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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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Edelrid Retrieval Cone 3R night (017) S
Edelrid Retrieval Cone 3R night (017) S
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Wie beeinflussen Suchalgorithmen die Relevanz von Suchergebnissen in den Bereichen E-Commerce, Information Retrieval und sozialen Medien?
Suchalgorithmen beeinflussen die Relevanz von Suchergebnissen, indem sie die Relevanz von Produkten und Informationen basierend auf den Suchanfragen und dem Nutzerverhalten bewerten und priorisieren. Im E-Commerce können Suchalgorithmen die Relevanz von Suchergebnissen durch die Berücksichtigung von Faktoren wie Produktbewertungen, Verkaufsrang und Nutzerverhalten verbessern, um die relevantesten Produkte für die Nutzer zu präsentieren. Im Bereich des Information Retrieval können Suchalgorithmen die Relevanz von Suchergebnissen durch die Analyse von Textinhalten, Metadaten und Nutzerverhalten verbessern, um die relevantesten Informationen für die Nutzer zu liefern. In sozialen Medien beeinflussen Suchalgorithmen die Relevanz von Suchergebnissen, indem sie die Interaktionen, Vor
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Inwiefern ist das Konzept der "Relevanz" in den Bereichen Suchmaschinenoptimierung, Information Retrieval und Marketing von Bedeutung?
Das Konzept der "Relevanz" ist in den Bereichen Suchmaschinenoptimierung, Information Retrieval und Marketing von entscheidender Bedeutung, da es sicherstellt, dass die angezeigten Ergebnisse oder Informationen für den Benutzer relevant und nützlich sind. In der Suchmaschinenoptimierung ist die Relevanz ein wichtiger Faktor für die Platzierung in den Suchergebnissen, da Suchmaschinen relevante Inhalte bevorzugen. Im Bereich des Information Retrieval ist die Relevanz entscheidend, um sicherzustellen, dass die abgerufenen Informationen den Bedürfnissen des Benutzers entsprechen. Im Marketing ist die Relevanz wichtig, um sicherzustellen, dass die Botschaften und Angebote der Zielgruppe relevant und ansprechend sind, um eine positive Reaktion zu erzielen.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Clustering-Algorithmen in den Bereichen Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Information Retrieval?
Clustering-Algorithmen werden im Bereich des maschinellen Lernens verwendet, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster zu identifizieren, die für die Klassifizierung und Vorhersage von Daten verwendet werden können. In der Datenanalyse werden Clustering-Algorithmen eingesetzt, um große Datensätze zu segmentieren und Gruppen von ähnlichen Datenpunkten zu identifizieren, um Einblicke und Muster in den Daten zu gewinnen. Im Bereich des Information Retrieval werden Clustering-Algorithmen verwendet, um ähnliche Dokumente oder Informationen zu gruppieren, um die Suche und Organisation von Informationen zu verbessern und relevante Ergebnisse für Benutzer bereitzustellen. Darüber hinaus werden Clustering-Algorithmen auch in der Bilderkennung, der Genomik und anderen Bereichen eingesetzt, um Muster und Strukturen
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Wie kann die effiziente Datenstrukturierung zur Verbesserung der Datenverarbeitung in Unternehmen beitragen? Was sind die grundlegenden Prinzipien der Datenstrukturierung und wie beeinflussen sie die Datenanalyse?
Effiziente Datenstrukturierung ermöglicht eine schnellere und präzisere Verarbeitung großer Datenmengen in Unternehmen. Durch die richtige Organisation und Klassifizierung von Daten können Daten schneller abgerufen, analysiert und interpretiert werden. Die grundlegenden Prinzipien der Datenstrukturierung umfassen die Kategorisierung, Normalisierung und Indexierung von Daten, die die Datenanalyse erleichtern und die Genauigkeit der Ergebnisse verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Bigdatasearch:
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Edelrid Retrieval Cone 3R night (017) L
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Information und Dokumentation
Information und Dokumentation , Das vorliegende Buch fasst Normen aus einem umfang- und facettenreichen Bereich zusammen: Das Thema Information und Dokumentation beinhaltet eine Vielzahl von Unterbereichen, denen die Normensammlung mit großer Auswahl versucht, gerecht zu werden. Auf über 800 Seiten und in 27 aktuellen Dokumenten bietet es den Anwendenden umfassendes Wissen zu den einzelnen Sachgebieten. Neu aufgenommen wurden in die 5. Auflage Dokumente zur objektschonenden Digitalisierung, zu Umschriften und Wirkungsmessung. Mit insgesamt 14 erstmals enthaltenen und drei aktualisierten Normen steckt diese Auflage voller wichtiger Neuerungen. Die in "Information und Dokumentation" abgedeckten Fachgebiete sind: Bauplanung Wirkungsmessung Referenzierung Umschriften Digitalisierung Codes und Nummerungssysteme Darüber hinaus enthält das DIN-Taschenbuch 343 ein großes und überaus nützliches Verzeichnis weiterer relevanter Normen und Publikationen zu den Dokumentations-Themen Vokabular und Terminologie, Bestandserhaltung, Wirkungsmessung und Records Management. Das Buch richtet sich an: Architekt*innen, Bauingenieur*innen, Sachverständige, Bauunternehmen, leitende Handwerker*innen, Baufachleute , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 272.00 € | Versand*: 0 € -
