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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 € -
Smart Energy Controller SEC1000 Grid für Analyse von Daten, GoodWe
Smart Energy Controller SEC1000 Grid für Analyse von Daten, GoodWe
Preis: 506.44 € | Versand*: 0.00 €
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Wie kann man typische Fehler bei der Computer-Datenanalyse vermeiden?
Um typische Fehler bei der Computer-Datenanalyse zu vermeiden, sollte man zunächst sicherstellen, dass die Datenqualität hoch ist, indem man fehlerhafte oder unvollständige Daten bereinigt. Zudem ist es wichtig, die richtigen Analysemethoden und -werkzeuge auszuwählen, die den spezifischen Anforderungen des Projekts entsprechen. Schließlich sollte man die Ergebnisse kritisch hinterfragen und regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass die Analyse korrekt und aussagekräftig ist.
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Was sind die Vorteile der Verwendung von Cluster-Analyse in der Datenanalyse?
Die Cluster-Analyse ermöglicht die Identifizierung von Gruppen oder Mustern in Daten, die auf andere Weise möglicherweise nicht erkennbar wären. Sie hilft dabei, komplexe Daten zu vereinfachen und zu strukturieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zudem kann sie dabei helfen, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und somit Einblicke in das Verhalten von Gruppen oder Individuen zu gewinnen.
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Wie kann Pattern Recognition dazu beitragen, menschliche Fehler in der Datenanalyse zu reduzieren?
Pattern Recognition kann helfen, Muster in den Daten zu identifizieren und automatisch wiederkehrende Fehler zu erkennen. Durch die Automatisierung von Prozessen können menschliche Fehler minimiert werden. Zudem ermöglicht Pattern Recognition eine schnellere und präzisere Analyse großer Datenmengen, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringert.
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Wie können Filterfunktionen in der Datenanalyse dazu beitragen, relevante Informationen aus einer großen Menge von Daten zu extrahieren?
Filterfunktionen ermöglichen es, Daten nach bestimmten Kriterien zu selektieren, um irrelevante Informationen auszuschließen. Dadurch wird die Datenmenge reduziert und relevante Informationen können leichter identifiziert werden. Filter können auch dazu beitragen, Muster und Trends in den Daten zu erkennen, die sonst möglicherweise übersehen worden wären.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von DatenDer Smart Energy Controller (SEC) setzt sich aus dem Drehstromzähler und der Steuerplatine von GoodWe zusammen. Durch die Verbindung mit dem SEMS ist es möglich, die Leistung der Wechselrichter in jedem String zu steuern und zu verwalten. Der SEC1000 hat die Funktionen der Überwachung, Exportleistungsregelung und Blindleistungskompensation.
Preis: 526.50 € | Versand*: 12.10 € -
Prozesse in Sozialsachen
Prozesse in Sozialsachen , Das erfolgreiche Mandat im Sozialrecht hängt von der sicheren Beherrschung des Verfahrensrechts und sozialrechtlichem Anspruchswissen ab. Beides denkt das Prozesshandbuch zusammen. Die Neuauflage bietet strategisches Know-how und Praxiswissen für das gesamte sozialrechtliche Verfahren, geht dabei von den typischen Fallkonstellationen und den materiell-rechtlichen Anspruchsgrundlagen aus, erläutert detailliert die rechtlichen Mittel und Handlungsmöglichkeiten für alle Phasen des Mandats, vom Widerspruchsverfahren, über die drei Gerichtsinstanzen bis zum Verfassungsrechtsstreit und dem Rechtschutz vor den europäischen Gerichten, bezieht den aktuellen Stand der Gesetzgebung in allen Bereichen des Sozialrechts ein, nimmt dabei auch neueste Entwicklungen (Reform des Bürgergeldes, Änderungen des SGB IX und SGB XIV) in den Blick und berücksichtigt die grundlegend neuen Gerichtsentscheidungen. Der Qualität verpflichtet Sämtliche materiell-rechtliche Passagen wurden auf ihre verfahrensrechtliche Relevanz hin durchgearbeitet, komplett neu verfasst wurde das Kapitel "Besondere Regelungen zur Teilhabe schwerbehinderter Menschen". Musteranträge, Hinweise, Beispiele und Prüflisten erhöhen den Praxisnutzen für alle Verfahrensbeteiligten. Prominente Herausgeber und Autoren aus Richter- wie Anwaltschaft stehen für eine herausragende Referenz: Dr. Josef Berchtold ist Rechtsanwalt in Augsburg. Er war Vorsitzender Richter des 2. und 5. Senats am Bundessozialgericht. | Carsten Karmanski ist Richter am Bundessozialgericht. | Professor Ronald