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Wie man Dianetik verwendet (Blu-Ray & DVD) | Zustand: Neu & original versiegelt
Wie man Dianetik verwendet (Blu-Ray & DVD)
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Eaton EP-501358 Ersatzteilscharnier, Öffnungswinkel 180°, von außen sichtbar, verwendet EMC2-MH EP501358
EMC2-MH_Ersatzteilscharnier, Öffnungswinkel 180°, von außen sichtbar, verwendet
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Praxisbuch Infografik (Fichtel, Stefan)
Praxisbuch Infografik , Schritt für Schritt Infografiken erstellen: von der Idee bis zum Design Diagramme, Prozesse, Vergleiche, Karten u.v.m. verständlich darstellen Über 100 wichtige Dos und Don'ts bei der Umsetzung berücksichtigen Die verschiedenen Kapitel berücksichtigen alle Aspekte, die bei der Konzeption guter Infografiken wichtig sind: Strukturiertes Vorgehen bei der Erstellung von Infografiken - von der Ideenfindung über das Konzept bis zur Reinzeichnung Verwendung und Funktionsweise unterschiedlicher Design-Elemente wie z.B. Flächen, Pfeile, Piktogramme oder Farben Auswahlkriterien für den gezielten Einsatz von unterschiedlichen Infografik-Typen wie z.B. Diagramme, Vergleiche oder Abläufe Inhaltliche Kriterien zur richtigen Abschätzung und Interpretation der Daten und Ausgangsinformationen Formale Kriterien zur eindeutigen und unmissverständlichen Darstellung von Diagrammen und Visualisierungen Beschreibung gängiger Darstellungsfehler und wie man sie vermeidet, um Daten visuell richtig zu kommunizieren Dieses Buch speist sich auch aus seinen Erfahrungen, die er durch Lehrtätigkeiten und viele Workshops gesammelt hat. Es ist als praktische Arbeitshilfe gedacht und soll einen schnellen Zugriff auf konkrete Antworten auf bestehende Fragen ermöglichen. Alle Problemstellungen sind jeweils übersichtlich und abschließend auf einer Doppelseite organisiert. Dank besonderer Querverweise am unteren Seitenrand lassen sich Themengebiete, die zusammenhängen, schnell seitenübergreifend nachschlagen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20221028, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Fichtel, Stefan, Seitenzahl/Blattzahl: 280, Keyword: Dashboard; Infografik; buch; business intelligence; daten; datenanalyse; datenaufbereitung; datenvisualisierung; design; diagramme; infografik erstellen; mitp; visualisierung, Fachschema: Informationsverarbeitung (EDV), Fachkategorie: Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, Fachkategorie: Informationsvisualisierung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: 280, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: mitp Verlags GmbH & Co.KG, Länge: 243, Breite: 174, Höhe: 21, Gewicht: 646, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783747504444 9783747504451, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Was sind Kennziffern und wie werden sie in der Statistik und Datenanalyse verwendet?
Kennziffern sind numerische Werte, die verwendet werden, um bestimmte Merkmale oder Eigenschaften von Daten zu quantifizieren. In der Statistik und Datenanalyse dienen Kennziffern dazu, Daten zu beschreiben, zu vergleichen und Muster oder Trends zu identifizieren. Sie ermöglichen es, komplexe Datensätze zu vereinfachen und wichtige Informationen schnell und prägnant zu kommunizieren.
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Was sind Kovariate in der Statistik und wie werden sie in der Datenanalyse verwendet?
Kovariate sind Variablen, die potenziell Einfluss auf die abhängige Variable haben. Sie werden in der Datenanalyse verwendet, um den Effekt anderer Variablen auf die abhängige Variable zu kontrollieren und zu korrigieren. Durch die Berücksichtigung von Kovariaten können verlässlichere und präzisere Ergebnisse erzielt werden.
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Welches Diagramm wird verwendet?
