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Was sind Extremwertprobleme und Modellbildung?
Extremwertprobleme beschäftigen sich mit der Suche nach den größten oder kleinsten Werten einer Funktion unter bestimmten Bedingungen. Dabei werden Optimierungsverfahren angewendet, um das globale Maximum oder Minimum zu finden. Modellbildung bezieht sich auf den Prozess der Erstellung eines mathematischen Modells, das die Realität oder ein bestimmtes Problem abbildet. Dabei werden vereinfachende Annahmen und Gleichungen verwendet, um komplexe Phänomene zu beschreiben und Lösungen zu finden. **
Welche Bedeutung haben Einkommensziele für die ökonomische Modellbildung?
Einkommensziele spielen eine wichtige Rolle in der ökonomischen Modellbildung, da sie dazu beitragen, das Verhalten von Haushalten und Unternehmen zu erklären. Sie können beispielsweise als Motivation für Arbeitsbemühungen dienen und beeinflussen somit die Arbeitsangebotsentscheidungen der Haushalte. Darüber hinaus können Einkommensziele auch die Investitionsentscheidungen von Unternehmen beeinflussen, da sie darauf abzielen, Gewinne zu maximieren und somit ihr Einkommen zu steigern. **
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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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Forschungsmethoden in der Fremdsprachendidaktik
Forschungsmethoden in der Fremdsprachendidaktik , Das bewährte Handbuch wurde für die 2. Auflage um neue Kapitel erweitert sowie überarbeitet und aktualisiert. Ausgehend von Grundsatzfragen zu Forschungstraditionen, zu historischer, theoretischer und empirischer Forschungsausrichtung und zur Forschungsethik werden die unterschiedlichen Verfahren der Erhebung, Auswertung und Analyse von ausgewiesenen Expert:innen erläutert. Die Darstellungen individueller Forschungsverfahren beziehen sich auf Referenzarbeiten, in denen diese Verfahren eingesetzt werden. Grafische Darstellungen und Literaturempfehlungen liefern zusätzliche Hilfen. Fremdsprachendidaktische Forschung wird im Handbuch aus mehreren Perspektiven thematisiert: Es geht um die Gestaltung des Forschungsprozesses von der Ideenfindung über die Literaturrecherche und Erarbeitung des Designs bis zur Publikation. Dies schließt Hilfen und Handlungsempfehlungen für die Betreuung wissenschaftlicher Arbeiten ein. Zudem behandelt der Band die Entwicklung fremdsprachendidaktischer Forschung und ihre Positionierung im aktuellen wissenschaftlichen und (bildungs-)politischen Kontext. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20220321, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Caspari, Daniela~Klippel, Friederike~Legutke, Michael K.~Schramm, Karen, Auflage: 22002, Auflage/Ausgabe: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 530, Keyword: Auswertung; Betreuung; Empirie; Erhebung; Forschungsausrichtun; Forschungsentscheidung; Forschungsethik; Forschungsmethode; Forschungsprozess; Forschungstradition; Forschungsverfahren; Fremdsprachendidaktik; Fremdsprachendidaktische Forschung; Handlungsempfehlung; Ideenfindung; Literaturrecherche; Referenzarbeit, Fachschema: Fremdsprache / Didaktik, Methodik, Fachkategorie: Fremdsprachendidaktik: Theorie und Methoden, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Moderne Sprachen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: VIII, Seitenanzahl: 530, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Narr Dr. Gunter, Verlag: Narr Dr. Gunter, Verlag: Narr Francke Attempto Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 238, Breite: 173, Höhe: 40, Gewicht: 970, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2447099, Vorgänger EAN: 9783823368397, eBook EAN: 9783823303497 9783823394327, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1943040
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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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Herzog, Reinhard: Kennzahlen in der Apotheke
Kennzahlen in der Apotheke , Mit Zahlen Fakten schaffen Passé sind die Zeiten von "Pi mal Daumen" und vagen Vermutungen. Lassen Sie die Zahlen für sich sprechen, um den unternehmerischen Erfolg Ihrer Apotheke klar zu bemessen. In diesem Buch erfahren Sie unter anderem, wann sich der Direkteinkauf von Waren lohnt, welche Artikel die höchsten Umsätze generieren und wann eine Investition rentabel ist. Die 4. Auflage wurde vollständig überarbeitet und aktualisiert. Praktische Excel-Rechenblätter stehen via QR-Code zum Download bereit und helfen Ihnen dabei, maßgeschneiderte Einblicke in Ihr Unternehmen zu erhalten sowie fundierte Entscheidungen zu treffen. Bringen Sie Ihre Apotheke jetzt auf Erfolgskurs! , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.80 € | Versand*: 0 €
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Was sind die grundlegenden Schritte zur Modellbildung in der Wissenschaft und wie werden Modelle zur Vorhersage und Erklärung verwendet?
