Produkte und Fragen zum Begriff Datenanalyse:
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Multivariate Datenanalyse , Am Beispiel des statistischen Programmpakets SPSS , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2000, Erscheinungsjahr: 20001030, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: Kockläuner, Gerhard, Auflage/Ausgabe: 2000, Seitenzahl/Blattzahl: 168, Keyword: Clusteranalyse; Diskriminanzanalyse; Faktorenanalyse; Hauptkomponentenanalyse; Korrelation; Korrelationsanalyse; MultidimensionaleSkalierung; Regressionsanalyse; Varianz; Varianzanalyse; MultivariateDatenanalyse, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~SPSS~Statistik / SPSS~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Stochastik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Spieltheorie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Verlag: Vieweg & Teubner, Länge: 210, Breite: 148, Höhe: 10, Gewicht: 226, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783322802224, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Statistische Datenanalyse , Eine Einführung für Naturwissenschaftler , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 5., überarbeitete Aufl. 2008, Erscheinungsjahr: 20071025, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: Stahel, Werner, Auflage: 07005, Auflage/Ausgabe: 5., überarbeitete Aufl. 2008, Seitenzahl/Blattzahl: 436, Keyword: MathematikfürNaturwissenschaftler; Statistik; Stochastik; Varianzanalyse, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Statistik, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Stochastik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag, Länge: 244, Breite: 170, Höhe: 24, Gewicht: 748, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Anonymous: Quantitative Datenanalyse. t-Test, Chi-Quadrat-Test, Exploratorische Datenanalyse, Zweifaktorielle Varianzanalyse
Quantitative Datenanalyse. t-Test, Chi-Quadrat-Test, Exploratorische Datenanalyse, Zweifaktorielle Varianzanalyse , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Die siebte Auflage des bewährten Lehrbuches ist gegenüber der Vorauflage verbessert und aktualisiert. Zielgruppe sind Studierende und Praktiker, die statistische Verfahren verstehen und angemessen einsetzen wollen. Vorzug des Buches ist zum einen, dass die Verfahren ¿ ohne mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen ¿ verständlich vermittelt werden. Zum anderen zeigt das Buch die beispielhafte Umsetzung mit IBM SPSS Statistics. Die Darstellung ist einfach gehalten und aufeinander aufbauend. Das Buch ist sowohl als Begleitlektüre für Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet. , Die siebte Auflage des bewährten Lehrbuches ist gegenüber der Vorauflage verbessert und aktualisiert. Zielgruppe sind Studierende und Praktiker, die statistische Verfahren verstehen und angemessen einsetzen wollen. Vorzug des Buches ist zum einen, dass die Verfahren ¿ ohne mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen ¿ verständlich vermittelt werden. Zum anderen zeigt das Buch die beispielhafte Umsetzung mit IBM SPSS Statistics. Die Darstellung ist einfach gehalten und aufeinander aufbauend. Das Buch ist sowohl als Begleitlektüre für Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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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 € -
Multivariate Datenanalyse mit R , Dieses Buch liefert für Studierende eine fundierte Einführung in die Verfahren der Multivariaten Statistik. Im Sinne einer Heranführung wird für Leserinnen und Leser der notwendige Hintergrund geschaffen, um die Verfahren richtig anzuwenden und die richtigen Detailfragen zu stellen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der praktischen Anwendung mit der Open Source Software R. Neu in dieser Auflage werden auf lehrbuch-psychologie.springer.com Datensätze in R und Skripte als Online-Material bereitgestellt (zusätzlich zu den weiterhin verfügbaren SPSS-Materialien), sodass alle Beispiele und Methoden nachvollzogen und ausprobiert werden können. Auf mathematische Herleitungen wird weitestgehend verzichtet. Das Kapitel zu Hierarchischen Linearen Modellen wurde für diese Auflage deutlich erweitert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Einführung in die sozialwissenschaftliche Datenanalyse , Dieses Standard-Lehrwerk zur Einführung ist eine an der praktischen Forschung ausgerichtete Einführung. Ihr Inhalt und Aufbau orientiert sich an den ersten Schritten , die man in der empirischen Sozialforschung üblicherweise unternimmt, wenn die Datenerhebung abgeschlossen ist: Man bereitet Daten auf, sieht sich die Verteilungseigenschaften einer jeden Variablen an, um dann eine Reihe von Beziehungen zwischen den Variablen zu untersuchen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 7., unwesentlich veränderte Aufl., Erscheinungsjahr: 20050126, Produktform: Leinen, Beilage: HC runder Rücken kaschiert, Autoren: Benninghaus, Hans, Auflage: 05007, Auflage/Ausgabe: 7., unwesentlich veränderte Aufl, Seitenzahl/Blattzahl: 476, Keyword: SPSS; bivariateAnalyse; bivariateRegression; Korrelation; Sozialanalyse, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Sozialwissenschaften~Wissenschaft / Sozialwissenschaften, Fachkategorie: Interdisziplinäre Studien~Bevölkerung und Demographie~Sozialwesen und soziale Dienste, Warengruppe: HC/Sozialwissenschaften allgemein, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: De Gruyter Oldenbourg, Verlag: De Gruyter Oldenbourg, Länge: 246, Breite: 160, Höhe: 31, Gewicht: 894, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783486256697 9783486247329 9783486235166 9783486227406 9783486220193, Alternatives Format EAN: 9783486837360, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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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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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 man Datenanalyse und Datenmanagement studieren?
