Data Science anwenden

Data Science anwenden von Barton,  Thomas, Müller,  Christian
Dieses Buch bietet einen Einstieg in das Thema Data Science auf Basis der visuellen Aufbereitung von Daten. Es hat ethische Betrachtungen in der digitalen Transformation zum Gegenstand und stellt ein Prozessrahmenwerk für die Bewertung von Technologien vor. Außerdem erläutert es Besonderheiten und Erkenntnisse zum Scheitern von Data-Science-Projekten und stellt Empfehlungssysteme unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen vor. Funktionalität zu Machine Learning in Werkzeugen zu Business Analytics wird verglichen und der Einsatz eines Vorgehensmodells für Data Science aufgezeigt.Die Integration erneuerbarer Energien am Beispiel von Photovoltaikanlagen, ein effizienterer Umgang mit Wärmeenergie, wissenschaftliche Literaturauswertung, Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie und ein Framework für die Analyse von Fahrzeugdaten dienen als Anwendungsbeispiele für den konkreten Einsatz von Data Science. Das Buch bietet wichtige Informationen, die für Praktiker ebenso relevant sind wie für Studierende und Lehrende.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Qualität und Data Science in der Marktforschung

Qualität und Data Science in der Marktforschung von Keller,  Bernhard, Klein,  Hans-Werner, Wirth,  Thomas
Die Welt der Marktforschung ist im Wandel und zunehmend wird in Fachmedien die Qualitätsfrage diskutiert. Welche Maßstäbe zeichnen eine hochwertige Datenerhebung aus und welche Methoden sollte der Nachwuchs der Branche beherrschen, um auch weiterhin Markt- und Meinungsanalysen mit einem hohen Mehrwert liefern zu können? Dieses Buch versteht sich als Wegweiser, der zukünftige Anforderungen der Marktforschung analysiert und bewertet und dabei einen Schwerpunkt auf die Chancen und Probleme der Digitalisierung in diesem Bereich setzt. Durch die rasante technische Entwicklung werden immer mehr Daten maschinengesteuert erhoben und teils vollautomatisch ausgewertet. Das Wissen und die Rolle des Marktforschers scheint in dieser schönen neuen Welt auf den ersten Blick völlig überflüssig geworden zu sein, da zahlreiche "Dashboards" und Reporting-Systeme bereits  - scheinbar - alle relevanten Informationen enthalten. Doch bisher durchschauen nur wenige die Hintergründe dieser Vorgänge und nur eine Handvoll Datananalysten weiß die Risiken eines zu optimistischen Glaubens an die Big Data Science richtig einzuschätzen. Somit steht der Marktforschung ein fundamentaler Wandel bevor. Neben der Primärerhebung und dem direkten Kundendialog werden in Zukunft Maßnahmen zur Absicherung der Qualität von Prozessen, Daten, Modellen und Visualisierungen eine immer größere Rolle spielen. Zahlreiche Experten aus Wissenschaft und Praxis haben dieses Thema in vielfältigen Szenarien aufgegriffen und zeigen Lösungswege für die Unsicherheiten und Zweifel, die durch die digitale Transformation der Branche entstanden sind. Das Buch ist somit gleichsam Ratgeber und Leitfaden und bietet Experten aus Wissenschaft und Praxis einen detaillierten Überblick über die jüngsten Entwicklungen in der Data Science. 
Aktualisiert: 2023-05-11
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Data Science anwenden

Data Science anwenden von Barton,  Thomas, Müller,  Christian
Dieses Buch bietet einen Einstieg in das Thema Data Science auf Basis der visuellen Aufbereitung von Daten. Es hat ethische Betrachtungen in der digitalen Transformation zum Gegenstand und stellt ein Prozessrahmenwerk für die Bewertung von Technologien vor. Außerdem erläutert es Besonderheiten und Erkenntnisse zum Scheitern von Data-Science-Projekten und stellt Empfehlungssysteme unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen vor. Funktionalität zu Machine Learning in Werkzeugen zu Business Analytics wird verglichen und der Einsatz eines Vorgehensmodells für Data Science aufgezeigt.Die Integration erneuerbarer Energien am Beispiel von Photovoltaikanlagen, ein effizienterer Umgang mit Wärmeenergie, wissenschaftliche Literaturauswertung, Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie und ein Framework für die Analyse von Fahrzeugdaten dienen als Anwendungsbeispiele für den konkreten Einsatz von Data Science. Das Buch bietet wichtige Informationen, die für Praktiker ebenso relevant sind wie für Studierende und Lehrende.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Data Science anwenden