Die grundlegenden Schritte zur Modellbildung in der Wissenschaft sind: Identifizierung des Systems, Festlegung der Variablen und Parameter, Formulierung von Annahmen und Gleichungen. Modelle werden zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen und zur Erklärung von beobachteten Phänomenen verwendet. Sie helfen Wissenschaftlern, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und Hypothesen zu testen. **
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Was sind die wichtigsten Schritte bei der Modellbildung in wissenschaftlichen Untersuchungen?
Die wichtigsten Schritte bei der Modellbildung in wissenschaftlichen Untersuchungen sind die Identifizierung des zu untersuchenden Systems, die Auswahl der relevanten Variablen und Parameter, sowie die Formulierung von Gleichungen, die das System beschreiben. Anschließend erfolgt die Validierung des Modells durch Vergleich mit experimentellen Daten und gegebenenfalls die Anpassung des Modells. Zum Schluss wird das Modell genutzt, um Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse über das untersuchte System zu gewinnen. **
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Welche Statistiksoftware ist am besten geeignet, um große Datensätze zu analysieren und komplexe statistische Modelle zu erstellen?
Die Statistiksoftware R ist am besten geeignet, um große Datensätze zu analysieren und komplexe statistische Modelle zu erstellen. Es bietet eine Vielzahl von Paketen und Funktionen für fortgeschrittene Analysen. Zudem ist R kostenlos und Open Source, was es zu einer beliebten Wahl in der wissenschaftlichen Forschung macht. **
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Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene Bereiche wie Wissenschaft, Technik, Wirtschaft und Sozialwissenschaften?
Die Modellbildung beeinflusst die Wissenschaft, indem sie es Forschern ermöglicht, komplexe Phänomene zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. In der Technik werden Modelle verwendet, um neue Produkte zu entwerfen, Prozesse zu optimieren und Systeme zu simulieren. In der Wirtschaft helfen Modelle bei der Entscheidungsfindung, der Risikobewertung und der Prognose von Marktentwicklungen. In den Sozialwissenschaften ermöglichen Modelle die Analyse von Verhaltensweisen, die Vorhersage von Trends und die Entwicklung von Politikempfehlungen. **
Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene wissenschaftliche Disziplinen wie Physik, Biologie und Wirtschaft?
Die Modellbildung ist ein wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Forschung in verschiedenen Disziplinen. In der Physik werden Modelle verwendet, um komplexe Phänomene zu erklären und Vorhersagen zu treffen. In der Biologie helfen Modelle, biologische Prozesse zu verstehen, wie z.B. die Ausbreitung von Krankheiten oder die Evolution von Arten. In der Wirtschaft werden Modelle eingesetzt, um ökonomische Zusammenhänge zu analysieren und wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. Durch die Modellbildung können Wissenschaftler in verschiedenen Disziplinen neue Erkenntnisse gewinnen und komplexe Phänomene besser verstehen. **
Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene wissenschaftliche Disziplinen wie Physik, Biologie und Wirtschaft?
