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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 € -
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 € -
Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 81.99 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst die Ladezeit einer Webseite die Nutzererfahrung und die SEO-Rankings?
Eine lange Ladezeit einer Webseite führt zu einer schlechten Nutzererfahrung, da Besucher ungeduldig werden und die Seite verlassen. Dies kann zu einer höheren Absprungrate und einer geringeren Verweildauer führen. Zudem beeinflusst die Ladezeit auch die SEO-Rankings, da Suchmaschinen wie Google schnelle und benutzerfreundliche Webseiten bevorzugen und langsame Seiten entsprechend schlechter ranken.
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Wie können Webseitenverknüpfungen dabei helfen, die Benutzerfreundlichkeit und Navigation einer Website zu verbessern? Wie beeinflussen sie die SEO-Leistung einer Webseite?
Webseitenverknüpfungen erleichtern es Benutzern, zwischen verschiedenen Seiten zu navigieren und relevante Informationen schneller zu finden. Durch interne Verlinkungen können Besucher länger auf der Website bleiben und die Absprungrate reduzieren. Zudem verbessern sie die SEO-Leistung, da Suchmaschinen die interne Verlinkung als Qualitätsmerkmal betrachten und die Seitenstruktur besser verstehen können.
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Wie kann die Ladezeit einer Webseite optimiert werden, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen?
Die Ladezeit einer Webseite kann optimiert werden, indem Bilder und Videos komprimiert werden, um die Dateigröße zu reduzieren. Zudem können Caching-Techniken eingesetzt werden, um wiederholte Anfragen an den Server zu minimieren. Außerdem ist es wichtig, unnötige Skripte und Plugins zu entfernen, um die Ladezeit zu verkürzen.
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Wie kann die Ladezeit einer Webseite optimiert werden, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern?
Die Ladezeit einer Webseite kann optimiert werden, indem Bilder und Videos komprimiert werden, um die Dateigröße zu reduzieren. Zudem kann der Code der Webseite vereinfacht und optimiert werden, um die Ladezeit zu verkürzen. Außerdem kann die Verwendung von Caching-Techniken und Content Delivery Networks die Ladezeit weiter verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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Eibenstock Akku-Schnell-Ladegerät (Ladezeit ca. 45 Minuten)
Eigenschaften: Ladezeit ca. 45 Min
Preis: 129.89 € | Versand*: 0.00 € -
Agile Analytics (Böckmann, Dirk)
Agile Analytics , Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden. Inhalte: Business Intelligence zu Business Analytics Advanced Analytics und Agile Analytics Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung Analytics: Anwendung und Entwicklung Betriebsorganisationen agil aufstellen , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230602, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Haufe Fachbuch##, Autoren: Böckmann, Dirk, Seitenzahl/Blattzahl: 237, Keyword: AI; Agile Analytics; Agilität; Artificial Intelligence; Business Analytics; Business Intelligence; Data; Data Science; Daten; Entscheidung; KI; Künstliche Intelligenz; Management; Unternehmen; agil, Fachschema: Management / Strategisches Management~Strategisches Management~Unternehmensstrategie / Strategisches Management~Innovationsmanagement~Management / Innovationsmanagement~Entrepreneurship~Business / Management~Management~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Management: Innovation~Unternehmensführung~Management und Managementtechniken~Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Thema: Optimieren, Warengruppe: TB/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Strategisches Management, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Länge: 228, Breite: 171, Höhe: 15, Gewicht: 406, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783648164365 9783648164372, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Rütten, Marcel: Recruiting Analytics
