Produkt zum Begriff Datenanalyse:
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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 (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 € -
Wallner, Larissa: Theoretische Produktivität
Theoretische Produktivität , Die Untersuchung geht der Frage nach, wie es mit Kants kritischer Philosophie begreifbar ist, dass wir neue Gedanken entwickeln und mustergültige originelle, ästhetische Formen finden. Theoretische Produktivität ist ein subjektiver Veränderungsprozess in der Zeit, der Überzeugungen und die Art, wie diese für wahr gehalten werden, betrifft. Einerseits ist intellektuelle Produktion bei Kant durch universelle Erkenntnisvermögen bestimmt, andererseits von empirischer, historischer Erfahrung informiert. Die Entwicklung innovativer Gedanken und origineller ästhetischer Formen beruht auf einem Ineinandergreifen von produktivem Imaginieren, produktivem Selbstdenken und orientierendem Entwerfen. Mit Kant ist theoretische Produktivität als bestimmbare wie auch als zukunftsoffene intellektuelle Aktivität begreifbar. Beide Fälle setzen theoretische Freiheit notwendig voraus. The study explores how Kant's critical philosophy enables us to develop new ideas and find original, exemplary aesthetic forms. Theoretical productivity is a subjective process of change over time that affects beliefs and the way they are held to be true. On the one hand, Kant's intellectual production is determined by universal cognitive capacities, on the other hand it is informed by empirical, historical experience. The development of innovative thought and original aesthetic forms is based on an intertwining of productive imagining, productive self-thinking and orienting design. With Kant, theoretical productivity can be understood as both determinable and open-ended intellectual activity. Both cases necessarily presuppose theoretical freedom. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 39.00 € | Versand*: 0 € -
MagMind1 Produktivität (60 Kapseln)
Entdecke Jarrow Formulas MagMind Produktivität, eine sorgfältig entwickelte Formel, um deine tägliche Konzentration zu unterstützen. Diese pflanzlichen Kapseln sind darauf ausgelegt, zu deinem allgemeinen Wohlbefinden beizutragen und sich dabei auf Produktivität zu konzentrieren. Sie enthalten unter anderem Magnesium, das gut für die Lernleistung, Konzentrationsfähigkeit und das Gedächtnis ist.
Preis: 45.65 € | Versand*: 0.00 €
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Wie kann man die Effizienz und Qualität einer mehrfachen Datenanalyse steigern?
Die Effizienz und Qualität einer mehrfachen Datenanalyse kann gesteigert werden, indem man automatisierte Prozesse und Tools verwendet, um den Analyseprozess zu beschleunigen. Zudem ist es wichtig, klare Ziele und Fragestellungen zu definieren, um den Fokus der Analyse zu schärfen. Schließlich sollten die Ergebnisse regelmäßig überprüft und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt und aussagekräftig sind.
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Wie kann die Verwendung von Skripten in den Bereichen Softwareentwicklung, Webdesign und Datenanalyse die Effizienz und Produktivität verbessern?
Die Verwendung von Skripten in der Softwareentwicklung ermöglicht die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben, was Zeit und Ressourcen spart. Im Webdesign können Skripte verwendet werden, um die Erstellung und Aktualisierung von Websites zu vereinfachen und zu beschleunigen. In der Datenanalyse können Skripte komplexe Berechnungen und Datenmanipulationen automatisieren, was die Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen erhöht. Durch die Verwendung von Skripten können Entwickler, Designer und Analysten ihre Arbeitsabläufe optimieren und sich auf kreative und strategische Aufgaben konzentrieren.
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Wie können Unternehmen Datenanalyse nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern?
Unternehmen können Datenanalyse nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie große Mengen an Daten sammeln, analysieren und interpretieren, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren. Durch die Nutzung von Datenanalyse können Unternehmen auch ihre Kunden besser verstehen, ihre Bedürfnisse antizipieren und personalisierte Angebote entwickeln, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse auch interne Prozesse optimieren, Kosten senken und die Effizienz steigern, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Schließlich ermöglicht Datenanalyse Unternehmen, Risiken besser zu bewerten, Chancen zu identifizieren und schnell auf Veränderungen im Markt zu reagieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit
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Wie kann die Effizienz der Schnellverarbeitung bei der Datenanalyse verbessert werden?
