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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 € -
Legierungsschnur Perlendraht DIY Handwerk Herstellung Schmuckschnur Schnur Zubehör 0.3mm 320M gold
Perfekt für schmuckherstellung und allgemeines Handwerk Eine großartige Ergänzung zu Ihrem Schmuckzubehör Länge: 30-600 Meter / Rolle Dicke: 0,2-1mm Material: Kupfer Farbe: Als Bild gezeigt Paket beinhaltet: 1 Stück Hinweis: 1.Bitte erlauben Sie ein wenig saiz mybe diffrend 02-05mm aufgrund der manuellen Messung. 2.Bitte beachten Sie, dass aufgrund von Lichteffekten und Monitoren Helligkeit / Kontrasteinstellung usw. der Farbton des Wedsite Phota der tatsächliche Artikel etwas anders sein kann. Wir garantieren, dass die Produkte allen geltenden Gesetzen entsprechen und werden nur angeboten, wenn sie den Richtlinien von Joom und den EU-Produktsicherheits- und Compliance-Gesetzen entsprechen.
Preis: 34.26 € | Versand*: 0.0 €
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Was sind die gängigsten Anwendungen für Textklassifikation in der heutigen Datenanalyse und maschinellen Verarbeitung von Texten?
Die gängigsten Anwendungen für Textklassifikation sind Sentiment-Analyse, Spam-Erkennung und Themenmodellierung. Diese Techniken werden häufig in der automatisierten Verarbeitung von Kundenfeedback, E-Mails und sozialen Medien eingesetzt, um relevante Informationen zu extrahieren und Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Durch die Klassifizierung von Texten können Unternehmen effizienter auf Kundenbedürfnisse reagieren und die Qualität ihrer Dienstleistungen verbessern.
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Wie kann die effektive Datenfilterung in einem großen Datensatz zur Optimierung der Datenanalyse und -verarbeitung durchgeführt werden?
Durch die Verwendung von Filtern können irrelevante Daten entfernt werden, um den Fokus auf relevante Informationen zu legen. Die Verwendung von fortgeschrittenen Filtertechniken wie Regeln, Schlüsselwörtern oder Algorithmen kann die Effizienz der Datenfilterung verbessern. Es ist wichtig, regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, welche Daten gefiltert werden, um sicherzustellen, dass die Analyse und Verarbeitung optimiert wird.
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Wie beeinflussen Datenanalyse und -interpretation die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen?
Datenanalyse und -interpretation ermöglichen Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Fakten zu treffen. In der Finanzbranche helfen sie beispielsweise bei der Risikobewertung und Prognose von Marktentwicklungen. In der Gesundheitsbranche können sie zur Optimierung von Behandlungsplänen und zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen eingesetzt werden.
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Was sind die Hauptvorteile der Varianzanalyse in der statistischen Datenanalyse?
Die Varianzanalyse ermöglicht es, den Einfluss mehrerer Variablen auf eine abhängige Variable gleichzeitig zu untersuchen. Sie kann signifikante Unterschiede zwischen Gruppen aufzeigen und somit die Identifizierung von Ursachen erleichtern. Zudem ermöglicht sie die Kontrolle von Störvariablen, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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Gewerbe-Innenausstattung
Faller / 180604 / H0
Preis: 12.95 € | Versand*: 6.95 € -
3Pcs Silikon DIY Form Quadrat Form Harz Schmuck Herstellung Handwerk Werkzeug
Beschreibung: - Einfach zu bedienen und zu reinigen für das Silikonmaterial - Multifunktionale Silikonformen, perfekte Werkzeuge für Ihre DIY-Bastelprojekte machen Anhänger Ohrring, Halskette aus Harz, kreieren schöne Schmuckstücke - Es ist perfekt für die Verwendung mit Harz. Sie können Perlen, Glitzer, Farbe und Bilder hinzufügen, um Ihre eigenen Perlen zu machen, leicht zu lösen, das Harz ist klar und glänzend kommt aus der Form -Material: Silikon - Höhe: Ca. 9 mm / 0,35 Zoll; 12mm / 0,47 Zoll; 16mm / 0,62 Zoll Paket beinhaltet: 3 Stück Silikonformen
Preis: 4.44 CHF | Versand*: 0.0 CHF -