Um Datenanalyse und Datenmanagement zu studieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Man kann ein Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und Datenmanagement absolvieren. Es gibt auch spezielle Studiengänge wie Data Science oder Business Analytics, die sich auf diese Themen konzentrieren. Zusätzlich kann man sich auch durch Weiterbildungen und Zertifizierungen in diesem Bereich fortbilden.
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Wie erstelle ich einen Datensatz für eine Datenanalyse?
Um einen Datensatz für eine Datenanalyse zu erstellen, musst du zunächst die relevanten Variablen identifizieren, die du analysieren möchtest. Danach sammelst du Daten für diese Variablen, entweder durch Umfragen, Experimente oder aus vorhandenen Datenquellen. Anschließend organisierst du die Daten in einer geeigneten Struktur, z.B. in einer Tabelle oder einer Datenbank, um sie für die Analyse zugänglich zu machen.
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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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Welche Analysewerkzeuge werden in der Datenanalyse, Marketingstrategie und Unternehmensführung eingesetzt?
In der Datenanalyse werden häufig Werkzeuge wie statistische Software, Datenbankabfragen und Data Mining-Tools eingesetzt, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. In der Marketingstrategie werden Tools wie Customer Relationship Management (CRM) Systeme, Social Media Analytics und Market Research verwendet, um das Kundenverhalten zu verstehen und Marketingkampagnen zu optimieren. In der Unternehmensführung kommen Werkzeuge wie Balanced Scorecards, SWOT-Analysen und Business Intelligence-Plattformen zum Einsatz, um die Leistung des Unternehmens zu bewerten und strategische Entscheidungen zu treffen. Diese Analysewerkzeuge helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu verbessern.
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Welche Rolle spielen Klassifikationen in der Biologie, Bibliothekswissenschaft und Datenanalyse?
Klassifikationen spielen in der Biologie eine wichtige Rolle, um Organismen in verschiedene Gruppen zu unterteilen und ihre Beziehungen zueinander zu verstehen. In der Bibliothekswissenschaft dienen Klassifikationen dazu, Bücher und andere Medien nach thematischen Kategorien zu ordnen, um ihre Auffindbarkeit zu erleichtern. In der Datenanalyse werden Klassifikationen verwendet, um Daten in verschiedene Gruppen oder Kategorien zu unterteilen, um Muster und Trends zu identifizieren. In allen drei Bereichen helfen Klassifikationen dabei, komplexe Informationen zu strukturieren und zu organisieren.
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Kann Apple anhand der IMEI-Nummer gefälschte iPhones durch Datenanalyse fernwarten?
Nein, Apple kann keine gefälschten iPhones durch Datenanalyse fernwarten. Die IMEI-Nummer ist eine eindeutige Kennung für ein Mobiltelefon, die jedoch nur für Identifikationszwecke verwendet wird. Apple kann möglicherweise Informationen über das Gerät abrufen, aber es hat keine Möglichkeit, auf das Gerät zuzugreifen oder es fernzusteuern.
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Welche Rolle spielen Programmierkenntnisse in den Bereichen künstliche Intelligenz, Webentwicklung und Datenanalyse?
Programmierkenntnisse sind in allen drei Bereichen von entscheidender Bedeutung, da sie die Grundlage für die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Modellen bilden. In der künstlichen Intelligenz sind Programmierkenntnisse erforderlich, um Machine-Learning-Algorithmen zu erstellen und zu trainieren. In der Webentwicklung ermöglichen Programmierkenntnisse die Erstellung von interaktiven und dynamischen Websites und Anwendungen. In der Datenanalyse sind Programmierkenntnisse notwendig, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu visualisieren sowie um komplexe Analysen und Modelle zu implementieren.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Technologie und Datenanalyse Betrug aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Technologie und Datenanalyse Betrug aufspüren, indem sie fortschrittliche Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzen, um verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Überwachung von Transaktionen in Echtzeit können Unternehmen potenzielle Betrugsfälle frühzeitig erkennen und eingreifen. Zudem können sie mithilfe von Datenanalyse historische Transaktionsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die auf Betrug hinweisen könnten. Durch die Integration von Technologie und Datenanalyse in ihre Betrugspräventionsstrategie können Unternehmen effektiver Betrug aufspüren und verhindern, was zu einer verbesserten Sicherheit und einem geringeren
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Ja, das Pew Research Center gilt als seriöse Quelle für Forschung und Datenanalyse.
Ja, das Pew Research Center gilt als seriöse Quelle für Forschung und Datenanalyse. Die Organisation ist bekannt für ihre methodisch hochwertigen Studien und Umfragen zu verschiedenen Themen. Die Ergebnisse des Pew Research Centers werden oft von Experten und Medien weltweit zitiert und anerkannt. Die Organisation genießt einen guten Ruf für ihre unabhängige und objektive Forschungsarbeit.
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Wie kann SQL in verschiedenen Bereichen wie Datenbankmanagement, Webentwicklung und Datenanalyse eingesetzt werden?
SQL wird im Datenbankmanagement eingesetzt, um Datenbanken zu erstellen, zu verwalten und abzufragen. In der Webentwicklung wird SQL verwendet, um dynamische Inhalte von Datenbanken abzurufen und anzuzeigen. In der Datenanalyse wird SQL genutzt, um komplexe Abfragen durchzuführen und Daten zu analysieren, um Einblicke und Muster zu gewinnen. Durch seine Vielseitigkeit ist SQL in verschiedenen Bereichen ein unverzichtbares Werkzeug zur effizienten Verwaltung, Abfrage und Analyse von Daten.