Richter ist Rechtsanwalt und Fachanwalt für Steuerrecht. Er ist als Dozent u.a. an der Deutschen AnwaltAkademie tätig und Lehrbeauftragter der Hochschule für Angewandte Wissenschaften (HAW), Hamburg. Dr. Constantin Cantzler, Richter am Sozialgericht Nürnberg a.w.a.Ri. | Rechtsanwalt Dr. Wolfgang Conradis, Fachanwalt für Sozialrecht | Dr. Martin Estelmann, Richter am Bundessozialgericht | Rechtsanwältin Dr. Eva Feldbaum, Mediatorin, Director Legal Division and Law Studies SIBE / Steinbeis University | Dr. Wolfgang Fichte, Rechtsanwalt, Richter am Bundessozialgericht aD | Ingo Geckeler, Richter am Bayerischen Landessozialgericht | Rechtsanwalt Dirk Hinne, Fachanwalt für Sozialrecht, Fachanwalt für Versicherungsrecht, Fachanwalt für Medizinrecht | Dr. Tobias Mushoff, Richter am Landessozialgericht Nordrhein-Westfalen | Rechtsanwalt Dr. Ulrich Sartorius, Fachanwalt für Arbeitsrecht und für Sozialrecht | Uwe Söhngen, Richter am Bundessozialgericht | Rechtsanwalt Prof. Dr. Oliver Tolmein, Fachanwalt für Medizinrecht, Honorar-Professor an der Georg-August-Universität Göttingen , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 149.00 € | Versand*: 0 € -
Leichtgewichtrollator Gigo 2G
Erhalten Sie Ihre Mobilität im Alltag mit Leichtigkeit mit dem Leichtgewichtrollator Gigo 2G der Firma Drive Medical.Der Rollator Gigo hat ein Eigengewicht von 6,6 kg und lässt sich daher bequem auf jedem Untergrund lenken. Eine kleine Verschnauf-Pause unterwegs wird durch die Sitzfläche sowie den Rückenbügel möglich und komfortabel.Falten Sie den Rollator Gigo einfach und sicher mit dem Einhand-Faltmechanismus.Produkteigenschaften:Mit Korb, Tablett & StockhalterSitzhöhe 54 cmMit RückenbügelEinhand-FaltmechanismusHandgriffe 6-fach höhenverstellbarBelastbar bis 120 kgLieferung serienmäßig mit Korb, Rückenstütze, Ankipphilfe und Stockhalter
Preis: 99.90 € | Versand*: 0.00 € -
Becker, Cosima: Bodo O. GmbH. Personalbezogene Prozesse und Gesamtwirtschaftliche Prozesse: Arbeitsheft. Nordrhein-Westfalen
Bodo O. GmbH. Personalbezogene Prozesse und Gesamtwirtschaftliche Prozesse: Arbeitsheft. Nordrhein-Westfalen , Arbeitsheft für die bereichsspezifischen Fächer "Personalbezogene Prozesse" und "Gesamtwirtschaftliche Prozesse" entspricht dem neuen Lehrplan für die BFS NRW, Fachbereich Wirtschaft und Verwaltung, der zum 01.08.2015 in Kraft tritt bewährtes Konzept, das auf die Anforderungen des neuen Lehrplans angepasst wurde kompetenzorientiert und nach Handlungsfeldern aufgebaut vermittelt ein breites Wirtschaftsgrundwissen anhand praxisnaher Situationen mit dem Modellunternehmen "Bodo O. Sport GmbH" schülergerechte Sprache anschauliche Beispiele Konzept: kleinschrittiger Aufbau abwechslungsreiche Arbeitsaufträge Methodenteil im Anhang zur Unterstützung des Erwebs von Methoden- und Sozialkompetenzen Kompetenzchecks zur Selbsteinschätzung und Dokumentation Unter BuchPlusWeb stehen Daten zum Modellunternehmen, Briefvorlagen, Exceltabellen und Formulare zur Verfügung. Außerdem erhältlich: Arbeitsheft "Geschäftsprozesse im Unternehmen 1" Arbeitsheft "Geschäftsprozesse im Unternehmen 2" , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 30.75 € | Versand*: 0 €
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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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Welche Vorteile bietet eine benutzerbasierte Datenanalyse im Vergleich zu einer traditionellen, nicht benutzerbasierten Analyse?
Eine benutzerbasierte Datenanalyse ermöglicht eine personalisierte und maßgeschneiderte Analyse für individuelle Bedürfnisse und Anforderungen. Sie bietet eine tiefere Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen der Nutzer, was zu präziseren Erkenntnissen und Entscheidungen führt. Zudem können durch eine benutzerbasierte Analyse personalisierte Empfehlungen und Angebote erstellt werden, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu steigern.
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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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Was sind strukturierte Daten und wie werden sie in der Datenanalyse verwendet?
Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem festen Format vorliegen, wie z.B. Tabellen oder Datenbanken. Sie werden in der Datenanalyse verwendet, um Muster, Trends und Beziehungen zwischen den Daten zu identifizieren. Durch die Verwendung von strukturierten Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren.
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