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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Welche verschiedenen Einsatzfelder gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt. Sie unterstützen auch bei der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Optimierung von Prozessen. Zudem finden sie Anwendung in der Robotik, der Sicherheitstechnik und im Marketing.
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Was sind die Schlüsselkomponenten einer effektiven Datenanalyse?
Die Schlüsselkomponenten einer effektiven Datenanalyse sind die Auswahl relevanter Datenquellen, die Anwendung geeigneter Analysemethoden und die Interpretation der Ergebnisse. Zudem ist eine klare Zielsetzung und Fragestellung entscheidend für den Erfolg der Datenanalyse. Eine sorgfältige Datenvorbereitung und -bereinigung ist ebenfalls unerlässlich, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
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Warum lässt sich das Excel-Datenanalyse-Tool nicht aktivieren?
Es gibt mehrere mögliche Gründe, warum das Excel-Datenanalyse-Tool nicht aktiviert werden kann. Möglicherweise ist es nicht in der installierten Version von Excel enthalten oder wurde nicht ordnungsgemäß installiert. Es könnte auch sein, dass die erforderlichen Add-Ins nicht aktiviert sind oder dass es Konflikte mit anderen installierten Add-Ins gibt. Es ist ratsam, die Excel-Einstellungen zu überprüfen und sicherzustellen, dass alle erforderlichen Komponenten korrekt installiert und aktiviert sind.
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"Was sind die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer Datenanalyse?"
Die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer 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 in den Daten zu identifizieren. Schließlich werden die Ergebnisse interpretiert und Schlussfolgerungen gezogen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
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 € -
Alois Knoll - GEBRAUCHT Fischer Kompakt: Robotik: Autonome Agenten. Künstliche Intelligenz. Sensorik. Embodiment. Maschinelles Lernen. Serviceroboter. Roboter in der Medizin. ... Neuronale Netze. RoboCup. Architekturen - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Alois Knoll -, Preis: 3.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Alois Knoll - GEBRAUCHT Fischer Kompakt: Robotik: Autonome Agenten. Künstliche Intelligenz. Sensorik. Embodiment. Maschinelles Lernen. Serviceroboter. Roboter in der Medizin. ... Neuronale Netze. RoboCup. Architekturen - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
Preis: 3.99 € | Versand*: 1.99 € -
Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Aibi Taschen roboter Haustier ai Intelligenz Kategorie Unterstützung künstliche Intelligenz
Aibi Taschen roboter Haustier ai Intelligenz Kategorie Unterstützung künstliche Intelligenz
Preis: 651.39 € | Versand*: 0 €
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Was sind die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer Datenanalyse?
Die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer Datenanalyse sind die Datenvorbereitung, die eigentliche Analyse und die Interpretation der Ergebnisse. Zuerst müssen die Daten gesammelt, gereinigt und strukturiert werden. Anschließend werden verschiedene Analysetechniken angewendet, um Muster, Trends oder Zusammenhänge zu identifizieren. Zum Schluss werden die Ergebnisse interpretiert und Schlussfolgerungen gezogen.
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Wie können Spreadsheets effektiv zur Datenanalyse und -visualisierung eingesetzt werden?
Spreadsheets können zur Datenanalyse verwendet werden, indem Daten sortiert, gefiltert und analysiert werden. Durch die Verwendung von Formeln und Funktionen können komplexe Berechnungen durchgeführt werden. Zudem können Diagramme und Grafiken erstellt werden, um die Daten visuell darzustellen.
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Was sind die Vorteile und Anwendungen von Clustern in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen?
Cluster in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen helfen dabei, Muster und Strukturen in großen Datensätzen zu identifizieren. Sie ermöglichen die Gruppierung von ähnlichen Datenpunkten, um Einblicke zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen. Clustering-Algorithmen werden häufig in Bereichen wie Marketing, Medizin, Bildverarbeitung und Finanzwesen eingesetzt.
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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.
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