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Welche Methoden werden zur Auswertung von Daten in der Statistik verwendet?
In der Statistik werden verschiedene Methoden zur Auswertung von Daten verwendet, darunter deskriptive Statistik, inferentielle Statistik und explorative Datenanalyse. Deskriptive Statistik beinhaltet die Darstellung und Zusammenfassung von Daten, inferentielle Statistik ermöglicht Schlussfolgerungen über eine Population basierend auf Stichproben und explorative Datenanalyse hilft dabei, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. **
Welche Methoden der Datenanalyse eignen sich am besten zur Auswertung großer Datensätze?
Für die Auswertung großer Datensätze eignen sich Methoden wie Machine Learning, Data Mining und statistische Analysen. Diese Methoden ermöglichen eine effiziente Verarbeitung und Interpretation großer Mengen von Daten. Zudem können Visualisierungen wie Heatmaps oder Scatterplots helfen, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. **
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Software für Auswertung der Messwerte aus Handmessgerät
Software für die Auswertung der Messwerte aus dem Handmessgerät auf dem Computer/PC PC-Software für die Auswertung der Messwerte des Handgerätes auf dem PC (z. B. zum Aufzeichen von Langzeitmessungen). Datenauswertung auf einen Blick: Tabellen, Grafiken, Statistiken auf Knofdruck in max. 5 Sprachen Pro Softwarepaket stehen max. 2 Linzenzen zur Verfügung die an unterschiedlichen PC ́s gleichzeitig genutzt werden können.
Preis: 547.89 € | Versand*: 0.00 € -
JBL ProScan - Multi-Wasseranalyse mit Auswertung über Smartphone App
Kurzanleitung Analysestreifen 1 sec. In Wasser tauchen, abschütteln und dann auf die Referenz-Farbkarte (JBL ProScan ColorCard) auflegen. Mit der kostenfreien ProScan-App (im Apple-store & Google PlayStore) den Wassertyp auswählen, die Farbkarte wie einen QR-Code abscannen und auf Ergebnis kurz warten (Wartezeit wird von App durchgeführt). Das Ergebnis wird direkt in mg/l, ° Härte und dem pH-Wert angezeigt. Die Werte werden von der App bewertet (gut - mittel - schlecht) und Empfehlungen zur Optimierung angezeigt. Die Art des Umgebungslichtes wird automatisch ausgewertet und für die Farbkalibrierung berücksichtigt. Die JBL ProScan Analysestreifen wurden speziell auf die Auswertung mit der Farbkarte abgestimmt. Bei anderen Teststreifen kann keine Genauigkeit garantiert werden. Wie genau ist diese Messmethode? Da Smartphones einen automatischen Weißabgleich durchführen, ist die Farbauslesung genauer, als wenn wir mit unseren Augen Farben vergleichen! Wenn der Test korrekt durchgeführt wird, ist das Ergebnis absolut verlässlich. Bei dem Nitritergebnis hat es sich bewährt, mit einem Tropfentest (JBL PROAQUATEST NO2 Nitrit) nachzumessen, wenn das JBL ProScan Ergebnis NICHT 0 anzeigt, da dieser Wert zu 100% sicher sein muss (Nitrit ist ab 0,4 mg/l tödlich giftig für Fische). Mögliche Fehler bei der Durchführung: Beim Herausnehmen des Teststreifens aus dem Wasser darf er nicht senkrecht abgeschüttelt werden, da dann die nassen Farben in die anderen Farbfelder verlaufen. Es muss WAAGERECHT und vorsichtig abgetropft werden. Ohne das Abtropfen reflektieren die Tropfen auf den Farbfeldern das Licht zu stark und führen zu ungenauen Ergebnissen. Beim Abfotografieren des Teststreifen auf der Farbkarte sollte im Idealfall Tageslicht genutzt werden. Noch wichtiger ist aber, dass der Lichteinfall gleichmäßig ist und nicht teilweise Schatten und teilweise Sonne aufweist. Dann würden die Farben der Farbkarte unterschiedlich beleuchtet werden. Kompatibilität Erfordert iOS 5.0 oder neuer. Kompatibel mit iPhone, iPad und iPod touch. Diese App ist für iPhone 5 optimiert. Erfordert Android-Version 4.0 oder höher und eine Kamera mit Auto-Fokus.
Preis: 19.90 € | Versand*: 4.90 € -
ABB AVS-BUS Busdatenauswertung, Erw. für AVS-EVP für Auswertung AZS-ecs-xxp 1SDA127058R1 AVSBUS
Busdatenauswertung, Erweiterung für AVS-EVP für Auswertung AZS-ecs-xxp
Preis: 2449.66 € | Versand*: 12.33 € -
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 €
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"Was sind die verschiedenen Methoden zur Datenanalyse und Auswertung in der Forschung?"