Die Modellbildung ist ein wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Forschung in verschiedenen Disziplinen. In der Physik werden Modelle verwendet, um komplexe Phänomene zu erklären und Vorhersagen zu treffen. In der Biologie helfen Modelle, biologische Prozesse zu verstehen und die Auswirkungen von Veränderungen in Ökosystemen zu analysieren. In der Wirtschaft werden Modelle eingesetzt, um das Verhalten von Märkten und Unternehmen zu untersuchen und wirtschaftliche Trends vorherzusagen. Durch die Modellbildung können Wissenschaftler in verschiedenen Disziplinen neue Erkenntnisse gewinnen und komplexe Phänomene besser verstehen. **
Produkte zum Begriff Modellbildung:
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Hüter, Florian: Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse
Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse , Die Finite-Elemente-Analyse (FEA) ist ein wichtiges Werkzeug für die zuverlässige Auslegung technischer Elastomerbauteile. Durch die Wahl geeigneter Modellierungsstrategien können das Bauteilverhalten detailliert untersucht und Ansatzpunkte zur Ausschöpfung von Optimierungspotenzialen identifiziert werden. Für den erfolgreichen Einsatz hyperelastischer Materialmodelle in der FEA sind fundierte Kenntnisse über die Modellvorhersagegenauigkeit und Kalibrierbarkeit der verschiedenen Materialmodelle, der FEA und deren Zusammenspiel mit den Materialmodellen unerlässlich. Eine ganzheitliche Betrachtung der genannten Punkte ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Die Modelle werden jeweils im Hinblick auf die zur Kalibrierung erforderlichen Messdaten, die zu erwartende Modellvorhersagegenauigkeit sowie mögliche Fallstricke bei der Anwendung charakterisiert und daraus eine Hilfestellung für die Modellauswahl abgeleitet. Neben etablierten Materialmodellen werden auch neuartige Modellansätze behandelt. Aufbauend auf dem aktuellen Stand der Forschung wird ein interpolationsansatzbasiertes hyperelastisches Materialmodell entwickelt, das die Kompressibilität von Elastomeren sowie den Einfluss der Mehrachsigkeit auf das elastische Verhalten berücksichtigt. Des Weiteren werden die Herausforderungen bei der FEA von Elastomerbauteilen erörtert, die im Zusammenhang mit dem meist quasi-inkompressiblen Materialverhalten von Elastomeren auftreten, und geeignete Modifikationen der klassischen Elementformulierung diskutiert. Die Evaluation der Praxistauglichkeit der entwickelten Berechnungsmethoden erfolgt anhand von technischen Anwendungsbeispielen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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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
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Forschungsmethoden in der Fremdsprachendidaktik
Forschungsmethoden in der Fremdsprachendidaktik , Das bewährte Handbuch wurde für die 2. Auflage um neue Kapitel erweitert sowie überarbeitet und aktualisiert. Ausgehend von Grundsatzfragen zu Forschungstraditionen, zu historischer, theoretischer und empirischer Forschungsausrichtung und zur Forschungsethik werden die unterschiedlichen Verfahren der Erhebung, Auswertung und Analyse von ausgewiesenen Expert:innen erläutert. Die Darstellungen individueller Forschungsverfahren beziehen sich auf Referenzarbeiten, in denen diese Verfahren eingesetzt werden. Grafische Darstellungen und Literaturempfehlungen liefern zusätzliche Hilfen. Fremdsprachendidaktische Forschung wird im Handbuch aus mehreren Perspektiven thematisiert: Es geht um die Gestaltung des Forschungsprozesses von der Ideenfindung über die Literaturrecherche und Erarbeitung des Designs bis zur Publikation. Dies schließt Hilfen und Handlungsempfehlungen für die Betreuung wissenschaftlicher Arbeiten ein. Zudem behandelt der Band die Entwicklung fremdsprachendidaktischer Forschung und ihre Positionierung im aktuellen wissenschaftlichen und (bildungs-)politischen Kontext. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20220321, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Caspari, Daniela~Klippel, Friederike~Legutke, Michael K.~Schramm, Karen, Auflage: 22002, Auflage/Ausgabe: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 530, Keyword: Auswertung; Betreuung; Empirie; Erhebung; Forschungsausrichtun; Forschungsentscheidung; Forschungsethik; Forschungsmethode; Forschungsprozess; Forschungstradition; Forschungsverfahren; Fremdsprachendidaktik; Fremdsprachendidaktische Forschung; Handlungsempfehlung; Ideenfindung; Literaturrecherche; Referenzarbeit, Fachschema: Fremdsprache / Didaktik, Methodik, Fachkategorie: Fremdsprachendidaktik: Theorie und Methoden, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Moderne Sprachen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: VIII, Seitenanzahl: 530, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Narr Dr. Gunter, Verlag: Narr Dr. Gunter, Verlag: Narr Francke Attempto Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 238, Breite: 173, Höhe: 40, Gewicht: 970, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2447099, Vorgänger EAN: 9783823368397, eBook EAN: 9783823303497 9783823394327, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1943040
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Was sind Extremwertprobleme und Modellbildung?
Extremwertprobleme beschäftigen sich mit der Suche nach den größten oder kleinsten Werten einer Funktion unter bestimmten Bedingungen. Dabei werden Optimierungsverfahren angewendet, um das globale Maximum oder Minimum zu finden. Modellbildung bezieht sich auf den Prozess der Erstellung eines mathematischen Modells, das die Realität oder ein bestimmtes Problem abbildet. Dabei werden vereinfachende Annahmen und Gleichungen verwendet, um komplexe Phänomene zu beschreiben und Lösungen zu finden. **
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Welche Bedeutung haben Einkommensziele für die ökonomische Modellbildung?
Einkommensziele spielen eine wichtige Rolle in der ökonomischen Modellbildung, da sie dazu beitragen, das Verhalten von Haushalten und Unternehmen zu erklären. Sie können beispielsweise als Motivation für Arbeitsbemühungen dienen und beeinflussen somit die Arbeitsangebotsentscheidungen der Haushalte. Darüber hinaus können Einkommensziele auch die Investitionsentscheidungen von Unternehmen beeinflussen, da sie darauf abzielen, Gewinne zu maximieren und somit ihr Einkommen zu steigern. **
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Was sind die grundlegenden Schritte zur Modellbildung in der Wissenschaft und wie werden Modelle zur Vorhersage und Erklärung verwendet?
Die grundlegenden Schritte zur Modellbildung in der Wissenschaft sind: Identifizierung des Systems, Festlegung der Variablen und Parameter, Formulierung von Annahmen und Gleichungen. Modelle werden zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen und zur Erklärung von beobachteten Phänomenen verwendet. Sie helfen Wissenschaftlern, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und Hypothesen zu testen. **
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Was sind die wichtigsten Schritte bei der Modellbildung in wissenschaftlichen Untersuchungen?