Data Science anwenden von Barton,  Thomas, Müller,  Christian
Dieses Buch bietet einen Einstieg in das Thema Data Science auf Basis der visuellen Aufbereitung von Daten. Es hat ethische Betrachtungen in der digitalen Transformation zum Gegenstand und stellt ein Prozessrahmenwerk für die Bewertung von Technologien vor. Außerdem erläutert es Besonderheiten und Erkenntnisse zum Scheitern von Data-Science-Projekten und stellt Empfehlungssysteme unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen vor. Funktionalität zu Machine Learning in Werkzeugen zu Business Analytics wird verglichen und der Einsatz eines Vorgehensmodells für Data Science aufgezeigt.Die Integration erneuerbarer Energien am Beispiel von Photovoltaikanlagen, ein effizienterer Umgang mit Wärmeenergie, wissenschaftliche Literaturauswertung, Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie und ein Framework für die Analyse von Fahrzeugdaten dienen als Anwendungsbeispiele für den konkreten Einsatz von Data Science. Das Buch bietet wichtige Informationen, die für Praktiker ebenso relevant sind wie für Studierende und Lehrende.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Data Science

Data Science von Scheid,  Sandro, Vogl,  Stefanie
Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.
Aktualisiert: 2022-08-15
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Data Science

Data Science von Scheid,  Sandro, Vogl,  Stefanie
Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.
Aktualisiert: 2022-10-11
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Data Science anwenden

Data Science anwenden von Barton,  Thomas, Müller,  Christian
Dieses Buch bietet einen Einstieg in das Thema Data Science auf Basis der visuellen Aufbereitung von Daten. Es hat ethische Betrachtungen in der digitalen Transformation zum Gegenstand und stellt ein Prozessrahmenwerk für die Bewertung von Technologien vor. Außerdem erläutert es Besonderheiten und Erkenntnisse zum Scheitern von Data-Science-Projekten und stellt Empfehlungssysteme unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen vor. Funktionalität zu Machine Learning in Werkzeugen zu Business Analytics wird verglichen und der Einsatz eines Vorgehensmodells für Data Science aufgezeigt.Die Integration erneuerbarer Energien am Beispiel von Photovoltaikanlagen, ein effizienterer Umgang mit Wärmeenergie, wissenschaftliche Literaturauswertung, Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie und ein Framework für die Analyse von Fahrzeugdaten dienen als Anwendungsbeispiele für den konkreten Einsatz von Data Science. Das Buch bietet wichtige Informationen, die für Praktiker ebenso relevant sind wie für Studierende und Lehrende.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Data Science anwenden

Data Science anwenden von Barton,  Thomas, Müller,  Christian
Dieses Buch bietet einen Einstieg in das Thema Data Science auf Basis der visuellen Aufbereitung von Daten. Es hat ethische Betrachtungen in der digitalen Transformation zum Gegenstand und stellt ein Prozessrahmenwerk für die Bewertung von Technologien vor. Außerdem erläutert es Besonderheiten und Erkenntnisse zum Scheitern von Data-Science-Projekten und stellt Empfehlungssysteme unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen vor. Funktionalität zu Machine Learning in Werkzeugen zu Business Analytics wird verglichen und der Einsatz eines Vorgehensmodells für Data Science aufgezeigt.Die Integration erneuerbarer Energien am Beispiel von Photovoltaikanlagen, ein effizienterer Umgang mit Wärmeenergie, wissenschaftliche Literaturauswertung, Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie und ein Framework für die Analyse von Fahrzeugdaten dienen als Anwendungsbeispiele für den konkreten Einsatz von Data Science. Das Buch bietet wichtige Informationen, die für Praktiker ebenso relevant sind wie für Studierende und Lehrende.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Qualität und Data Science in der Marktforschung