Es wird ein Säulendiagramm verwendet, um Daten in Form von vertikalen Balken darzustellen. Jeder Balken repräsentiert eine Kategorie oder Variable und die Höhe des Balkens zeigt den Wert oder die Häufigkeit dieser Kategorie an. Säulendiagramme eignen sich gut, um Vergleiche zwischen verschiedenen Kategorien oder den Verlauf über einen Zeitraum hinweg zu visualisieren.
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Welche verschiedenen Arten von Visualisierungstechniken können zur Verbesserung der Datenpräsentation und -analyse eingesetzt werden?
Verschiedene Arten von Visualisierungstechniken, wie Diagramme, Grafiken und Heatmaps, können verwendet werden, um komplexe Daten verständlicher darzustellen. Interaktive Visualisierungen ermöglichen es Benutzern, Daten in Echtzeit zu erkunden und zu analysieren. Durch den Einsatz von Farben, Formen und Größen können wichtige Muster und Trends in den Daten hervorgehoben werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Verwendet:
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Fischer-Stabel, Peter: Datenvisualisierung
Datenvisualisierung , Techniken der Datenvisualisierung werden mittler weile in allen Disziplinen eingesetzt. In der vorliegenden Publikation werden wesentliche Felder der Computervisualistik präsentiert und durch Anwendungsbeispiele illustriert: Das Spektrum reicht von elementaren Methoden zur Erstellung von Diagrammen, Infografiken und Kartenwerken, über geometrische Modellierung und Bildbearbeitung, bis hin zur Augmented- und Virtual Reality. Das Buch vermittelt so die Grundlagen der computergestützten Datenvisualisierung. Es ist für Studierende aller Studiengänge geeignet, die sich in das hochdynamische Feld der grafischen Datenverarbeitung einarbeiten und praxisrelevante Visualisierungstechniken erlangen möchten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Datenvisualisierung mit Tableau (Loth, Alexander)
Datenvisualisierung mit Tableau , Visuelle Datenanalyse leicht gemacht: Von den ersten Balkendiagrammen über Cluster und Trendlinien bis zu geografischen Analysen auf Landkarten Erhalten Sie aussagefähige Prognosen durch vorausschauende Zukunftsanalysen Erstellen und teilen Sie interaktive Dashboards und übersichtliche Infografiken Alexander Loth zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie Ihre Daten ganz einfach visuell darstellen und analysieren. So können Sie selbst komplexe Datenstrukturen besser verstehen und daraus gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren. Der Autor erläutert Schritt für Schritt die grundlegenden Funktionen von Tableau. Anhand von Fallbeispielen lernen Sie praxisnah, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Ferner zeigt er Anwendungen, die weit über gängige Standardanalysen hinausreichen, und geht auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie erhalten außerdem zahlreiche Hinweise und Tipps, die Ihnen das Arbeiten mit Tableau merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren. Das Buch richtet sich an: alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten, Führungskräfte, die Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen, angehende Data Scientists Sie brauchen weder Tableau-Kenntnisse noch besondere mathematische Fähigkeiten oder Programmiererfahrung, um mit diesem Buch effektiv arbeiten zu können. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen nähern möchten. Aus dem Inhalt: Einführung und erste Schritte in Tableau Datenquellen in Tableau anlegen Visualisierungen erstellen Aggregationen, Berechnungen und Parameter Tabellenberechnungen und Detailgenauigkeitsausdrücke Mit Karten zu weitreichenden Erkenntnissen Tiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und Verteilungen Interaktive Dashboards Teilen Sie Ihre Analysen mit Ihrem Unternehmen oder der ganzen Welt Daten integrieren und vorbereiten mit Tableau Prep Builder Zur Neuauflage Die zweite Auflage wurde erheblich überarbeitet und erweitert. Sie enthält zusätzliche Unterkapitel (z.B. zum neuen Datenmodell mit logischer und physischer Ebene, zu Schaltflächen, Dashboard Starter und zu fortgeschrittenen Strategien zur Datenakquisition) sowie viele Erweiterungen, Tipps und Aktualisierungen. Viele Kapitel schließen nun zudem mit vertiefenden Links zu häufig gestellten Fragen ab. Die zugrunde liegende Version von Tableau Desktop ist 2021.2. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210723, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Loth, Alexander, Edition: REV, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 271, Keyword: analyse; big data analyse; big data; Bi; buch; business intelligence; clustering; dashboard; daten visualisieren; design; diagramme; infografik; mitp; reproting; tabellen; visualisierung, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Visualisierung - Prozessvisualisierung~Informationsverarbeitung (EDV), Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Informationsvisualisierung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: mitp Verlags GmbH & Co.KG, Länge: 238, Breite: 167, Höhe: 16, Gewicht: 470, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783958457850, eBook EAN: 9783747503904 9783747503911, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0014, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1791549
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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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Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Wie kann die Diagrammgestaltung in den Bereichen Datenvisualisierung, Prozessoptimierung und Informationsdarstellung effektiv eingesetzt werden?