Die wichtigsten Schritte bei der Modellbildung in wissenschaftlichen Untersuchungen sind die Identifizierung des zu untersuchenden Systems, die Auswahl der relevanten Variablen und Parameter, sowie die Formulierung von Gleichungen, die das System beschreiben. Anschließend erfolgt die Validierung des Modells durch Vergleich mit experimentellen Daten und gegebenenfalls die Anpassung des Modells. Zum Schluss wird das Modell genutzt, um Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse über das untersuchte System zu gewinnen. **
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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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Herzog, Reinhard: Kennzahlen in der Apotheke
Kennzahlen in der Apotheke , Mit Zahlen Fakten schaffen Passé sind die Zeiten von "Pi mal Daumen" und vagen Vermutungen. Lassen Sie die Zahlen für sich sprechen, um den unternehmerischen Erfolg Ihrer Apotheke klar zu bemessen. In diesem Buch erfahren Sie unter anderem, wann sich der Direkteinkauf von Waren lohnt, welche Artikel die höchsten Umsätze generieren und wann eine Investition rentabel ist. Die 4. Auflage wurde vollständig überarbeitet und aktualisiert. Praktische Excel-Rechenblätter stehen via QR-Code zum Download bereit und helfen Ihnen dabei, maßgeschneiderte Einblicke in Ihr Unternehmen zu erhalten sowie fundierte Entscheidungen zu treffen. Bringen Sie Ihre Apotheke jetzt auf Erfolgskurs! , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Personal-Controlling mit Kennzahlen (Schulte, Christof)
Personal-Controlling mit Kennzahlen , Vorteile - verbindet die Unternehmens- mit der Personalstrategie sowie die Personalarbeit mit Kennzahlen - über 60 ausgewählte Kennzahlen mit ihren wichtigsten Merkmalen Zum Werk Dass Personalmanagement ein zentraler Erfolgsfaktor der Unternehmensführung ist, bleibt unbestritten. Ebenso die Tatsache, dass die Personalkosten i.d.R. den größten Kostenblock eines Unternehmens darstellen; so entstehen bspw. in der Softwareindustrie 60% aller Kosten im Personalbereich. Um aktives Controlling auch im Personalwesen sicherzustellen, sind aussagefähige Messinstrumente erforderlich. Hauptanliegen dieses Buches ist es, mitarbeiterbezogene Maßnahmen zu bewerten und im Sinne einer Steuerung Handlungsempfehlungen bei Soll-Ist-Abweichungen zu geben. Hierzu wird ein Kennzahlensystem vorgestellt, dessen Aufbau sich an den Teilaktivitäten des Personalwesens orientiert, nämlich Personalbedarfs- und -strukturplanung, Personalbeschaffung, Personaleinsatz, Personalerhaltung und Leistungsstimulation, Personalentwicklung, Personalfreisetzung sowie Personalkostenplanung und -kontrolle. Aus dem Inhalt - Personal-Controlling mit Kennzahlen - Instrumente des Personal-Controllings - Personal-Kennzahlen in der Praxis - Implementierung von Personal-Kennzahlen - Kennzahlenblätter Neu in der 4. Auflage Zweifarbiges Layout mit neuen Kennzahlen zum Betrieblichen Gesundheitsmanagement, Diversity und Innovation. Zielgruppe Für Personalleiter, Controller und kaufmännische Leiter in Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 4. Auflage, Erscheinungsjahr: 20200906, Produktform: Leinen, Beilage: gebunden, Titel der Reihe: Controlling Competence##, Autoren: Schulte, Christof, Auflage: 20004, Auflage/Ausgabe: 4. Auflage, Abbildungen: mit ca. 108 Abbildungen, Keyword: Personalmanagement; Unternehmensführung; HR-Controlling; Personalcontrolling; Personalwesen; Reporting; Key Performance Indicators, Fachschema: Controlling~Kontrolle (wirtschaftlich) / Controlling~Unternehmenssteuerung~Kennzahl~Koeffizient~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Personal (Belegschaft)~Wirtschaftsprüfung - Wirtschaftsprüfer~Management / Personalmanagement~Personalmanagement~Personalpolitik~Personalwirtschaft~Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre, Fachkategorie: Buchführung, Rechnungswesen, Controlling~Makroökonomie~Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Bildungszweck: für die Hochschule, Thema: Optimieren, Fachkategorie: Personalmanagement, HRM, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Vahlen Franz GmbH, Verlag: Vahlen, Franz, Breite: 169, Höhe: 27, Gewicht: 720, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783800638017 9783800626441 9783800614004, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0080, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 44136