Recruiting Analytics , Recruiting steht vor einer der größten Herausforderungen seiner Zeit: Auf der einen Seite der enger werdende Arbeitsmarkt, auf der anderen Seite der wachsende Rechtfertigungsdruck gegenüber Recruiting-Abteilungen. Der Ansatz von Recruiting Analytics ist deswegen momentan in aller Munde. Kein Wunder, schließlich sind Recruiting KPIs und HR Analytics ein unverzichtbarer Teil jeder erfolgreichen Recruiting-Strategie. Doch wo fängt man bei der schier unendlichen Auswahl von Kennzahlen an? Und woher kommen die Zahlen in der Praxis? Wie entwickelt man eigentlich ein Dashboard, das einem hilft, die strategischen Ziele im Recruiting zu erreichen? Das Buch beantwortet diese Fragen, beleuchtet Beispiel-Dashboards sowie Analysemethoden zu Themen wie Karriereseiten, Candidate Journey, Social Media und vielen weiteren Themen. Weiterhin erläutert dieses Buch die gängigsten Kennzahlen und zeigt, wie man Recruiting Analytics in Organisationen erfolgreich implementiert. Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: Zugriff auf ergänzende Materialien und Inhalte E-Book direkt online lesen im Browser Persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern Jetzt nutzen auf mybookplus.de. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Ontrup, Greta: HR-Analytics
HR-Analytics , Die Zukunft des Personalwesens ist datengestützt - so die These dieses Buches, das sich aus arbeits- und organisationspsychologischer Perspektive mit dem Einsatz von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management befasst. HR-Analytics (auch: People Analytics oder Workforce Analytics) umfasst hierbei alle Prozesse, bei denen Daten der Mitarbeitenden gesammelt, ausgewertet und dahingehend aufbereitet werden, dass die Analyseergebnisse als Entscheidungsgrundlage für strategische Unternehmensfragen genutzt werden können. In diesem Buch wird aufgezeigt, wie HR-Analytics einen Beitrag zum strategischen Unternehmenserfolg leisten kann und welche Rahmenbedingungen beachtet werden müssen, um die Akzeptanz aller beteiligten Personengruppen im Unternehmen sicherzustellen. Es bietet eine Orientierungshilfe im Hinblick auf Fragen wie: Welche Personengruppen muss ich auf welche Art und Weise informieren? Welche technischen, organisationalen und rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten? Wird HR-Analytics von den Beschäftigten akzeptiert? Wie kann ein erstes HR-Analytics-Projekt im Unternehmen aussehen? Was können mir Daten sagen - und was nicht? Den Leserinnen und Lesern wird das erforderliche Grundwissen vermittelt, um Sinnhaftigkeit, Möglichkeiten und Rahmenbedingungen von datengestütztem Personalmanagement zu reflektieren und auf diese Weise zu einer verantwortungsvollen Gestaltung von HR-Analytics-Projekten beizutragen. Praktische Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Rekrutierung, Leistungsbeurteilung, Training, Personalentwicklung, Kompetenzmanagement, Talent Management sowie Personalbindung und Personalplanung runden den Band ab. Darüber hinaus enthält das Buch einen detaillierten Leitfaden, der insbesondere in mittelständischen Unternehmen bei der erstmaligen Durchführung eines HR-Analytics-Projektes unterstützen kann, und der nach erfolgter Registrierung zusätzlich von der Hogrefe Website heruntergeladen werden kann. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 36.95 € | Versand*: 0 €
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Wie kann die Ladezeit einer Webseite optimiert werden, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern?
Die Ladezeit einer Webseite kann optimiert werden, indem Bilder und Videos komprimiert werden, um die Dateigröße zu reduzieren. Außerdem können Caching-Techniken verwendet werden, um häufig verwendete Ressourcen zu speichern und erneutes Laden zu vermeiden. Zuletzt sollte auch die Serverleistung verbessert werden, um eine schnellere Übertragung der Daten zu gewährleisten.
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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 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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Wie kann man die Benutzerfreundlichkeit einer Webseite durch intuitive Navigation verbessern?
1. Verwendung von klaren und verständlichen Menüstrukturen. 2. Konsistente Platzierung von Navigationsleisten und Schaltflächen. 3. Implementierung von Suchfunktionen für schnelles Auffinden von Inhalten.
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