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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,
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Schreib- und Gestaltungsregeln für die Text- und Informationsverarbeitung
Schreib- und Gestaltungsregeln für die Text- und Informationsverarbeitung , Dieser Sonderdruck enthält eine unkommentierte Ausgabe der DIN 5008:2020 im handlichen A5-Format (Originaltext). Die Schreib- und Gestaltungsregeln tragen dazu bei, die Texteingabe zu erleichtern, Korrekturzeiten zu verringern, eine Verarbeitung der Informationen zu ermöglichen und die Übertragung der Daten zwischen unterschiedlichen Geräten sicherzustellen. Gestaltungsvorschriften ermöglichen eine zweckmäßige und übersichtliche Strukturierung von Schriftstücken und erleichtern die Lesbarkeit. Die Festlegungen gelten nicht nur für die Geschäftskorrespondenz oder wissenschaftliche Publikationen, sie lassen sich auch gut bei privaten E-Mails oder Geschäftsbriefen (zum Beispiel an den Vermieter oder ans Finanzamt) anwenden. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6. Auflage, Erscheinungsjahr: 20200401, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Beuth Praxis##, Auflage: 20006, Auflage/Ausgabe: 6. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 176, Keyword: Anrede; Büro; Datei; Email; Geschäftsbrief; Kommunikation; Präsentation; Schreiben; Tastatur; Ansprache; Gestaltungsregel; Schreibregel; Textverarbeitung; Gliederung; Schriftstück, Fachschema: Büroorganisation~Organisation / Büroorganisation~Informatik~Textverarbeitung (allgemein)~Textverarbeitung (EDV)~Technologie, Fachkategorie: Schreiben, Technical Writing, Styleguides~Textverarbeitungssoftware~Technologie, allgemein, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Kompetenzen: Verwaltung, Sekretariat und Bürotätigkeit, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Beuth Verlag, Verlag: Beuth Verlag, Verlag: Beuth Verlag GmbH, Länge: 209, Breite: 145, Höhe: 9, Gewicht: 238, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783410213673 9783410159933 9783410158714 9783410151883, Herkunftsland: POLEN (PL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0400, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1541607
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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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Was sind die wichtigsten Prinzipien der Informationsökonomie und wie beeinflussen sie die Gestaltung von Märkten und die Effizienz der Informationsverarbeitung?
Die wichtigsten Prinzipien der Informationsökonomie sind asymmetrische Informationen, Unsicherheit und Anreizstrukturen. Diese Prinzipien beeinflussen die Gestaltung von Märkten, indem sie den Informationsfluss und die Transaktionskosten beeinflussen. Sie können auch die Effizienz der Informationsverarbeitung beeinträchtigen, da sie zu Fehlanreizen und ineffizienten Entscheidungen führen können.
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Wie kann die Informationsorganisation in den Bereichen Wissensmanagement, Datenbankdesign und Informationsarchitektur verbessert werden, um effizientes Auffinden und Nutzen von Informationen zu ermöglichen?
Um die Informationsorganisation zu verbessern, ist es wichtig, klare Kategorien und Metadaten zu definieren, um die Auffindbarkeit von Informationen zu erleichtern. Zudem sollten geeignete Suchfunktionen implementiert werden, um den Nutzern das schnelle Auffinden relevanter Informationen zu ermöglichen. Darüber hinaus ist es wichtig, die Datenbankstruktur so zu gestalten, dass sie die Bedürfnisse der Nutzer widerspiegelt und eine effiziente Nutzung ermöglicht. Schließlich ist es entscheidend, eine klare Informationsarchitektur zu schaffen, die die Hierarchie und Beziehungen zwischen den verschiedenen Informationen deutlich macht und so das Verständnis und den Nutzen der Informationen verbessert.
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Wie beeinflusst die Informationsökonomie die Unternehmens- und Marktdynamik?
Die Informationsökonomie beeinflusst die Unternehmens- und Marktdynamik, indem sie den Wert von Informationen für Unternehmen und Märkte hervorhebt. Durch den Zugang zu relevanten und aktuellen Informationen können Unternehmen effektivere Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile erlangen. Dies kann zu einer verstärkten Konkurrenz und Innovation auf dem Markt führen.