Qualität und Data Science in der Marktforschung von Keller,  Bernhard, Klein,  Hans-Werner, Wirth,  Thomas
Die Welt der Marktforschung ist im Wandel und zunehmend wird in Fachmedien die Qualitätsfrage diskutiert. Welche Maßstäbe zeichnen eine hochwertige Datenerhebung aus und welche Methoden sollte der Nachwuchs der Branche beherrschen, um auch weiterhin Markt- und Meinungsanalysen mit einem hohen Mehrwert liefern zu können? Dieses Buch versteht sich als Wegweiser, der zukünftige Anforderungen der Marktforschung analysiert und bewertet und dabei einen Schwerpunkt auf die Chancen und Probleme der Digitalisierung in diesem Bereich setzt. Durch die rasante technische Entwicklung werden immer mehr Daten maschinengesteuert erhoben und teils vollautomatisch ausgewertet. Das Wissen und die Rolle des Marktforschers scheint in dieser schönen neuen Welt auf den ersten Blick völlig überflüssig geworden zu sein, da zahlreiche "Dashboards" und Reporting-Systeme bereits  - scheinbar - alle relevanten Informationen enthalten. Doch bisher durchschauen nur wenige die Hintergründe dieser Vorgänge und nur eine Handvoll Datananalysten weiß die Risiken eines zu optimistischen Glaubens an die Big Data Science richtig einzuschätzen. Somit steht der Marktforschung ein fundamentaler Wandel bevor. Neben der Primärerhebung und dem direkten Kundendialog werden in Zukunft Maßnahmen zur Absicherung der Qualität von Prozessen, Daten, Modellen und Visualisierungen eine immer größere Rolle spielen. Zahlreiche Experten aus Wissenschaft und Praxis haben dieses Thema in vielfältigen Szenarien aufgegriffen und zeigen Lösungswege für die Unsicherheiten und Zweifel, die durch die digitale Transformation der Branche entstanden sind. Das Buch ist somit gleichsam Ratgeber und Leitfaden und bietet Experten aus Wissenschaft und Praxis einen detaillierten Überblick über die jüngsten Entwicklungen in der Data Science. 
Aktualisiert: 2023-04-02
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Qualität und Data Science in der Marktforschung

Qualität und Data Science in der Marktforschung von Keller,  Bernhard, Klein,  Hans-Werner, Wirth,  Thomas
Die Welt der Marktforschung ist im Wandel und zunehmend wird in Fachmedien die Qualitätsfrage diskutiert. Welche Maßstäbe zeichnen eine hochwertige Datenerhebung aus und welche Methoden sollte der Nachwuchs der Branche beherrschen, um auch weiterhin Markt- und Meinungsanalysen mit einem hohen Mehrwert liefern zu können? Dieses Buch versteht sich als Wegweiser, der zukünftige Anforderungen der Marktforschung analysiert und bewertet und dabei einen Schwerpunkt auf die Chancen und Probleme der Digitalisierung in diesem Bereich setzt. Durch die rasante technische Entwicklung werden immer mehr Daten maschinengesteuert erhoben und teils vollautomatisch ausgewertet. Das Wissen und die Rolle des Marktforschers scheint in dieser schönen neuen Welt auf den ersten Blick völlig überflüssig geworden zu sein, da zahlreiche "Dashboards" und Reporting-Systeme bereits  - scheinbar - alle relevanten Informationen enthalten. Doch bisher durchschauen nur wenige die Hintergründe dieser Vorgänge und nur eine Handvoll Datananalysten weiß die Risiken eines zu optimistischen Glaubens an die Big Data Science richtig einzuschätzen. Somit steht der Marktforschung ein fundamentaler Wandel bevor. Neben der Primärerhebung und dem direkten Kundendialog werden in Zukunft Maßnahmen zur Absicherung der Qualität von Prozessen, Daten, Modellen und Visualisierungen eine immer größere Rolle spielen. Zahlreiche Experten aus Wissenschaft und Praxis haben dieses Thema in vielfältigen Szenarien aufgegriffen und zeigen Lösungswege für die Unsicherheiten und Zweifel, die durch die digitale Transformation der Branche entstanden sind. Das Buch ist somit gleichsam Ratgeber und Leitfaden und bietet Experten aus Wissenschaft und Praxis einen detaillierten Überblick über die jüngsten Entwicklungen in der Data Science. 
Aktualisiert: 2023-03-14
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