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Konrad, Franz-Michael: Forschungsmethoden der Erziehungswissenschaft
Forschungsmethoden der Erziehungswissenschaft , Die Literatur zu den etablierten Methoden der sozialwissenschaftlichen Forschung ist zahlreich. Was bislang fehlt, ist eine Grundlegung dieser Forschungsmethoden mit Blick auf die spezifischen Gegebenheiten und Bedürfnisse der Erziehungswissenschaft. In diesem Band wird auf aktuellstem Stand in alle gängigen Forschungsmethoden der Erziehungswissenschaft eingeführt. Knappe wissenschaftsgeschichtliche und wissenschaftstheoretische Hinweise erleichtern die Einordnung. Das Buch stellt die texthermeneutischen Methoden ebenso vor wie die qualitativ- und die quantitativ-empirischen Methoden. Die zahlreich eingestreuten Beispiele stammen alle aus der erziehungswissenschaftlichen Forschung. Ziel ist es, dass nach der Lektüre kleine Forschungsprojekte eigenständig geplant und durchgeführt werden können - von der Problemstellung über die Hypothesenbildung und Datengewinnung bis zur Auswertung und Interpretation der Daten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Welche Statistiksoftware ist am besten geeignet, um große Datensätze zu analysieren und komplexe statistische Modelle zu erstellen?
Die Statistiksoftware R ist am besten geeignet, um große Datensätze zu analysieren und komplexe statistische Modelle zu erstellen. Es bietet eine Vielzahl von Paketen und Funktionen für fortgeschrittene Analysen. Zudem ist R kostenlos und Open Source, was es zu einer beliebten Wahl in der wissenschaftlichen Forschung macht. **
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Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene Bereiche wie Wissenschaft, Technik, Wirtschaft und Sozialwissenschaften?
Die Modellbildung beeinflusst die Wissenschaft, indem sie es Forschern ermöglicht, komplexe Phänomene zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. In der Technik werden Modelle verwendet, um neue Produkte zu entwerfen, Prozesse zu optimieren und Systeme zu simulieren. In der Wirtschaft helfen Modelle bei der Entscheidungsfindung, der Risikobewertung und der Prognose von Marktentwicklungen. In den Sozialwissenschaften ermöglichen Modelle die Analyse von Verhaltensweisen, die Vorhersage von Trends und die Entwicklung von Politikempfehlungen. **
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Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene wissenschaftliche Disziplinen wie Physik, Biologie und Wirtschaft?
Die Modellbildung ist ein wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Forschung in verschiedenen Disziplinen. In der Physik werden Modelle verwendet, um komplexe Phänomene zu erklären und Vorhersagen zu treffen. In der Biologie helfen Modelle, biologische Prozesse zu verstehen, wie z.B. die Ausbreitung von Krankheiten oder die Evolution von Arten. In der Wirtschaft werden Modelle eingesetzt, um ökonomische Zusammenhänge zu analysieren und wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. Durch die Modellbildung können Wissenschaftler in verschiedenen Disziplinen neue Erkenntnisse gewinnen und komplexe Phänomene besser verstehen. **
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Wie beeinflusst die Modellbildung verschiedene wissenschaftliche Disziplinen wie Physik, Biologie und Wirtschaft?
Die Modellbildung ist ein wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Forschung in verschiedenen Disziplinen. In der Physik werden Modelle verwendet, um komplexe Phänomene zu erklären und Vorhersagen zu treffen. In der Biologie helfen Modelle, biologische Prozesse zu verstehen und die Auswirkungen von Veränderungen in Ökosystemen zu analysieren. In der Wirtschaft werden Modelle eingesetzt, um das Verhalten von Märkten und Unternehmen zu untersuchen und wirtschaftliche Trends vorherzusagen. Durch die Modellbildung können Wissenschaftler in verschiedenen Disziplinen neue Erkenntnisse gewinnen und komplexe Phänomene besser verstehen. **
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