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Wie kann das Selektieren von relevanten Informationen aus einer großen Datenmenge in den Bereichen Datenanalyse, Informationstechnologie und Wissensmanagement effektiv durchgeführt werden?
Das Selektieren von relevanten Informationen aus einer großen Datenmenge kann effektiv durch den Einsatz von Datenanalysetechniken wie Data Mining und maschinellem Lernen erfolgen. Diese Techniken ermöglichen es, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, die auf relevante Informationen hinweisen. Zusätzlich kann die Verwendung von Informationstechnologie wie Datenbanken und Suchalgorithmen dabei helfen, die relevanten Informationen gezielt zu extrahieren und zu organisieren. Durch die Implementierung von leistungsstarken Such- und Filterfunktionen können große Datenmengen effizient durchsucht und relevante Informationen identifiziert werden. Im Bereich des Wissensmanagements kann die Einbeziehung von Expertenwissen und Erfahrung dazu beitragen, die relevanten Informationen zu identifizieren und zu validieren. Der Einsatz von Wissensmanagement-Tools
Ähnliche Suchbegriffe für Informationswissenschaften:
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Wie kann die Informationsorganisation in den Bereichen Wissensmanagement, Datenbankdesign und Informationsarchitektur verbessert werden, um die Effizienz und Effektivität bei der Suche, Analyse und Nutzung von Informationen zu steigern?
Um die Informationsorganisation zu verbessern, ist es wichtig, klare Klassifizierungs- und Kategorisierungssysteme zu entwickeln, die es den Benutzern ermöglichen, relevante Informationen schnell zu finden. Zudem sollten Metadaten verwendet werden, um die Suche und Analyse von Informationen zu erleichtern. Im Bereich des Datenbankdesigns ist es wichtig, eine gut strukturierte und benutzerfreundliche Datenbank zu erstellen, die es den Benutzern ermöglicht, Informationen effizient abzurufen und zu analysieren. Darüber hinaus ist es wichtig, eine klare Informationsarchitektur zu schaffen, die die Navigation und den Zugriff auf Informationen erleichtert und die Effektivität bei der Nutzung von Informationen erhöht.
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Wie beeinflusst die Informationsökonomie das Verhalten von Unternehmen und Konsumenten?
Die Informationsökonomie beeinflusst das Verhalten von Unternehmen, indem sie den Zugang zu Informationen erleichtert und die Transparenz erhöht. Unternehmen können dadurch fundiertere Entscheidungen treffen und effizienter handeln. Konsumenten profitieren von einem besseren Informationsangebot, was zu einer höheren Markttransparenz und einer stärkeren Marktmacht führt.
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Wie wirkt sich die Informationsökonomie auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen aus?
Die Informationsökonomie ermöglicht Unternehmen, effizienter zu agieren und bessere Entscheidungen zu treffen, was ihre Wettbewerbsfähigkeit stärkt. Durch den Zugang zu relevanten Daten können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen besser an die Bedürfnisse der Kunden anpassen. Unternehmen, die die Informationsökonomie erfolgreich nutzen, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und langfristig am Markt erfolgreich sein.
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Warum ist es wichtig, irrelevante Informationen zu filtern, um effektivere Entscheidungen zu treffen, sei es im Bereich der Datenanalyse, der Informationsverarbeitung oder der Problemlösung?
Irrelevante Informationen können die Sicht auf die relevanten Daten vernebeln und zu Verwirrung führen. Durch das Filtern von irrelevanten Informationen können Entscheidungsträger sich auf das Wesentliche konzentrieren und fundiertere Entscheidungen treffen. Dies spart Zeit und Ressourcen, da unnötige Informationen nicht berücksichtigt werden müssen. Außerdem können durch das Filtern von irrelevanten Informationen bessere Muster und Trends erkannt werden, was zu effektiveren Lösungen und Strategien führt.
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