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 € -
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 können Unternehmen mithilfe von Technologie und Datenanalyse potenzielle Betrugsfälle aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Technologie und Datenanalyse potenzielle Betrugsfälle aufspüren, indem sie fortschrittliche Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzen, um verdächtige Muster und Anomalien in den Daten zu identifizieren. Durch die Integration von Betrugserkennungssoftware in ihre Systeme können Unternehmen automatisch verdächtige Transaktionen oder Aktivitäten erkennen und alarmieren. Darüber hinaus können sie auch präventive Maßnahmen ergreifen, indem sie kontinuierlich ihre Daten analysieren, um potenzielle Schwachstellen und Risiken zu identifizieren und zu beheben. Durch die Kombination von Technologie und Datenanalyse können Unternehmen proaktiv gegen Betrug vorgehen und ihre Geschäftsprozesse sicherer gestalten.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle entwickeln, die verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten erkennen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten können Unternehmen frühzeitig potenziell betrügerische Aktivitäten identifizieren und eingreifen. Zudem können sie Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen, um automatisierte Systeme zu entwickeln, die betrügerische Aktivitäten in Echtzeit erkennen und verhindern können. Durch die Integration von Datenanalyse und Technologie können Unternehmen ihre Betrugserkennungs- und Präventionsmaßnahmen kontinuierlich verbessern und anpassen, um
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle entwickeln, die verdächtige Muster und Anomalien in den Daten identifizieren. Durch die Überwachung von Transaktionen und Verhaltensweisen können Unternehmen frühzeitig potenziell betrügerische Aktivitäten erkennen. Zudem können sie mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz automatisierte Systeme implementieren, die verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen und darauf reagieren. Durch die Integration von Datenanalyse und Technologie können Unternehmen betrügerische Aktivitäten effektiv verhindern und ihre Geschäftsprozesse sicherer gestalten.
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Wie beeinflusst die Datenanalyse die Entscheidungsfindung in den Bereichen Wirtschaft, Gesundheitswesen und Technologie?
Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Trends und Muster in den Daten erkennen, um Geschäftsstrategien zu entwickeln und zu optimieren. Im Gesundheitswesen kann Datenanalyse dazu beitragen, die Effizienz von Behandlungen zu verbessern, die Patientenergebnisse zu optimieren und die Kosten zu senken. In der Technologiebranche ermöglicht Datenanalyse die Identifizierung von Kundenpräferenzen, die Entwicklung personalisierter Produkte und die Optimierung von Prozessen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Letztendlich trägt die Datenanalyse in allen drei Bereichen dazu bei, bessere Entscheidungen zu treffen, die zu verbesserten Ergebnissen und Effizienz führen.
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 € -
ALOPEXY 5% Lösung zur Anwendung auf der Haut 3X60 ml Lösung
ALOPEXY 5 % Lösung zur Anwendung auf der Haut. Wirkstoff: Minoxidil. Anwendungsgebiet: Mittelschwere anlagebedingte androgenetische Alopezie (übermäßiger Haarausfall) bei Männern. ALOPEXY 5 % Lösung sollte nicht von Frauen angewendet werden, da häufig ein abnormales Haarwachstum (Hypertrichose) zu erwarten ist. Warnhinweis: Enthält Propylenglycol, Packungsbeilage beachten. Zu Risiken und Nebenwirkungen lesen Sie die Packungsbeilage und fragen Sie Ihre Ärztin, Ihren Arzt oder in Ihrer Apotheke. - Fettet nicht nach, Dank der speziellen Formulierung - Verbessert die Nährstoffversorgung der Haarwurzel - Verringert wirksam Haarausfall* und Geheimratsecken - Stimuliert das Haarwachstum - Verlängert die Wachstumsphase der Haare Wie wird ALOPEXY angewendet? Bedarfsgerecht in zwei Dosierformen. Ideal für kleinere Kopfhautbereiche: ? Täglich morgens und abends 6x sprühen (entspricht jeweils 1 ml) ? Vom vorderen zum hinteren Kopfbereich auftragen ? Nach dem Sprühen sanft einmassieren Ideal für größere Kopfhautbereiche: ? Täglich morgens und abends 1 ml großflächig auftragen ? Anschließend sanft einmassieren Wie entsteht Haarausfall? Kein Haar bleibt ein Leben lang. Jedes Haar wächst nach einem eigenen Zyklus und erneuert sich normalerweise ständig von selbst. Der Haarwurzel kommt dabei eine ganz besondere Rolle zu. An der Wurzel entscheidet sich, ob ein Haar neu gebildet wird oder nicht, denn sie ist für den Aufbau und die Struktur eines Haares verantwortlich. Über ein Netz feinster Blutgefäße nimmt sie wichtige Nährstoffe auf, die für die Bildung eines Haares benötigt werden. Wenn die Versorgung mit Nährstoffen gestört ist, kann es zu Haarverlust kommen. Was hilft? ALOPEXY reaktiviert das Haarwachstum. ALOPEXY 5 % bekämpft anlagebedingten Haarausfall des Mannes dort, wo er entsteht: direkt an der Haarwurzel! Denn solange die Haarwurzeln noch