Software, CAD-Programme und Simulationstools verwendet, um die Leistung von Produkten und Prozessen zu bewerten und zu
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Was sind die Vor- und Nachteile von Aggregation in Bezug auf Datenanalyse, Wirtschaft und soziale Medien?
Die Aggregation von Daten ermöglicht es, große Mengen von Informationen zu vereinfachen und zu strukturieren, was die Analyse und Interpretation erleichtert. Dies kann zu fundierten Entscheidungen in der Wirtschaft führen und die Effizienz von Prozessen verbessern. Allerdings kann die Aggregation auch zu Verzerrungen und Verlust von Detailinformationen führen, was zu ungenauen Analysen und Entscheidungen führen kann. In sozialen Medien kann die Aggregation von Daten dazu beitragen, Trends und Muster zu identifizieren, aber auch die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer gefährden, wenn sensible Informationen preisgegeben werden.
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Wie erstelle ich einen Datensatz für eine Datenanalyse?
Um einen Datensatz für eine Datenanalyse zu erstellen, musst du zunächst die relevanten Variablen identifizieren, die du analysieren möchtest. Danach sammelst du Daten für diese Variablen, entweder durch Umfragen, Experimente oder aus vorhandenen Datenquellen. Anschließend organisierst du die Daten in einer geeigneten Struktur, z.B. in einer Tabelle oder einer Datenbank, um sie für die Analyse zugänglich zu machen.
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 € -
Unterrichtspraxis Sachunterricht - Werbung/Medien (Hartinger, Andreas~Grittner, Frauke~Jiresch-Stechele, Agnes)
Unterrichtspraxis Sachunterricht - Werbung/Medien , So soll Sachunterricht heute aussehen. Das vorliegende Themenheft der Reihe - Auer Unterrichtspraxis Sachunterricht - bietet Ihnen ein neues Unterrichtskonzept, mit welchem Sie den neuen Anforderungen Ihres Faches gerecht werden. Nach dem Motto -Von der Planung bis zur Lernstandserhebung- erhalten Sie durchdachte Vorschläge für Ihren Unterricht, Kopiervorlagen, Karteikarten, Anregungen zur Differenzierung, Informationstexte, Vorschläge für Lernstandserhebungen und vieles mehr. Alle Vorlagen finden Sie darüber hinaus veränderbar auf der beiliegenden CD-ROM, die individuelle Anpassung an Ihre Klassensituation gelingt so ganz einfach. Die Themen des Bandes: - Was ist ein Medium? - Medien im Wandel der Zeit - Berufe und Medien - Mediale Wirklichkeit - Medien und Freizeitgestaltung - Computer, Fernsehen & Co. - Werbung - Trends Zu diesem Band findet eine Auer-Leserunde auf unserer Facebook-Fanpage statt: Lehrerkollegen berichten dabei über den Einsatz der Materialien in ihrem Unterricht. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201212, Produktform: Kartoniert, Beilage: Broschüre drahtgeheftet mit CD,CD, Autoren: Hartinger, Andreas~Grittner, Frauke~Jiresch-Stechele, Agnes, Seitenzahl/Blattzahl: 52, Keyword: 1. bis 4. Klasse; Grundschule; Sachunterricht; Technik und Arbeitswelt, Fachschema: Sachunterricht / Lehrermaterial~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Sachunterricht, Bildungszweck: für den Primarbereich, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag in der AAP Lehrerwelt GmbH, Länge: 295, Breite: 210, Höhe: 10, Gewicht: 196, Produktform: Kartoniert, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Schulform: Grundschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,
Preis: 21.99 € | Versand*: 0 € -
Marketing
Marketing: Real People, Real Decisions is the only text to introduce marketing from the perspective of real people who make real marketing decisions at leading companies everyday. Timely, relevant, and dynamic, this reader-friendly text shows students howmarketing concepts are implemented, and what they really mean in the marketplace. With this book, the authors show how marketing can come alive when practiced by real people who make real choices. This edition presents more information than ever on the core issues every marketer needs to know, including value, analytics and metrics, and ethical and sustainable marketing. And with new examples and assessments, the text helps students actively learn and retain chapter content, so they know what’s happening in the world of marketing today. This edition features a large number of new cases from prominent marketing academics and professionals from around Europe. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.
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PS5 Medien-
Medienfernbedienung
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Welche Rolle spielt Datenanalyse in der heutigen digitalen Welt?
Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle in der heutigen digitalen Welt, da sie Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Prozesse zu optimieren. Durch die Analyse von Daten können Trends und Muster identifiziert werden, die es ermöglichen, das Verhalten von Kunden besser zu verstehen und personalisierte Angebote zu erstellen. Zudem trägt Datenanalyse dazu bei, die Effizienz zu steigern, Risiken zu minimieren und Innovationen voranzutreiben.
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Wie können Tabellen in der Datenanalyse effektiv genutzt werden?
Tabellen können in der Datenanalyse verwendet werden, um Daten übersichtlich darzustellen und Muster oder Trends zu identifizieren. Durch Filtern, Sortieren und Gruppieren von Daten in Tabellen können relevante Informationen schnell gefunden werden. Außerdem ermöglichen Tabellen die Durchführung von Berechnungen und die Erstellung von Diagrammen zur weiteren Analyse der Daten.
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Was sind die wichtigsten Vorteile von Visualisierungstools bei der Datenanalyse?
Visualisierungstools helfen dabei, komplexe Daten in verständliche Grafiken umzuwandeln, was es einfacher macht, Muster und Trends zu erkennen. Sie ermöglichen es, Daten schnell zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Zudem können Visualisierungen auch dazu beitragen, Daten mit anderen zu teilen und sie verständlicher zu präsentieren.
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Was sind die Vorteile von Cluster-Analysen in der Datenanalyse?
Cluster-Analysen helfen dabei, Muster und Gruppierungen in großen Datensätzen zu identifizieren. Sie ermöglichen es, komplexe Daten zu vereinfachen und Trends zu erkennen. Zudem können Cluster-Analysen dabei helfen, Zielgruppen zu identifizieren und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln.
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