Produkt zum Begriff Datenanalyse:
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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 € -
Pro-Finder Ortungssystem
Warnt bei Einbruchsversuch auf bis zu 10 Mobiltelefonen per SMS. Zustand des Geräts, sowie der Ein-und Ausgänge jederzeit prüfbar. Kann auch separat vom WiPro III für Ortung,Überwachung und Steuerung genutzt werden. Spannung 12 V, 24 V
Preis: 479.00 € | Versand*: 0.00 €
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Wie kann Georeferenzierung dabei helfen, geografische Daten genau zu verorten und zu visualisieren?
Georeferenzierung ermöglicht die Zuordnung von geografischen Koordinaten zu Daten, um sie auf einer Karte genau zu positionieren. Durch die Verknüpfung von geografischen Informationen mit anderen Datenquellen können komplexe Zusammenhänge visualisiert werden. Dadurch können geografische Daten besser analysiert, interpretiert und für Entscheidungsprozesse genutzt werden.
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Wie können geografische Daten am besten visualisiert werden, um komplexe geografische Informationen verständlich und ansprechend darzustellen?
Geografische Daten können am besten durch interaktive Karten visualisiert werden, die dem Betrachter ermöglichen, sich durch verschiedene Ebenen und Details zu navigieren. Infografiken und Diagramme können ebenfalls verwendet werden, um komplexe Informationen auf einfache und ansprechende Weise darzustellen. Die Verwendung von Farben, Formen und Beschriftungen hilft dabei, die Daten visuell ansprechend zu präsentieren und die Informationen leicht verständlich zu machen.
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Wie können geografische Daten am besten visualisiert und dargestellt werden, um komplexe geografische Informationen besser zu verstehen?
Geografische Daten können am besten durch Karten, Diagramme und interaktive Visualisierungen dargestellt werden. Die Verwendung von Farben, Schattierungen und Symbole kann helfen, komplexe Informationen übersichtlich darzustellen. Zudem können Animationen und 3D-Modelle verwendet werden, um die Daten anschaulicher zu machen.
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Wie werden geografische Daten visuell dargestellt und welchen Nutzen bringt die geografische Visualisierung für die Analyse von räumlichen Informationen?
Geografische Daten werden visuell durch Karten, Diagramme, Grafiken und 3D-Modelle dargestellt. Diese Visualisierungen helfen dabei, komplexe räumliche Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und Trends zu identifizieren. Durch die geografische Visualisierung können Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen treffen, Planungsprozesse optimieren und Effizienzsteigerungen in verschiedenen Bereichen erreichen.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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CPH Trackers Gemstone - GPS-Tracking-Gerät
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Preis: 178.49 € | Versand*: 0.00 € -
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Preis: 86.52 € | Versand*: 0.00 €
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Wie können geografische Visualisierungen dabei helfen, komplexe Daten und Informationen über geografische Standorte besser zu verstehen und zu vermitteln?
Geografische Visualisierungen können komplexe Daten in leicht verständliche Karten oder Grafiken umwandeln, die es einfacher machen, Zusammenhänge und Muster zu erkennen. Durch die räumliche Darstellung können Informationen über geografische Standorte effektiver vermittelt und analysiert werden. Visualisierungen ermöglichen es, geografische Daten schnell zu interpretieren und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen zu treffen.
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Wie kann man geografische Daten visuell darstellen, um komplexe Informationen über Ländergrenzen, topografische Merkmale und geografische Verteilungen verständlich zu machen?
Man kann geografische Daten visuell durch Karten, Diagramme und Infografiken darstellen. Diese zeigen Ländergrenzen, topografische Merkmale und geografische Verteilungen übersichtlich und verständlich. Farben, Symbole und Legenden helfen dabei, komplexe Informationen einfach zu vermitteln.
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Wie wird Georeferenzierung in den Bereichen Geographie, Kartographie, Geoinformatik und Geodäsie eingesetzt, um geografische Daten zu verwalten, analysieren und visualisieren?
Georeferenzierung wird in den Bereichen Geographie, Kartographie, Geoinformatik und Geodäsie eingesetzt, um geografische Daten mit geografischen Koordinaten zu versehen, um sie auf einer Karte oder in einem geografischen Informationssystem (GIS) zu positionieren. Durch die Georeferenzierung können geografische Daten wie Standorte, Grenzen, Höhen und andere geografische Merkmale genau lokalisiert und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Dies ermöglicht es, geografische Daten zu verwalten, zu analysieren und zu visualisieren, um räumliche Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen und zu verstehen. Die Georeferenzierung ist daher ein wesentliches Werkzeug für die Erfassung, Organisation und Nutzung von geografischen Informationen in verschiedenen Anwendungsgebieten wie Umweltmanagement,
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Wie wird Georeferenzierung in den Bereichen Geographie, Kartographie, Geoinformatik und Geodäsie eingesetzt, um geografische Daten zu verwalten, analysieren und visualisieren?
Georeferenzierung wird in den Bereichen Geographie, Kartographie, Geoinformatik und Geodäsie eingesetzt, um geografische Daten mit geografischen Koordinaten zu versehen, um sie auf der Erdoberfläche zu lokalisieren. Dies ermöglicht es, geografische Daten zu verwalten, zu analysieren und zu visualisieren, indem sie in Karten und GIS-Systemen verwendet werden. Durch die Georeferenzierung können geografische Daten miteinander verknüpft und räumliche Beziehungen zwischen verschiedenen Phänomenen untersucht werden. Dies ist besonders wichtig für die Planung, Umweltmanagement, Standortanalyse und viele andere geografische Anwendungen.
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