Building Information Modeling
Building Information Modeling , Building Information Modeling (BIM) ist eine innovative Technologie, die auf der durchgängigen Verwendung digitaler Bauwerksmodelle für alle Planungs-, Ausführungs- und Betriebsprozesse beruht. Das Buch erläutert ausführlich die informationstechnischen Grundlagen der BIM-Methode und vermittelt dem Leser fundiertes Wissen zu allen wesentlichen Aspekten. Die stark überarbeitete zweite Auflage geht ausführlich auf neuste Entwicklungen, u. a. im Bereich der Ausarbeitungsgrade, der BIM-Rollen und der Standardisierung ein und gibt einen vertieften Einblick in die erfolgreiche Einführung von BIM bei namhaften Auftraggebern, Planungsbüros und Bauunternehmen. Der Inhalt Technologische Grundlagen - Interoperabilität - BIM-gestützte Zusammenarbeit - BIM-gestützte Simulationen und Analysen - BIM im Lebenszyklus - Industrielle Praxis Die Zielgruppe Das Buch richtet sich an Experten aus allen Fachdisziplinen des Bauwesens mit Interesse an informationstechnischen Lösungen zur Projektabwicklung und dient Studierenden der Studiengänge Architektur und Bauingenieurwesen als Lehrbuch und Kompendium im Fach Building Information Modeling. Die Herausgeber Prof. Dr.-Ing. André Borrmann , Lehrstuhl für Computergestützte Modellierung und Simulation an der Technischen Universität München Prof. Dr.-Ing. Markus König , Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen an der Ruhr-Universität Bochum Prof. Dr.-Ing. Christian Koch , Professur Intelligentes Technisches Design, Bauhaus-Universität Weimar Prof. Dr. Jakob Beetz , Professur für Design Computation/CAAD, RWTH Aachen University , Zeitschriften > Bücher & Zeitschriften
Preis: 119.99 € | Versand*: 0 € -
Information Schild A1 (594x841mm)
Sie erhalten Ihr Schild aus einer 2mm starken Aluminium-Verbundplatte. Produkteigenschaften Aluverbundplatten bestehen aus einem Polyethylen-Kern und sind beidseitig mit Aluminium-Schichten versehen. Dieses hochwertige Material ist bruch- und schlagfest, extrem leicht, kratzfest, absolut wasser-, und wetterfest und UV-beständig. Die Anwendung im Innen-, und Außenbereich ist für Temperaturen von -50 bis +80 °C geeignet. Verarbeitung Das Schild wird digital bedruckt und mit einem Schutzlaminat versiegelt. Diese Kombination bietet eine ausgezeichnete Farbwiedergabe und ist somit ideal für hochwertige Werbe- und Hinweistafeln. Befestigung Das Schild ist geeignet zum Bohren, Schrauben, Nageln und Kleben. Wir empfehlen vor dem Verschrauben oder Nageln das Schild mittels Metallbohrer mit Löchern zu versehen. Lieferung Die Lieferung erfolgt in einer stabilen Verpackung. Jeder Kunde erhält eine Rechnung mit ausgewiesener MwSt.
Preis: 79.99 € | Versand*: 0.00 €
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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 kann die Datenindexierung dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung zu verbessern? Welche Methoden und Technologien werden zur Datenindexierung eingesetzt?
Datenindexierung ermöglicht schnellen Zugriff auf bestimmte Daten, was die Effizienz der Datenverarbeitung erhöht. Durch die Verwendung von Indexen können Suchanfragen präziser und schneller ausgeführt werden. Methoden wie B-Bäume, Hash-Tabellen und Technologien wie Elasticsearch und Apache Solr werden zur Datenindexierung eingesetzt.
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Was sind die effektivsten Methoden für das Information Retrieval in großen Datenbanken?
Die effektivsten Methoden für das Information Retrieval in großen Datenbanken sind die Verwendung von Indizes, die die Suche beschleunigen, die Implementierung von Suchalgorithmen wie TF-IDF und BM25 zur Relevanzbewertung der Ergebnisse und die Verwendung von Suchmaschinen, die komplexe Abfragen unterstützen und relevante Informationen schnell liefern.
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Wie können verschiedene Datenbankabfragen zur Optimierung der Datenanalyse eingesetzt werden?
Durch die Verwendung von verschiedenen Datenbankabfragen können relevante Daten extrahiert, gefiltert und aggregiert werden, um die Datenanalyse zu optimieren. Mit Hilfe von JOIN-Abfragen können Daten aus verschiedenen Tabellen miteinander verknüpft werden, um umfassendere Einblicke zu gewinnen. Durch die Nutzung von GROUP BY- und HAVING-Klauseln können Daten gruppiert und analysiert werden, um Trends und Muster zu identifizieren.
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