Carsten Felden konzipiert ein Informationssystem, das Entscheidungsträgern strukturierte und unstrukturierte Daten den jeweiligen Benutzerprofilen entsprechend automatisiert zur Verfügung stellt. Er zeigt Grundlagen der Entscheidungstheorie auf und dokumentiert daraus resultierende Anforderungen an die Gestaltung der Benutzerprofile. Er stellt verschiedene Algorithmen vor, untersucht ihre Klassifikationseignung und stellt die Auswirkungen einer derartigen Zuordnung auf das weitere Analyseverhalten eines Anwenders dar.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Carsten Felden konzipiert ein Informationssystem, das Entscheidungsträgern strukturierte und unstrukturierte Daten den jeweiligen Benutzerprofilen entsprechend automatisiert zur Verfügung stellt. Er zeigt Grundlagen der Entscheidungstheorie auf und dokumentiert daraus resultierende Anforderungen an die Gestaltung der Benutzerprofile. Er stellt verschiedene Algorithmen vor, untersucht ihre Klassifikationseignung und stellt die Auswirkungen einer derartigen Zuordnung auf das weitere Analyseverhalten eines Anwenders dar.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Carsten Felden konzipiert ein Informationssystem, das Entscheidungsträgern strukturierte und unstrukturierte Daten den jeweiligen Benutzerprofilen entsprechend automatisiert zur Verfügung stellt. Er zeigt Grundlagen der Entscheidungstheorie auf und dokumentiert daraus resultierende Anforderungen an die Gestaltung der Benutzerprofile. Er stellt verschiedene Algorithmen vor, untersucht ihre Klassifikationseignung und stellt die Auswirkungen einer derartigen Zuordnung auf das weitere Analyseverhalten eines Anwenders dar.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Carsten Felden konzipiert ein Informationssystem, das Entscheidungsträgern strukturierte und unstrukturierte Daten den jeweiligen Benutzerprofilen entsprechend automatisiert zur Verfügung stellt. Er zeigt Grundlagen der Entscheidungstheorie auf und dokumentiert daraus resultierende Anforderungen an die Gestaltung der Benutzerprofile. Er stellt verschiedene Algorithmen vor, untersucht ihre Klassifikationseignung und stellt die Auswirkungen einer derartigen Zuordnung auf das weitere Analyseverhalten eines Anwenders dar.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Meistern Sie mit diesem Buch den Einstieg in das komplexe Feld der Datenanalyse und bauen Sie die heutzutage geforderte Data Literacy auf! Gehen Sie mit Datenkompetenz die ersten eigenen Projekte an! Carsten Felden und Claudia Koschtial vermitteln die nötigen Grundlagen: potenzielle Datenquellen, Datentypen und -strukturen und die Bedeutung von Metadaten. Außerdem lernen Sie Berührungspunkte zwischen Themen wie Data Mining, Maschinellem Lernen, Künstlicher Intelligenz, Cognitive Computing und Business Intelligence kennen. Anhand praktischer Beispiele finden Sie den richtigen Lösungsansatz für Ihre Aufgabenstellung.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Die eXtensible Business Reporting Language (XBRL) ist ein frei verfügbares Format des Finanzberichtswesens, das höhere Geschwindigkeit, bessere Unterstützung der Datenqualitätssicherung
und Datennutzbarkeit durch Automation verspricht. Das deutsche Handelsgesetzbuch (HGB), die International Financial Reporting Standards (IFRS) oder die US-amerikanischen Rechnungslegungsvorschriften (US-GAAP) sind einige Beispiele für existierende Rechnungslegungsstandards, die die XBRL für ein Berichtswesen und eine Übertragung elektronisch verarbeitbar
abbildet.
Dieser praxisorientierte Leitfaden bietet einen Überblick über die XBRL und zeigt insbesondere die Anforderungen im Rahmen einer XBRLEinführung auf. Dabei wird auch die Realisierung der durch die XBRL versprochenen Nutzenpotenziale betrachtet. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Teil A befasst sich mit dem fachlichen Kontext, in dem XBRL eingesetzt wird, und adressiert den technisch versierten Nutzer. Zudem erhält der fachlich versierte Nutzer den technischen Hintergrund zur XBRL. Teil B fokussiert auf die technische Realisierung der Berichtspflichten. Dazu gehören die Implementierungsvarianten, der Implementierungsprozess und die Unterstützung der Werkzeugauswahl. Der letzte Teil schließlich greift die Anwendungssicht auf. Die Autoren stellen verschiedene XBRL-Projekte und Beispiele zur Nutzung von XBRL-Daten vor und geben Empfehlungen für den Prozess des Tagging. Auch auf neuere Entwicklungen im Spannungsfeld der XBRL wie das Data Point Model und das Abstract Model gehen sie ein.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Die eXtensible Business Reporting Language (XBRL) ist ein frei verfügbares Format des Finanzberichtswesens, das höhere Geschwindigkeit, bessere Unterstützung der Datenqualitätssicherung
und Datennutzbarkeit durch Automation verspricht. Das deutsche Handelsgesetzbuch (HGB), die International Financial Reporting Standards (IFRS) oder die US-amerikanischen Rechnungslegungsvorschriften (US-GAAP) sind einige Beispiele für existierende Rechnungslegungsstandards, die die XBRL für ein Berichtswesen und eine Übertragung elektronisch verarbeitbar
abbildet.