Die verschiedenen Methoden zur Datenanalyse und Auswertung in der Forschung umfassen quantitative und qualitative Ansätze. Quantitative Methoden beinhalten statistische Analysen wie Regression oder Hypothesentests. Qualitative Methoden beinhalten die Interpretation von Texten oder Interviews zur Identifizierung von Mustern und Themen. **
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Wie können Filmemacher mithilfe von Datenanalyse und Marktforschung die Auswertung ihres Films optimieren?
Filmemacher können mithilfe von Datenanalyse und Marktforschung das Zielpublikum besser verstehen und gezielt ansprechen. Durch die Analyse von Zuschauerreaktionen können sie Schwachstellen identifizieren und den Film entsprechend optimieren. Zudem können sie mithilfe von Daten Trends und Vorlieben erkennen, um zukünftige Projekte erfolgreicher zu gestalten. **
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Wie kann man die Datenanalyse und Auswertung effektiv durchführen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen?
1. Sammle relevante Daten aus verschiedenen Quellen und bereite sie für die Analyse vor. 2. Verwende geeignete Analysetechniken und Tools, um Muster und Trends zu identifizieren. 3. Interpretiere die Ergebnisse sorgfältig und ziehe fundierte Schlussfolgerungen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. **
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Welche Methoden werden zur Analyse und Auswertung großer Datenmengen in der heutigen Datenanalyse eingesetzt?
In der heutigen Datenanalyse werden Methoden wie Data Mining, Machine Learning und künstliche Intelligenz eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und auszuwerten. Diese Methoden ermöglichen es, Muster, Trends und Erkenntnisse in den Daten zu identifizieren und zu nutzen. Durch den Einsatz dieser Techniken können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und wettbewerbsfähig bleiben. **
Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -auswertung ihre Geschäftsprozesse optimieren und fundierte Entscheidungen treffen?
Durch die Datenanalyse können Unternehmen wichtige Einblicke in ihre Geschäftsprozesse gewinnen, um Engpässe und ineffiziente Abläufe zu identifizieren. Die Auswertung dieser Daten ermöglicht es, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf Fakten und Trends basieren, anstatt auf Annahmen oder Bauchgefühl. Mit Hilfe von Datenanalyse können Unternehmen auch die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser verstehen und so ihre Produkte und Dienstleistungen gezielter anbieten. Darüber hinaus können sie mithilfe von Datenanalyse auch Risiken und Chancen frühzeitig erkennen und entsprechend reagieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. **
Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -auswertung ihre Geschäftsprozesse optimieren und fundierte Entscheidungen treffen?
Durch die Datenanalyse können Unternehmen Muster und Trends in ihren Geschäftsprozessen identifizieren, um Engpässe und ineffiziente Abläufe zu erkennen und zu optimieren. Die Auswertung von Daten ermöglicht es, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Zahlen zu treffen, anstatt auf Annahmen oder Bauchgefühl zu vertrauen. Durch die Nutzung von Daten können Unternehmen auch ihre Kunden besser verstehen und ihre Produkte und Dienstleistungen an die Bedürfnisse des Marktes anpassen. Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -auswertung auch Risiken besser einschätzen und präventive Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme zu vermeiden. **
Produkte zum Begriff Scatterplots:
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GUDE 8311-2 metered PDU, 7x, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
7-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 7 Lastausgänge (Schutzkontakt) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
Preis: 398.65 € | Versand*: 7.02 € -
GUDE 8311-4 metered PDU, 8xC13, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
8-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 8 Lastausgänge (C13) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
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Software für Auswertung der Messwerte aus Handmessgerät
Software für die Auswertung der Messwerte aus dem Handmessgerät auf dem Computer/PC PC-Software für die Auswertung der Messwerte des Handgerätes auf dem PC (z. B. zum Aufzeichen von Langzeitmessungen). Datenauswertung auf einen Blick: Tabellen, Grafiken, Statistiken auf Knofdruck in max. 5 Sprachen Pro Softwarepaket stehen max. 2 Linzenzen zur Verfügung die an unterschiedlichen PC ́s gleichzeitig genutzt werden können.