Die Effizienz der Schnellverarbeitung bei der Datenanalyse kann durch den Einsatz leistungsstarker Hardware wie schnellerer Prozessoren und mehr Arbeitsspeicher verbessert werden. Zudem können Optimierungen im Datenmanagement und der Programmierung dazu beitragen, die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu steigern. Der Einsatz von paralleler Verarbeitungstechnologie wie GPU-Beschleunigung kann ebenfalls die Effizienz der Datenanalyse verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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Nachhaltigkeit im Nonprofit-Bereich
Nachhaltigkeit im Nonprofit-Bereich , Nachhaltiges Handeln ist in der Wirtschaft zwischenzeitlich als zentrale Säule verankert. Nicht zuletzt durch neue EU-Verordnungen im Rahmen des Europäischen Green Deals ist es vom ehemaligen Alleinstellungsmerkmal zur Pflichtaufgabe für (Sozial-)Unternehmen geworden. Das Praxisbuch nimmt diese Veränderungen in den Blick, motiviert Entscheidungsträger:innen im Nonprofit- Bereich und gibt konkrete Hilfestellung für die Umsetzung von Nachhaltigkeitsmanagement in Nonprofit-Organisationen. Eine nachhaltig aufgestellte Sozialwirtschaft, die auch aus einer inneren Überzeugung heraus handelt, ist zukunfts- und wettbewerbsfähig und ein attraktiver Arbeitgeber. Diese Potenziale gilt es frühzeitig zu nutzen. Das Buch führt zunächst in die gesetzlichen Rahmenwerke und deren Relevanz für Nonprofit-Organisationen ein. Anschließend nimmt es die steigenden Anforderungen an die Nachhaltigkeitsberichterstattung in den Blick und erleichtert den Einstieg in Management- und Berichtssysteme durch konkrete Einblicke von Anwender- Organisationen. Darüber hinaus arbeitet es die Bedeutung von Nachhaltigkeit für die Unternehmensführung sowie die veränderten Rahmenbedingungen bezüglich der Wirtschaftsprüfung heraus. Abschließend wird ein Tool vorgestellt, das die Erfassung von Nachhaltigkeits- Kennzahlen erleichtern kann. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 32.10 € | Versand*: 0 € -
Das große Handbuch Nachhaltigkeit
Das große Handbuch Nachhaltigkeit , Vorteile 333 Antworten darauf, mit welchen Werkzeugen konkret an der Nachhaltigkeit eines Unternehmens gearbeitet werden kann - im Kleinen und Großen, vom Controlling bis zur Produktion Wie sich Unternehmen auch den konkreten Herausforderungen von ESG, EU Green Deal oder dem Lieferkettensorgfaltspflichtgesetz stellen Zum Werk Neue Regularien, die durch den Ukrainekrieg ausgelöste Energiekrise und immer häufiger auftretende Klimakatastrophen treiben Unternehmen zu mehr Nachhaltigkeit. Auch die Forderungen jüngerer Generationen nach mehr nachhaltigen und umweltbewussten Angeboten werden immer lauter. Nicht zu vernachlässigen sind die weltweite Ressourcenknappheit und ein Personalmangel, was Unternehmer in die Enge treibt, ihre Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle neuzudenken. Den meisten Unternehmen fehlen noch Wissen, Ideen, ein Fahrplan und konkrete Methoden zur nachhaltigen Transformation des eigenen Geschäftsmodells. Dabei ist Nachhaltigkeit neben der digitalen Transformation das zweite große Zukunftsthema und wird mittel- bis langfristig gesehen jedes Unternehmen treffen - ob es will oder nicht. Die Komplexität des Themas sowie fehlendes methodisches Wissen lässt jedoch viele in unnötige Erstarrung verfallen: "Lieber nichts als etwas Falsches tun" ist für viele die aktuelle Devise. Es braucht daher anfassbare Methoden, Inspiration und vor allem eine Guideline, um das Thema Nachhaltigkeit im Business umzusetzen. Das schafft dieses umfassende Buch. Zielgruppe Für kaufmännische Führungskräfte, Entwicklerinnen und Entwickler neuer Geschäftsmodelle, Innovations-Teams, Strategieabteilungen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
Handbuch Nachhaltigkeit im Vergaberecht
