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Wie werden numerische Methoden in der Datenanalyse und Modellierung eingesetzt?
Numerische Methoden werden verwendet, um komplexe mathematische Modelle zu lösen, die in der Datenanalyse und Modellierung verwendet werden. Sie ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen und die Berechnung von statistischen Kennzahlen. Durch die Anwendung numerischer Methoden können präzise Vorhersagen getroffen und Muster in den Daten identifiziert werden. **
Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung von Softwareanwendungen, indem sie die Effizienz der Datenabfrage und -manipulation beeinflusst. Ein gut gestaltetes Datenbankmodell kann die Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit einer Anwendung verbessern, indem es die Anzahl der benötigten Abfragen reduziert und die Datenstruktur optimiert. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann zu langsamen Abfragen, ineffizienter Speichernutzung und unzureichender Skalierbarkeit führen, was die Leistung der Softwareanwendung beeinträchtigt. Durch die sorgfältige Modellierung von Datenbanken können Entwickler die Leistung ihrer Softwareanwendungen optimieren und eine bessere Benutzererfahrung bieten. **
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Alfaparf Milano Semi di Lino Style&Care Glossy Pomade Formende Wachspomade zur Ausrichtung und Modellierung der Frisur mit hohem Glanz 100 ml
Alfaparf Milano Semi di Lino Style&Care Glossy Pomade, 100 ml, Haarpomade für Damen, Die Haarpaste Alfaparf Milano Semi di Lino Style&Care wird schnell zu Ihrem unverzichtbarem Helfer beim täglichen Haarstyling. Sie fixiert perfekt die Frisur und hilft Ihnen sie zu formen. Eigenschaften: für einen starken Halt hilft die Frisur zu stylen verleiht der Frisur Textur und Form für eine einfache und schnelle Anwendung ist leicht auswaschbar sorgt für eine langanhaltende Fixierung der Frisur verleiht dem Haar einen brillanten Glanz lässt das Haar wunderschön duften schützt die Haut vor schädlichen Umwelteinflüssen Anwendung: Sie können das Produkt auf feuchtem oder trockenem Haar anwenden. Kreieren Sie die gewünschte Frisur.
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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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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbank ermöglicht effiziente Abfragen und schnelle Datenmanipulation, was die Leistung der Anwendung verbessert. Zudem kann eine skalierbare Datenbankarchitektur das Wachstum der Anwendung unterstützen, indem sie die Handhabung einer steigenden Anzahl von Benutzern und Daten ermöglicht. Eine schlecht modellierte Datenbank kann hingegen zu langsamen Abfragen, Engpässen und Skalierbarkeitsproblemen führen, die die Leistung der Anwendung beeinträchtigen. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine effiziente Datenbankmodellierung kann die Abfragegeschwindigkeit verbessern und die Speichernutzung optimieren, was zu einer besseren Leistung führt. Darüber hinaus kann eine gut gestaltete Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, indem sie die Möglichkeit bietet, Daten effizient zu verteilen und zu verarbeiten, wenn die Anwendung wächst. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann hingegen zu langsameren Abfragen, ineffizienter Speichernutzung und Skalierbarkeitsproblemen führen. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Zudem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, da sie die Anpassung an wachsende Datenmengen erleichtert und die Auswirkungen von Lastspitzen reduziert. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann hingegen zu langsamen Abfragen, Engpässen und Skalierbarkeitsproblemen führen, die die Leistung und Benutzererfahrung beeinträchtigen. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Zudem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, indem sie die Datenbank für zukünftiges Wachstum und erhöhte Benutzerlasten vorbereitet. Andererseits kann eine schlechte Datenbankmodellierung zu Leistungsproblemen und Skalierbarkeitsproblemen führen, da sie ineffiziente Abfragen, Datenredundanzen und Engpässe verursachen kann. **
Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Zudem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, indem sie die Möglichkeit bietet, die Datenbank bei Bedarf zu erweitern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann hingegen zu langsamen Abfragen, Engpässen und Skalierbarkeitsproblemen führen, die die Leistung der Softwareanwendung beeinträchtigen. **
Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Außerdem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, da sie es ermöglicht, dass die Anwendung mit zunehmender Datenmenge und Benutzerzahl umgehen kann. Andererseits kann eine schlechte Datenbankmodellierung zu Leistungsproblemen und Skalierbarkeitsproblemen führen, da sie zu langsamen Abfragen, Dateninkonsistenzen und Engpässen bei der Datenverarbeitung führen kann. **
Produkte zum Begriff Modellierung:
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Sommer, Werner: FreeCAD - 3D Modellierung, Architektur, Mechanik - Einstieg und Praxis - Viele praktische Beispiele - komplett in Farbe
FreeCAD - 3D Modellierung, Architektur, Mechanik - Einstieg und Praxis - Viele praktische Beispiele - komplett in Farbe , FreeCAD - Einstieg und Praxis FreeCAD ist ein parametrisches 3D-Konstruktionsprogramm, mit dem Sie geometrische 2D- und 3D-Modelle sowie technische Zeichnungen erstellen. Um Sie mit dem großen Funktionsumfang des Programms vertraut zu machen, werden die wichtigsten Arbeitsbereiche ausführlich vorgestellt. Anhand zahlreicher Beispiele wird viel Praxiswissen vermittelt: Sie erstellen Modelle für den 3D-Druck, gestalten Gebäude, nutzen Funktionen für die CNC-Steuerung sowie die FEM-Berechnung. Das Buch ist zugleich Tutorial und Nachschlagewerk für FreeCAD. Die beiden Autoren bringen Ihnen mit zahlreichen Anwendungen vor allem aus den Bereichen Mechanik und Architektur und vielen Hilfestellungen die Einsatzmöglichkeiten des Programms näher und unterstützen Sie mit Übungsaufgaben sowie Musterlösungen, die zum Download bereitstehen. Aus dem Inhalt: - Ein erster Rundgang durch die Bedienoberfläche von FreeCAD - Eine Schachfigur modellieren: der Turm - Alles über Skizzen und Skizzen-Beschränkungen - Der Arbeitsbereich Part Design - Technische Zeichnungen von 3D-Modellen: Arbeitsbereich TechDraw - Variantenkonstruktion: der Arbeitsbereich Spreadsheet - Baugruppen erstellen - FreeCAD für die Architektur: der Arbeitsbereich Arch - Zeichnungen von Architektur-Modellen - CNC-Programme erzeugen: der Arbeitsbereich Path - Festigkeit von Bauteilen berechnen: der Arbeitsbereich FEM - Weitere Add-ons Die Autoren Werner Sommer ist langjähriger CAD-Profi und begleitet die CAD-Programme von Autodesk seit vielen Jahren als Berater, Trainer und Autor. Mit über 70 Buchpublikationen gehört er zur Garde der Topautoren bei Markt+Technik. Andreas Schlenker ist CAD-Professional und als Trainer tätig. Seine Themen in Schulung und Beratung: AutoCAD, Inventor und alles, was sonst noch mit CAD, Grafikprogrammen, DTP-Software sowie 3D-Druck zu tun hat. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 19.95 € | Versand*: 0 € -
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
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Alfaparf Milano Semi di Lino Style&Care Glossy Pomade Formende Wachspomade zur Ausrichtung und Modellierung der Frisur mit hohem Glanz 100 ml
Alfaparf Milano Semi di Lino Style&Care Glossy Pomade, 100 ml, Haarpomade für Damen, Die Haarpaste Alfaparf Milano Semi di Lino Style&Care wird schnell zu Ihrem unverzichtbarem Helfer beim täglichen Haarstyling. Sie fixiert perfekt die Frisur und hilft Ihnen sie zu formen. Eigenschaften: für einen starken Halt hilft die Frisur zu stylen verleiht der Frisur Textur und Form für eine einfache und schnelle Anwendung ist leicht auswaschbar sorgt für eine langanhaltende Fixierung der Frisur verleiht dem Haar einen brillanten Glanz lässt das Haar wunderschön duften schützt die Haut vor schädlichen Umwelteinflüssen Anwendung: Sie können das Produkt auf feuchtem oder trockenem Haar anwenden. Kreieren Sie die gewünschte Frisur.
Preis: 11.39 € | Versand*: 4.45 € -
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 €
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Wie werden numerische Methoden in der Datenanalyse und Modellierung eingesetzt?