aktiv und produktiv sind, können sie sich erholen und für das Wachstum gesunder, kräftiger Haare sorgen. ? Effektive Lösung gegen Haarausfall* ? Gezielte Wirkung an der Wurzel ? Klinisch getestet Lieber früher als später reagieren. Warum? Eine einmal zurückgebildete Haarwurzel kann nicht gerettet werden. Aus diesem Grund sollte anlagebedingter Haarausfall frühzeitig behandelt werden. Ziel ist es, den Fortschritt des Haarverlustes zu stoppen und so dem Haarausfall entgegenzuwirken. Bei rechtzeitigem Behandlungsbeginn sind die Erfolgsaussichten gut. Ganz ohne fetten? Dank seiner speziellen Formulierung fettet ALOPEXY nicht nach. So können Sie Ihr Haar gleich im Anschluss wie gewohnt stylen und die tägliche Anwendung unkompliziert in Ihren Alltag integrieren. Wie wirkt ALOPEXY? Gezielt an der Haarwurzel. ALOPEXY 5 % enthält in 5 %iger Lösung den bewährten medizinischen Wirkstoff Minoxidil. Minoxidil wirkt bei frühzeitiger und regelmäßiger Anwendung stimulierend auf die feinen Blutgefäße und fördert so die Zufuhr und Aufnahme wichtiger Nährstoffe und Bausteine für die Haarsubstanz. Durch die verbesserte Versorgung können sich die Haarwurzeln erholen, sie bleiben weiter aktiv und neues Haarwachstum wird angeregt. Gemeinsam noch besser: Ein mildes Shampoo ist die ideale Vorbereitung auf die Behandlung. Besonders empfehlenswert: Anaphase+ Creme Shampoo von Ducray. Eine Studie zeigt, dass ALOPEXY 5 % nach der Anwendung Anaphase+ deutlich besser von Haarfollikel und Kopfhaut aufgenommen werden können (IV). Inhaltsstoffe: Der Wirkstoff ist: Minoxidil. 1 ml Lösung enthält 50 mg Minoxidil (5 %). Die sonstigen Bestandteile sind: Propylenglycol, Ethanol (96%), gereinigtes Wasser. Hinweise: Nochmals wird betont, dass ALOPEXY, wenn von Frauen eingenommen, sehr häufig zu abnormalen Haarwachstum führt. ALOPEXY 5% ist auch spezifisch für den erblich bedingten Haarausfall entwickelt worden. Bei temporären oder diffusen Haarverlust kann Minoxidil zu abnormalen Reaktionen führen und sollte nicht angewendet werden. ALOPEXY 5% kann wie alle Arzneimittel Nebenwirkungen haben, die aber nicht bei jedem auftreten müssen.
Preis: 45.49 € | Versand*: 0.00 € -
ALOPEXY 5% Lösung zur Anwendung auf der Haut
Anwendung & Indikation Anlagebedingter Haarausfall bei dem Mann
Preis: 44.95 € | Versand*: 0.00 € -
Softasept Iso 70% Lösung zur, zum Anwendung a.d.Haut
Softasept Iso 70% Lösung zur, zum Anwendung a.d.Haut können in Ihrer Versandapotheke www.deutscheinternetapotheke.de erworben werden.
Preis: 11.19 € | Versand*: 3.99 €
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Wie können numerische Methoden in der Datenanalyse und bei der Lösung komplexer mathematischer Probleme eingesetzt werden?
Numerische Methoden werden verwendet, um mathematische Modelle zu lösen, die nicht analytisch gelöst werden können. Sie ermöglichen die Approximation von Lösungen durch diskrete Berechnungen. Diese Methoden werden in der Datenanalyse eingesetzt, um große Datenmengen zu verarbeiten und Muster oder Trends zu identifizieren.
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Wie beeinflusst die Verwendung von Datenanalyse und -interpretation verschiedene Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Technologie?
Die Verwendung von Datenanalyse und -interpretation hat in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, Finanzwesen und der Technologie einen erheblichen Einfluss. Im Gesundheitswesen ermöglicht sie eine genauere Diagnose und Behandlung von Krankheiten, was letztendlich die Patientenversorgung verbessert. Im Finanzwesen hilft sie bei der Risikobewertung, der Betrugsprävention und der Verbesserung der Kundenbindung. In der Technologiebranche ermöglicht sie die Entwicklung personalisierter Produkte und Dienstleistungen, die auf den Bedürfnissen der Verbraucher basieren.
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Was ist der Unterschied zwischen den Wörtern "Eigenschaft" und "Merkmal"?
Der Unterschied zwischen den Wörtern "Eigenschaft" und "Merkmal" liegt darin, dass eine Eigenschaft eine charakteristische Qualität oder ein Attribut einer Person oder Sache ist, während ein Merkmal eine spezifische und unterscheidende Eigenschaft ist, die etwas oder jemanden kennzeichnet. Eigenschaften können allgemeiner und umfassender sein, während Merkmale spezifischer und eindeutiger sind.
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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. Gleichzeitig können sie die Vorteile der Datenanalyse und -verarbeitung nutzen, indem sie sich auf datenschutzkonforme Analysetechnologien und -methoden konzentrieren, die es ermöglichen, sensible Daten zu anonymisieren oder zu pseudonymisieren. Zudem sollten Unternehmen Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für ihre Mitarbeiter durchführen, um das Bewusstsein für Datenschutz und Sicherheit zu stärken. Schließlich ist es wichtig, dass Unternehmen eine transparente Datenschutzrichtlinie entwickeln und kommunizieren, um das Vertrauen der Kunden in den Umgang mit ihren Daten zu stärken.
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