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JBL ProScan - Multi-Wasseranalyse mit Auswertung über Smartphone App
Kurzanleitung Analysestreifen 1 sec. In Wasser tauchen, abschütteln und dann auf die Referenz-Farbkarte (JBL ProScan ColorCard) auflegen. Mit der kostenfreien ProScan-App (im Apple-store & Google PlayStore) den Wassertyp auswählen, die Farbkarte wie einen QR-Code abscannen und auf Ergebnis kurz warten (Wartezeit wird von App durchgeführt). Das Ergebnis wird direkt in mg/l, ° Härte und dem pH-Wert angezeigt. Die Werte werden von der App bewertet (gut - mittel - schlecht) und Empfehlungen zur Optimierung angezeigt. Die Art des Umgebungslichtes wird automatisch ausgewertet und für die Farbkalibrierung berücksichtigt. Die JBL ProScan Analysestreifen wurden speziell auf die Auswertung mit der Farbkarte abgestimmt. Bei anderen Teststreifen kann keine Genauigkeit garantiert werden. Wie genau ist diese Messmethode? Da Smartphones einen automatischen Weißabgleich durchführen, ist die Farbauslesung genauer, als wenn wir mit unseren Augen Farben vergleichen! Wenn der Test korrekt durchgeführt wird, ist das Ergebnis absolut verlässlich. Bei dem Nitritergebnis hat es sich bewährt, mit einem Tropfentest (JBL PROAQUATEST NO2 Nitrit) nachzumessen, wenn das JBL ProScan Ergebnis NICHT 0 anzeigt, da dieser Wert zu 100% sicher sein muss (Nitrit ist ab 0,4 mg/l tödlich giftig für Fische). Mögliche Fehler bei der Durchführung: Beim Herausnehmen des Teststreifens aus dem Wasser darf er nicht senkrecht abgeschüttelt werden, da dann die nassen Farben in die anderen Farbfelder verlaufen. Es muss WAAGERECHT und vorsichtig abgetropft werden. Ohne das Abtropfen reflektieren die Tropfen auf den Farbfeldern das Licht zu stark und führen zu ungenauen Ergebnissen. Beim Abfotografieren des Teststreifen auf der Farbkarte sollte im Idealfall Tageslicht genutzt werden. Noch wichtiger ist aber, dass der Lichteinfall gleichmäßig ist und nicht teilweise Schatten und teilweise Sonne aufweist. Dann würden die Farben der Farbkarte unterschiedlich beleuchtet werden. Kompatibilität Erfordert iOS 5.0 oder neuer. Kompatibel mit iPhone, iPad und iPod touch. Diese App ist für iPhone 5 optimiert. Erfordert Android-Version 4.0 oder höher und eine Kamera mit Auto-Fokus.
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Welche Methoden werden zur Auswertung von Daten in der Statistik verwendet?
In der Statistik werden verschiedene Methoden zur Auswertung von Daten verwendet, darunter deskriptive Statistik, inferentielle Statistik und explorative Datenanalyse. Deskriptive Statistik beinhaltet die Darstellung und Zusammenfassung von Daten, inferentielle Statistik ermöglicht Schlussfolgerungen über eine Population basierend auf Stichproben und explorative Datenanalyse hilft dabei, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. **
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Welche Methoden der Datenanalyse eignen sich am besten zur Auswertung großer Datensätze?
Für die Auswertung großer Datensätze eignen sich Methoden wie Machine Learning, Data Mining und statistische Analysen. Diese Methoden ermöglichen eine effiziente Verarbeitung und Interpretation großer Mengen von Daten. Zudem können Visualisierungen wie Heatmaps oder Scatterplots helfen, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. **
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"Was sind die verschiedenen Methoden zur Datenanalyse und Auswertung in der Forschung?"
Die verschiedenen Methoden zur Datenanalyse und Auswertung in der Forschung umfassen quantitative und qualitative Ansätze. Quantitative Methoden beinhalten statistische Analysen wie Regression oder Hypothesentests. Qualitative Methoden beinhalten die Interpretation von Texten oder Interviews zur Identifizierung von Mustern und Themen. **
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Wie können Filmemacher mithilfe von Datenanalyse und Marktforschung die Auswertung ihres Films optimieren?