Handbuch Nachhaltigkeit im Vergaberecht , Zum Werk Das Handbuch behandelt die gesamte Bandbreite der strategischen Beschaffung unter Berücksichtigung von qualitativen, ökologischen, sozialen und innovativen Aspekten. Systematisch werden die rechtlichen Grundlagen für die Berücksichtigung von Aspekten der sozialen und ökologischen Nachhaltigkeit im Vergaberecht dargestellt. Die Möglichkeiten der Implementierung von Nachhaltigkeitskriterien in Vergabeverfahren werden praxisnah und dogmatisch fundiert aufgezeigt. Inhalt Grundlagen: Von dem Begriff und der Dimension der Nachhaltigkeit über die bestehenden Rechtsgrundlagen bis hin zur strategischen Gestaltung der Beschaffung. Vorbereitung des Vergabeverfahrens: Haushalts- und vergaberechtliche Rahmenbedingungen sowie praktische Umsetzung bei öffentlichen Auftraggebern. Gestaltung der Vergabeunterlagen: Insb. Eignungskriterien, Anforderungen an die Leistung, Zuschlagskriterien/Wertungsformeln, Ausführungsbedingungen. Nachweisführung: Insb. Gütezeichen, Zertifizierungen. Praxisrelevante Beschaffungsgegenstände: Bauleistungen, IT/TK, Energie, Fahrzeuge etc. Vorteile auf einen Blick systematischer, anwenderfreundlicher Überblick über die gesamte Bandbreite der strategischen Beschaffung. Auftraggeberinnen und Auftraggeber erhalten zielorientierte, praktische Vorschläge für die Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten in Vergabeverfahren. Bieterinnen und Bieter erhalten eine Orientierung in Bezug auf die in einem Vergabeverfahren gestellten Anforderungen mit Nachhaltigkeitsbezug. Neben den "Werkzeugen" der strategischen Beschaffung werden auch Hilfestellungen zur effizienten Umsetzung sowie zur Verfolgung einer maßvollen und generationengerechten Beschaffung gegeben. Zielgruppe Für Vergabestellen der öffentlichen Auftraggeber, Unternehmen, Rechnungsprüfungsstellen sowie Rechtsanwenderinnen und Rechtsanwender. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 139.00 € | Versand*: 0 € -
Hümer, Bernd-Michael: Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen analysieren und fördern
Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen analysieren und fördern , Geprüfte kaufmännische Fachwirte nach der Handwerksordnung und ihre Kolleginnen übernehmen als "rechte Hand" der handwerklichen Unternehmer und Unternehmerinnen die kaufmännische Leitung eines Unternehmens oder werden für die Leitung einer Filiale eingesetzt. Als "engste Mitarbeiter" müssen sie über fundiertes betriebswirtschaftliches Wissen und soziale Kompetenz verfügen. Das vorliegende Lehrbuch soll dabei helfen, dieses Fachwissen zu erwerben, zu vertiefen und zu erweitern. Es ist als Begleitmaterial zu den Weiterbildungslehrgängen sowie zum ergänzenden und vertiefenden Selbstlernen konzipiert und inhaltlich eng an den Vorgaben des bundeseinheitlichen Rahmenlehrplans zum Handlungsbereich 1 "Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen analysieren und fördern" ausgerichtet. Der Aufbau dieses Lehrbuchs entspricht den für dieses Fachgebiet vorgegebenen sechs Lerneinheiten, in denen schwerpunktmäßig die Handlungsgebiete Volkswirtschaft, Unternehmensziele, betriebliche Funktionen, Kooperationen und Unternehmensrecht angesprochen werden. Zahlreiche praktische Beispiele und Handlungssituationen stammen dazu aus Handwerksbetrieben. "Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen analysieren und fördern" kann jedoch auch jederzeit in anderen Wirtschaftsbereichen eingesetzt werden. Perfekte Abstimmung auf die Lehrgänge: Exakt nach den Vorgaben des neuen, bundeseinheitlichen Rahmenlehrplans. Handlungsorientierte Wissensvermittlung: für jeden Handlungsbereich genau ein Lehrbuch. Prüfungsorientierte Unterrichtsgestaltung: mit zahlreichen Fallbeispielen sowie Übungs- und Wiederholungsfragen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
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Wie kann Dimensionsreduktion in der Datenanalyse die Effizienz von Modellen verbessern?
Durch Dimensionsreduktion werden redundante oder irrelevante Variablen entfernt, was die Komplexität der Modelle verringert und Overfitting reduziert. Dies führt zu schnelleren Berechnungen und einer besseren Generalisierung der Modelle. Zudem kann Dimensionsreduktion helfen, die Interpretierbarkeit der Modelle zu verbessern, da weniger Variablen berücksichtigt werden müssen.
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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.
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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.
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Wie kann die Datenanalyse dazu beitragen, die Effizienz einer Organisation zu steigern?
Durch die Datenanalyse können ineffiziente Prozesse identifiziert und optimiert werden. Zudem können Trends und Muster erkannt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Analyse von Daten ermöglicht es, Ressourcen gezielt einzusetzen und die Leistung der Organisation zu verbessern.
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