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 € -
Schlesien. Geschichte. Landschaft. Kultur.
Schlesien ist eine der bedeutendsten europäischen Kulturregionen. Die Publizistin Roswitha Schieb und der Fotograf Marek Maruszak präsentieren in diesem Band eine faszinierende Landschaft, in der es viel zu entdecken gibt: Tausende von alten Burgen und Schlössern, die heute in neuem Glanz erstrahlen, das Riesengebirge, das mit seiner landschaftlichen Vielfalt als Paradies für Naturbegeisterte gilt, oder die schlesischen Städte - von Görlitz im Westen über Breslau und Oppeln bis hin nach Kattowitz im Osten -, die mit einer faszinierenden Mischung aus Geschichte und Modernität begeistern. Für die neue Auflage wurde das Buch erweitert um einen Überblick über Schlesien heute und die Beziehungen zwischen Deutschland und Polen.
Preis: 26.00 € | Versand*: 6.95 €
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Was sind die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten von Segmentierungen in der Datenanalyse?
Segmentierungen in der Datenanalyse können verwendet werden, um Kunden in verschiedene Gruppen zu unterteilen und ihr Verhalten zu verstehen. Sie können auch zur Personalisierung von Marketingkampagnen und zur Identifizierung von Trends und Mustern in den Daten genutzt werden. Darüber hinaus helfen Segmentierungen Unternehmen dabei, ihre Zielgruppen besser zu verstehen und gezielte Entscheidungen zu treffen.
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Was sind die Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten von Clustern in der Datenanalyse?
Cluster ermöglichen die Gruppierung von ähnlichen Datenpunkten, um Muster und Strukturen zu erkennen. Dadurch können komplexe Datensätze vereinfacht und interpretiert werden. Clusteralgorithmen finden Anwendung in der Segmentierung von Kunden, der Erkennung von Anomalien und der Visualisierung von Daten.
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Welche Datenbankkenntnisse sind für den Einstieg in die Datenanalyse besonders wichtig?
Für den Einstieg in die Datenanalyse sind grundlegende Kenntnisse in SQL unerlässlich, um Daten abfragen und analysieren zu können. Zudem ist es hilfreich, sich mit relationalen Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL vertraut zu machen. Auch Kenntnisse in der Datenmodellierung und -normalisierung sind wichtig, um effektiv mit großen Datensätzen arbeiten zu können.
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Welche potenziellen Fehlerquellen sollten bei der Datenanalyse besonders beachtet werden?
1. Auswahl von unrepräsentativen Stichproben kann zu verzerrten Ergebnissen führen. 2. Fehlende Daten oder fehlerhafte Dateneingabe können die Analyse beeinträchtigen. 3. Überinterpretation von Korrelationen als Kausalitäten sollte vermieden werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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Spreewald. Geschichte. Landschaft. Kultur.
Urwüchsige Flusslandschaft - jahrhundertealte Kultur - Erholung und Freizeit: Dieses Buch zeigt Ihnen den Spreewald, wie Sie ihn noch nie gesehen haben. Peter Becker kennt das einzigartige Biosphärenreservat vor den Toren Berlins wie kein Zweiter. Lassen Sie sich verzaubern von weiten Wiesen und Wäldern im Morgennebel, aber auch begeistern von Möglichkeiten des Naturerlebens, wie sie sonst wohl nirgendwo zu finden sind. Peter Becker stellt in diesem großformatigen Text-Bildband mit rund 200 großformatigen Fotografien die wichtigsten Orte des Spreewalds vor, beschreibt Natur und Kultur und gibt Tipps für unvergessliche Ausflüge.
Preis: 26.00 € | Versand*: 6.95 € -
Die Welt der Burgen. Geschichte, Architektur, Kultur.
Der Gründer des Deutschen Burgenmuseums und Generaldirektor des Germanischen Nationalmuseums in Nürnberg gibt einen Überblick über die Entwicklung der Burganlagen vom frühen Mittelalter bis in die jüngste Vergangenheit und zeigt, wie sich bereits im Hochmittelalter ein Burgenmythos etablierte, der bis in unsere Zeit andauert. Wer heute ein fundiertes Bild von der Burg und ihrer Geschichte gewinnen will, der findet in diesem Buch, was er sucht.
Preis: 26.95 € | Versand*: 6.95 € -
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 € -
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 €
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Was sind die Vorteile von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse?
Clustering-Algorithmen helfen dabei, Muster und Strukturen in großen Datensätzen zu identifizieren, ohne dass man vorher wissen muss, wie diese aussehen. Sie ermöglichen es, Daten automatisch in Gruppen zu unterteilen, was eine bessere Organisation und Interpretation der Daten erleichtert. Zudem können Clusterings dabei helfen, neue Erkenntnisse und Trends zu entdecken, die sonst möglicherweise verborgen geblieben wären.
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Was sind die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer umfassenden Datenanalyse?
Die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer umfassenden Datenanalyse sind die Datenvorbereitung, die Auswahl der richtigen Analysemethoden und die Interpretation der Ergebnisse. Zuerst müssen die Daten gesammelt, bereinigt und strukturiert werden. Anschließend werden geeignete statistische Methoden angewendet, um Muster und Trends zu identifizieren, bevor die Ergebnisse präsentiert und Schlussfolgerungen gezogen werden.
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Kann Apple anhand der IMEI-Nummer gefälschte iPhones durch Datenanalyse fernwarten?
Nein, Apple kann keine gefälschten iPhones durch Datenanalyse fernwarten. Die IMEI-Nummer ist eine eindeutige Kennung für ein Mobiltelefon, die jedoch nur für Identifikationszwecke verwendet wird. Apple kann möglicherweise Informationen über das Gerät abrufen, aber es hat keine Möglichkeit, auf das Gerät zuzugreifen oder es fernzusteuern.
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Was sind typische Fehlerquellen, die bei der Datenanalyse berücksichtigt werden müssen?
Typische Fehlerquellen bei der Datenanalyse sind fehlerhafte Daten, unzureichende Datenqualität und unvollständige Datensätze. Zudem können auch unzureichende Analysemethoden oder falsche Interpretationen zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Es ist wichtig, diese Fehlerquellen zu identifizieren und zu minimieren, um zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.
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