In der Datenvisualisierung kann die Diagrammgestaltung genutzt werden, um komplexe Daten in verständliche und ansprechende Grafiken umzuwandeln, die es den Betrachtern ermöglichen, Muster und Trends leicht zu erkennen. Bei der Prozessoptimierung kann die Diagrammgestaltung verwendet werden, um den aktuellen Zustand eines Prozesses zu visualisieren und Engpässe oder ineffiziente Bereiche aufzuzeigen, was es ermöglicht, gezielte Verbesserungen vorzunehmen. In der Informationsdarstellung kann die Diagrammgestaltung genutzt werden, um komplexe Informationen in übersichtliche und leicht verständliche Grafiken umzuwandeln, die es den Betrachtern ermöglichen, schnell die wichtigsten Punkte zu erfassen. Durch die effektive Nutzung der Diagrammgestaltung in diesen Bereichen können Unternehmen und Organisationen ihre Daten besser verstehen, Pro
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Wann verwendet man welches Diagramm?
Die Wahl des Diagramms hängt von der Art der Daten und der Art der Darstellung ab. Ein Liniendiagramm eignet sich gut, um Trends über einen bestimmten Zeitraum darzustellen, während ein Balkendiagramm gut geeignet ist, um Vergleiche zwischen verschiedenen Kategorien zu zeigen. Ein Kreisdiagramm wird oft verwendet, um den Anteil oder die Verteilung von Daten zu veranschaulichen. Es ist wichtig, das richtige Diagramm für die spezifischen Daten und die gewünschte Botschaft auszuwählen.
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Wofür werden Datensätze in der Informatik und Statistik verwendet und welche Bedeutung haben sie für die Datenanalyse?
Datensätze werden in der Informatik und Statistik verwendet, um Informationen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Sie dienen als Grundlage für statistische Auswertungen, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Datensätze sind unverzichtbar für die Datenanalyse, da sie es ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen.
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Wie kann die Diagrammgestaltung in den Bereichen der Datenvisualisierung, der Prozessoptimierung und der Informationsdarstellung effektiv eingesetzt werden?
Die Diagrammgestaltung kann in den Bereichen der Datenvisualisierung effektiv eingesetzt werden, um komplexe Daten in verständliche und ansprechende visuelle Darstellungen umzuwandeln. Dies ermöglicht es, Trends, Muster und Zusammenhänge leichter zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Prozessoptimierung kann die Diagrammgestaltung verwendet werden, um den aktuellen Prozessablauf zu visualisieren, Engpässe zu identifizieren und Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen. In der Informationsdarstellung kann die Diagrammgestaltung genutzt werden, um komplexe Informationen und Zusammenhänge klar und prägnant zu kommunizieren, was die Verständlichkeit und die Effektivität der Kommunikation verbessert.
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