Numerische Methoden werden verwendet, um komplexe mathematische Modelle zu lösen, die in der Datenanalyse und Modellierung verwendet werden. Sie ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen und die Berechnung von statistischen Kennzahlen. Durch die Anwendung numerischer Methoden können präzise Vorhersagen getroffen und Muster in den Daten identifiziert werden. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung von Softwareanwendungen, indem sie die Effizienz der Datenabfrage und -manipulation beeinflusst. Ein gut gestaltetes Datenbankmodell kann die Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit einer Anwendung verbessern, indem es die Anzahl der benötigten Abfragen reduziert und die Datenstruktur optimiert. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann zu langsamen Abfragen, ineffizienter Speichernutzung und unzureichender Skalierbarkeit führen, was die Leistung der Softwareanwendung beeinträchtigt. Durch die sorgfältige Modellierung von Datenbanken können Entwickler die Leistung ihrer Softwareanwendungen optimieren und eine bessere Benutzererfahrung bieten. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine effiziente Datenbankmodellierung kann die Abfragegeschwindigkeit verbessern und die Speichernutzung optimieren, was zu einer besseren Leistung führt. Darüber hinaus kann eine gut gestaltete Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, indem sie die Möglichkeit bietet, Daten effizient zu verteilen und zu verarbeiten, wenn die Anwendung wächst. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann hingegen zu langsameren Abfragen, ineffizienter Speichernutzung und Skalierbarkeitsproblemen führen. **
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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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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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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
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Corsage ANITA SINCE 1886 "Havanna", Damen, Gr. 85, Cup E, beige (desert), Obermaterial: 75% Polyamid, 25% Elasthan, unifarben, casual, Corsagen, besonderer Tragekomfort, bügelloser starker Halt, tolle Modellierung
Entdecke die perfekte Kombination aus Stil und Komfort mit dem Corsage Havanna von ANITA, einem Meisterwerk, das seit 1886 für Qualität und Eleganz steht. Diese Corsage bietet nicht nur einen bügellosen, starken Halt, sondern überzeugt auch durch ihre besondere Modellierung, die deine Silhouette sanft in Szene setzt. Die florale, elastische Spitze im Obercup verleiht dem Design eine feminine Note, während das dreigeteilte Untercup für optimalen Halt sorgt. Die weichen, entlastenden Schaumträger sind so gestaltet, dass sie eine ideale Trägerführung bieten und den Tragekomfort auf ein neues Level heben. Die kräftige Elastikware, die rund um den Torso verläuft, modelliert sanft und unterstützt gleichzeitig. Der bügellose Halt sorgt dafür, dass du dich den ganzen Tag über wohlfühlst, ohne Kompromisse bei der Unterstützung eingehen zu müssen. Praktisch und funktional: Der Corsage Havanna lässt sich im Schritt mit Haken und Augen verschließen und verfügt über einen Baumwollzwickel, der zusätzlichen Komfort bietet. Zudem ist er mit dem OEKO-TEX® 100 Zertifikat ausgezeichnet, was bedeutet, dass er auf Schadstoffe geprüft wurde und somit sicher für deine Haut ist. Wähle den Corsage Havanna von ANITA für ein unvergleichliches Trageerlebnis, das dich inspirieren wird. Ideal für besondere Anlässe oder den Alltag – dieser Corsage ist ein Must-Have in jeder Garderobe., Farbe: Farbe: desert, Material: Materialzusammensetzung: Obermaterial: 75% Polyamid, 25% Elasthan, Pflegehinweise: Schonwäsche, Optik/Stil: Optik: unifarben, Stil: casual, Serie: Serie: Havanna, Passform/Schnitt: Träger: mit Träger, Trägerdetails: verstellbar, Details: Besondere Merkmale: besonderer Tragekomfort, bügelloser starker Halt, tolle Modellierung,
Preis: 67.23 € | Versand*: 5.95 €
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Zudem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, da sie die Anpassung an wachsende Datenmengen erleichtert und die Auswirkungen von Lastspitzen reduziert. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann hingegen zu langsamen Abfragen, Engpässen und Skalierbarkeitsproblemen führen, die die Leistung und Benutzererfahrung beeinträchtigen. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Zudem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, indem sie die Datenbank für zukünftiges Wachstum und erhöhte Benutzerlasten vorbereitet. Andererseits kann eine schlechte Datenbankmodellierung zu Leistungsproblemen und Skalierbarkeitsproblemen führen, da sie ineffiziente Abfragen, Datenredundanzen und Engpässe verursachen kann. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Zudem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, indem sie die Möglichkeit bietet, die Datenbank bei Bedarf zu erweitern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Eine schlechte Datenbankmodellierung kann hingegen zu langsamen Abfragen, Engpässen und Skalierbarkeitsproblemen führen, die die Leistung der Softwareanwendung beeinträchtigen. **
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Wie beeinflusst die Modellierung von Datenbanken die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen?
Die Modellierung von Datenbanken beeinflusst die Leistung und Skalierbarkeit von Softwareanwendungen, da sie die Struktur und Organisation der Daten bestimmt. Eine gut gestaltete Datenbankmodellierung kann die Abfrageleistung verbessern, indem sie den Zugriff auf Daten optimiert und Redundanzen minimiert. Außerdem kann eine effiziente Datenbankmodellierung die Skalierbarkeit verbessern, da sie es ermöglicht, dass die Anwendung mit zunehmender Datenmenge und Benutzerzahl umgehen kann. Andererseits kann eine schlechte Datenbankmodellierung zu Leistungsproblemen und Skalierbarkeitsproblemen führen, da sie zu langsamen Abfragen, Dateninkonsistenzen und Engpässen bei der Datenverarbeitung führen kann. **
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