LUMINOUS CherryboardLimitierte Produktion
. Einführung des Produkts Loona [今月 の 少 女 女] 2022 年 3 月 韓 韓 韓 韓 の の の の の の の の の 『『 々 の の 2 位 いい い い い の本 2NSINGLE 『Leuchtend』! 収録 収録 収録 『『 『収録 収録 収録 収録 、『 生 生 の の の の ン ン デ ン ン ン ン 歌Ja! Japanische Version: 』含 を 収録 収録 (Nein) Vertrieb/Verkaufsquelle bereitgestellte Materialien(26.07.2022) Die North American TOUR, die im Queendom2 in „Queendom2“ stattfinden wird, das von März bis Juni 2022 auf MNET in Korea ausgestrahlt wurde, ist die lang erwartete LOONA 2ndSingle!Der Ausverkauf geht weiter und die weltweit bemerkenswerten Songs von LOONA laden zu einem neuen Zustand ein! Außerdem ist das Lied „Sick Love Performed by Odd Eye Circle +“ MBS/TBS Dramaism vom 9. August „Survival“ nach Aussage der sechs Personen das abschließende Titellied für alle sechs Episoden! Darüber hinaus sind alle drei Songs inklusive LOONAs koreanischem Debütsong „Hi High-Japanese Ver-“! (C.) RS 00:05:39(28.07.2022) Nick Wood, Big Al Mawdsley, Tetsuya Komuro Brücke ins 22. Jahrhundert Künstler: LOONA Inhalte aufzeichnen Kompositionsnummer | 1 Blatt Gesamtaufnahmezeit | 00:10:57 1. [CD-Single] 1. Leuchtend 00:04:00 Aufzeichnung: Studio Lied: LOONA Acira (Palm Drive) Komponist: Stephan ELFGREN, CAROLINE GUSTAVSSON, Andreas Carlson 2. Kranke Liebe 00:03:39 Aufzeichnung: Studio Lied: LOONA ODD AUGENKREIS + HEEJIN Erhältlich: Pa-Non Komponist: Samdell, Yanka Lena, SOMA GENDA 3. Hi High – japanische Version.- 00:03:17 Aufzeichnung: Studio Lied: LOONA Erhältlich: Hyun Hwang, GDLO, Mayu Wakisaka Japanische Poesie Pa-Non Anordnung: Hyun Hwang, gdlo 영 Konfigurationsnummer: 1 Inland/Import: Inländisch Paketspezifikation: - Veröffentlichungsdatum: 28. September 2022 Um eine Rückgabe oder einen Umtausch zu beantragen, beachten Sie bitte, dass die Bereitstellung eines Videos vom Auspacken des Pakets zwingend erforderlich ist.
Preis: 60.99 CHF | Versand*: 0.0 CHF -
T34/76 späte Produktion
ICM / 435366 / 1:35
Preis: 36.25 € | Versand*: 6.95 €
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Was sind die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von Segmentierungstechniken in der Datenanalyse?
Segmentierungstechniken können verwendet werden, um Kunden in verschiedene Gruppen zu unterteilen und gezielte Marketingstrategien zu entwickeln. Sie können auch genutzt werden, um Trends und Muster in großen Datensätzen zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ermöglichen sie eine personalisierte Kundenansprache und verbessern die Effizienz von Marketingkampagnen.
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Was sind die Vorteile von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse?
Clustering-Algorithmen helfen dabei, Muster und Strukturen in großen Datensätzen zu identifizieren, ohne dass vorherige Annahmen über die Daten gemacht werden müssen. Sie ermöglichen eine automatisierte Gruppierung von Datenpunkten basierend auf deren Ähnlichkeiten. Durch Clustering können komplexe Daten vereinfacht und interpretiert werden, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt.
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Wie können Spreadsheets effektiv zur Datenanalyse und -verwaltung eingesetzt werden?
Spreadsheets können zur Datenanalyse und -verwaltung effektiv eingesetzt werden, indem Daten in Tabellen organisiert und analysiert werden. Durch die Verwendung von Formeln und Funktionen können Berechnungen automatisiert und Daten visualisiert werden. Zudem ermöglichen Spreadsheets die einfache Zusammenführung und Filterung von Daten aus verschiedenen Quellen.
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Was sind die Vorteile und Anwendungen von Clustern in der Datenanalyse?
Cluster in der Datenanalyse helfen dabei, Muster und Gruppierungen in großen Datensätzen zu identifizieren. Sie ermöglichen es, komplexe Daten zu vereinfachen und Trends oder Zusammenhänge aufzudecken. Clustering wird häufig in der Segmentierung von Kunden, der Erkennung von Anomalien oder der Klassifizierung von Texten verwendet.
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