Filmemacher können mithilfe von Datenanalyse und Marktforschung das Zielpublikum besser verstehen und gezielt ansprechen. Durch die Analyse von Zuschauerreaktionen können sie Schwachstellen identifizieren und den Film entsprechend optimieren. Zudem können sie mithilfe von Daten Trends und Vorlieben erkennen, um zukünftige Projekte erfolgreicher zu gestalten. **
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ABB AVS-BUS Busdatenauswertung, Erw. für AVS-EVP für Auswertung AZS-ecs-xxp 1SDA127058R1 AVSBUS
Busdatenauswertung, Erweiterung für AVS-EVP für Auswertung AZS-ecs-xxp
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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 € -
Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Statistik unterrichten (Riemer, Wolfgang)
Statistik unterrichten , Ein innovativer Stochastikunterricht mit authentischen Fallbeispielen Ein Stochastikunterricht nach klassischem Muster ist linear aufgebaut: zuerst beschreibende Statistik, dann Wahrscheinlichkeitsrechnung, zum Abschluss beurteilende Statistik. Ein solcher Aufbau strebt nach formaler Exaktheit und Systematik. Aber verkennt er nicht die Neugierde und den Lebensweltbezug der Schüler:innen als treibende Kraft des Lernens? Statistik unterrichten ist eine erfrischend innovative Didaktik der Stochastik. Funktionierende Schulpraxis steht im Vordergrund, solide reflektierte Theorie dahinter. Auf der Grundlage eines umfassenden Wahrscheinlichkeitsbegriffs werden beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kerngedanken beurteilender Statistik von Anfang an spiralcurricular miteinander vernetzt. Dies gelingt - handlungsorientiert - durch spannende und schulalltagstaugliche Fallbeispiele, in deren Zentrum Kinder und Jugendliche mit ihren Alltagsintuitionen und ihrem Interesse an realistischen Fragen stehen. Ziel ist ein nachhaltiger, kognitiv aktivierender Unterricht: Begriffe werden über konkrete Inhalte gebildet, als sinnstiftend erlebt und Zusammenhänge entdeckt. Ohne großen organisatorischen Aufwand lassen sich alle Experimente in einer Schulstunde ?vor Ort? realisieren. Das Buch ist modular aufgebaut, Kapitel lassen sich unabhängig voneinander lesen und werden durch wenige Paradigmen zusammengehalten: Pflege einen passenden Wahrscheinlichkeitsbegriff. Trenne Modell und Realität messerscharf und konsequent. Untersuche Zufallsschwankungen statt sie wegzuwünschen. Stelle authentische Probleme ins Zentrum. Nutze den ?didaktischen Dreisatz? Spekulieren-Experimentieren-Reflektieren. Der Band richtet sich an Referendarinnen und Referendare sowie Mathematik-Lehrkräfte beider Sekundarstufen, die spannende und erkenntnisreiche Unterrichtsstunden gestalten möchten, an die sich die Schüler:innen auch lange nach der Schulzeit mit Vergnügen erinnern. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Riemer, Wolfgang, Seitenzahl/Blattzahl: 144, Keyword: Beurteilende Statistik; Experimentieren; Glücksrad auf der schiefen Ebene; Grundvorstellungen; Hypothesen; Konfidenzintervall; Normalverteilung; Problemlösen; Riemerwürfel; Signifikanztest; Stochastik; Testgrößen; Wahrscheinlichkeit; kognitive Aktivierung, Fachschema: Mathematik / Didaktik, Methodik~Statistik~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Schule und Lernen, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I~Für die Sekundarstufe, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Schulen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlagsbuchhandlung, Länge: 225, Breite: 158, Höhe: 11, Gewicht: 354, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
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Wie kann man die Datenanalyse und Auswertung effektiv durchführen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen?
1. Sammle relevante Daten aus verschiedenen Quellen und bereite sie für die Analyse vor. 2. Verwende geeignete Analysetechniken und Tools, um Muster und Trends zu identifizieren. 3. Interpretiere die Ergebnisse sorgfältig und ziehe fundierte Schlussfolgerungen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. **
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Welche Methoden werden zur Analyse und Auswertung großer Datenmengen in der heutigen Datenanalyse eingesetzt?
In der heutigen Datenanalyse werden Methoden wie Data Mining, Machine Learning und künstliche Intelligenz eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und auszuwerten. Diese Methoden ermöglichen es, Muster, Trends und Erkenntnisse in den Daten zu identifizieren und zu nutzen. Durch den Einsatz dieser Techniken können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und wettbewerbsfähig bleiben. **
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -auswertung ihre Geschäftsprozesse optimieren und fundierte Entscheidungen treffen?
Durch die Datenanalyse können Unternehmen wichtige Einblicke in ihre Geschäftsprozesse gewinnen, um Engpässe und ineffiziente Abläufe zu identifizieren. Die Auswertung dieser Daten ermöglicht es, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf Fakten und Trends basieren, anstatt auf Annahmen oder Bauchgefühl. Mit Hilfe von Datenanalyse können Unternehmen auch die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser verstehen und so ihre Produkte und Dienstleistungen gezielter anbieten. Darüber hinaus können sie mithilfe von Datenanalyse auch Risiken und Chancen frühzeitig erkennen und entsprechend reagieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. **
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -auswertung ihre Geschäftsprozesse optimieren und fundierte Entscheidungen treffen?
Durch die Datenanalyse können Unternehmen Muster und Trends in ihren Geschäftsprozessen identifizieren, um Engpässe und ineffiziente Abläufe zu erkennen und zu optimieren. Die Auswertung von Daten ermöglicht es, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Zahlen zu treffen, anstatt auf Annahmen oder Bauchgefühl zu vertrauen. Durch die Nutzung von Daten können Unternehmen auch ihre Kunden besser verstehen und ihre Produkte und Dienstleistungen an die Bedürfnisse des Marktes anpassen. Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und -auswertung auch Risiken besser einschätzen und präventive Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme zu vermeiden. **
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.