Dieser praxisorientierte Leitfaden bietet einen Überblick über die XBRL und zeigt insbesondere die Anforderungen im Rahmen einer XBRLEinführung auf. Dabei wird auch die Realisierung der durch die XBRL versprochenen Nutzenpotenziale betrachtet. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Teil A befasst sich mit dem fachlichen Kontext, in dem XBRL eingesetzt wird, und adressiert den technisch versierten Nutzer. Zudem erhält der fachlich versierte Nutzer den technischen Hintergrund zur XBRL. Teil B fokussiert auf die technische Realisierung der Berichtspflichten. Dazu gehören die Implementierungsvarianten, der Implementierungsprozess und die Unterstützung der Werkzeugauswahl. Der letzte Teil schließlich greift die Anwendungssicht auf. Die Autoren stellen verschiedene XBRL-Projekte und Beispiele zur Nutzung von XBRL-Daten vor und geben Empfehlungen für den Prozess des Tagging. Auch auf neuere Entwicklungen im Spannungsfeld der XBRL wie das Data Point Model und das Abstract Model gehen sie ein.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Die eXtensible Business Reporting Language (XBRL) ist ein frei verfügbares Format des Finanzberichtswesens, das höhere Geschwindigkeit, bessere Unterstützung der Datenqualitätssicherung
und Datennutzbarkeit durch Automation verspricht. Das deutsche Handelsgesetzbuch (HGB), die International Financial Reporting Standards (IFRS) oder die US-amerikanischen Rechnungslegungsvorschriften (US-GAAP) sind einige Beispiele für existierende Rechnungslegungsstandards, die die XBRL für ein Berichtswesen und eine Übertragung elektronisch verarbeitbar
abbildet.
Dieser praxisorientierte Leitfaden bietet einen Überblick über die XBRL und zeigt insbesondere die Anforderungen im Rahmen einer XBRLEinführung auf. Dabei wird auch die Realisierung der durch die XBRL versprochenen Nutzenpotenziale betrachtet. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Teil A befasst sich mit dem fachlichen Kontext, in dem XBRL eingesetzt wird, und adressiert den technisch versierten Nutzer. Zudem erhält der fachlich versierte Nutzer den technischen Hintergrund zur XBRL. Teil B fokussiert auf die technische Realisierung der Berichtspflichten. Dazu gehören die Implementierungsvarianten, der Implementierungsprozess und die Unterstützung der Werkzeugauswahl. Der letzte Teil schließlich greift die Anwendungssicht auf. Die Autoren stellen verschiedene XBRL-Projekte und Beispiele zur Nutzung von XBRL-Daten vor und geben Empfehlungen für den Prozess des Tagging. Auch auf neuere Entwicklungen im Spannungsfeld der XBRL wie das Data Point Model und das Abstract Model gehen sie ein.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Die eXtensible Business Reporting Language (XBRL) ist ein frei verfügbares Format des Finanzberichtswesens, das höhere Geschwindigkeit, bessere Unterstützung der Datenqualitätssicherung
und Datennutzbarkeit durch Automation verspricht. Das deutsche Handelsgesetzbuch (HGB), die International Financial Reporting Standards (IFRS) oder die US-amerikanischen Rechnungslegungsvorschriften (US-GAAP) sind einige Beispiele für existierende Rechnungslegungsstandards, die die XBRL für ein Berichtswesen und eine Übertragung elektronisch verarbeitbar
abbildet.
Dieser praxisorientierte Leitfaden bietet einen Überblick über die XBRL und zeigt insbesondere die Anforderungen im Rahmen einer XBRLEinführung auf. Dabei wird auch die Realisierung der durch die XBRL versprochenen Nutzenpotenziale betrachtet. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Teil A befasst sich mit dem fachlichen Kontext, in dem XBRL eingesetzt wird, und adressiert den technisch versierten Nutzer. Zudem erhält der fachlich versierte Nutzer den technischen Hintergrund zur XBRL. Teil B fokussiert auf die technische Realisierung der Berichtspflichten. Dazu gehören die Implementierungsvarianten, der Implementierungsprozess und die Unterstützung der Werkzeugauswahl. Der letzte Teil schließlich greift die Anwendungssicht auf. Die Autoren stellen verschiedene XBRL-Projekte und Beispiele zur Nutzung von XBRL-Daten vor und geben Empfehlungen für den Prozess des Tagging. Auch auf neuere Entwicklungen im Spannungsfeld der XBRL wie das Data Point Model und das Abstract Model gehen sie ein.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Spätestens mit dem Großprojekt Energiewende rücken Smart Grids in den Blickpunkt
verstärkterDiskussionen und Aktivitäten von unterschiedlichen Akteuren. Der IT kommt bei der kommunikativen Vernetzung und Steuerung aller Komponenten im Zusammenspiel von Speicherung, Netzbetriebsmitteln und Verbrauchern eine bedeutende Rolle zu. Umgekehrt lassen sich bewährte Servicekonzepte und
Geschäftsmodelle aus der IT auch als übertragbare Muster für vergleichbare Ansätze in einer dezentralen Energieversorgung verstehen.
HMD 291 gibt einen aktuellen Abriss über entsprechende Ansätze und Erfahrungen und thematisiert dabei Kernfragestellungen aus der Sicht der Wirtschaftsinformatik. Hierzu gehören z. B.:
- Intelligente Stromnetze
- Perspektiven des Smart Grid
- Energiemanagementsysteme
- Geschäftsmodelle der Energieversorger
Sie finden im vorliegenden Schwerpunktheft sowohl konzeptionelle Betrachtungen wie auch praktische Lösungsansätze und Erfahrungen aus Pilotprojekten.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
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