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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,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Ei Electronics Rauchwarnmelder m.APP Abfrage +Batt. Ei650iC-3XD
Eigenschaften: 10-Jahres-Rauchwarnmelder nach dem Streulichtprinzip, fest eingebaute 3V-Lithiumbatterie, optional funkvernetzbar mit Funkmodul Ei600MRF (separat erhältlich), oder drahtvernetzbar, AudioLINK-Funktion, Komfort-Identifikation, Diagnosefunktion, Ereignisspeicher, 12h-Signalunterdrückung, großer Test-/Stummschaltknopf, anschwellende Testlautstärke, ohne LED-Blinken, schlafzimmertauglich, automatische Verschmutzungskompensation, Demontagesicherung, Qualitätssiegel Q, geprüft und zertifiziert nach DIN EN 14604, zur Verwendung nach DIN 14676-1, 10 Jahre Lebensdauer
Preis: 36.49 € | Versand*: 5.95 € -
CHIGEE CGRC LIN 3-Pin Datenzugriff und Wunderradsteuerung für BMW
* Bluetooth-Konnektivität für nahtlosen Datenaustausch * Echtzeit-Anzeige wichtiger Motordaten wie Geschwindigkeit, Drehzahl, Reifendruck, Motortemperatur und mehr * Einfache Installation durch Plug-and-Play auf BMW Navigator Stecker | Artikel: CHIGEE CGRC LIN 3-Pin Datenzugriff und Wunderradsteuerung für BMW
Preis: 129.00 € | Versand*: 2.99 € -
Thermo-Hygrometer mit Comfort Barometer und Min/Max Speicherung
Thermo-Hygrometer mit Comfort Barometer und Min/Max Speicherung
Preis: 18.50 € | Versand*: 5.50 €
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Wie kann man in der Datenanalyse Segmente identifizieren und analysieren?
In der Datenanalyse können Segmente identifiziert werden, indem man die Daten nach bestimmten Merkmalen oder Verhaltensweisen gruppiert. Anschließend können diese Segmente mithilfe von statistischen Methoden wie Clusteranalyse oder Entscheidungsbäumen analysiert werden, um Muster oder Trends zu erkennen. Die Ergebnisse können dann genutzt werden, um zielgerichtete Marketingstrategien oder personalisierte Angebote zu entwickeln.
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Welche Methoden werden in der Datenanalyse eingesetzt, um Muster und Trends zu identifizieren?
In der Datenanalyse werden Methoden wie Clusteranalyse, Regressionsanalyse und Zeitreihenanalyse eingesetzt, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Methoden helfen dabei, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Durch den Einsatz von Visualisierungstechniken wie Diagrammen und Grafiken können die identifizierten Muster und Trends übersichtlich dargestellt werden.
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Wie wirkt sich die Normalisierung auf die Datenbankleistung, die Datenintegrität und die Datenkonsistenz aus?
Die Normalisierung verbessert die Datenbankleistung, indem sie Redundanzen reduziert und die Effizienz der Abfragen erhöht. Sie trägt zur Datenintegrität bei, indem sie sicherstellt, dass die Daten konsistent und korrekt gespeichert werden. Durch die Normalisierung wird die Datenkonsistenz verbessert, da sie sicherstellt, dass die Daten in verschiedenen Tabellen konsistent und aktuell sind. Insgesamt trägt die Normalisierung dazu bei, die Datenbank effizienter, zuverlässiger und konsistenter zu machen.
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Wie kann man Datenanalyse nutzen, um Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren?
Durch den Einsatz von Datenanalysetechniken wie statistische Analysen und maschinelles Lernen können Muster und Trends in großen Datensätzen identifiziert werden. Durch die Visualisierung von Daten können komplexe Zusammenhänge leichter erkannt werden. Die Identifizierung von Mustern und Trends kann dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.
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Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Inebrya Färbeschale mit Skalierung 300ml
In der Inebrya Färbeschale mit einer Skalierung bis 300ml lässt sich Farbe von Colorationen oder Tönungen sauber anmischen und aufbewahren. Schwarz mit Inebrya-Logo.
Preis: 3.90 € | Versand*: 4.99 € -
Doppelmessbecher 30/50ml, Skalierung - Edelstahl
Das Barmaß kann leicht gereinigt werden und durch die nach außen gebogenen Ränder steht dieser Messbecher sehr stabil. Die Skala ist in 2ml Schritte unterteilt und befindet sich jeweils innen im Becher.
Preis: 5.79 € | Versand*: 5.95 € -
Messbecher, PP - Skalierung bis 5000ml
Dieser Kunststoff-Messbecher fasst bis zu 5000ml und eignet sich daher vor allem zum Kochen und Backen im großen Stil - beispielsweise im industriellen oder gastronomischen Bereich. Aber nicht nur seine Größe überzeugt in dieser Hinsicht, sondern auch andere praktische Eigenschaften. Da wäre beispielsweise die doppelte Skalierung: Gegenüberliegend befinden sich zwei gleich eingeteilte Skalen, wovon eine transparent und haptisch geprägt, während die andere in blau aufgedruckt ist. Beide verfügen alle 100ml über Messstriche, wobei jeder fünfte Strich besonders hervorgehoben und beziffert ist. Zusätzlich befinden sich links neben der Skala Literangaben, die in 1/2-Schritten angeordnet sind. Der geschlossene Henkel des Bechers hat eine geriffelte Innenfläche. Diese sorgt für Grifffestigkeit sogar im nassen Zustand. Direkt gegenüber befindet sich ein spitz zulaufender Ausguss von entsprechend...
Preis: 15.99 € | Versand*: 5.95 €
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Wie kann man Datenanalyse nutzen, um Erkenntnisse und Muster in großen Datensätzen zu identifizieren?
Durch die Anwendung von statistischen Methoden und Algorithmen können Datenanalysten große Datensätze analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken helfen dabei, komplexe Daten verständlich darzustellen. Durch die Interpretation der Ergebnisse können fundierte Entscheidungen getroffen und neue Erkenntnisse gewonnen werden.
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Wie kann man effektiv Duplikate in einer Datenbank identifizieren und entfernen, um die Datenintegrität zu gewährleisten?
1. Verwende SQL-Abfragen, um Duplikate basierend auf eindeutigen Schlüsseln zu identifizieren. 2. Nutze deduplizierungs-Tools oder Skripte, um die Duplikate zu entfernen. 3. Regelmäßige Überprüfungen und Datenbereinigungen durchführen, um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten.
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Was beinhaltet eine Whois-Abfrage und wie kann sie dabei helfen, die Eigentümer von Domainnamen zu identifizieren?
Eine Whois-Abfrage beinhaltet die Abfrage einer öffentlichen Datenbank, um Informationen über den Eigentümer einer Domain zu erhalten. Sie kann helfen, den Namen, die Kontaktdaten und den Registrar einer Domain zu identifizieren. Diese Informationen sind nützlich, um rechtliche oder technische Fragen im Zusammenhang mit einer Domain zu klären.
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Wie identifizieren sich Menschen, die sich als Kampfhubschrauber identifizieren?
Menschen, die sich als Kampfhubschrauber identifizieren, können dies auf verschiedene Weisen zum Ausdruck bringen. Sie können ihre Identität durch Kleidung, Accessoires oder Symbole, die mit Kampfhubschraubern in Verbindung stehen, zeigen. Darüber hinaus können sie ihre Identität auch in Online-Foren, sozialen Medien oder bei Veranstaltungen teilen, die sich mit Militärtechnologie oder Luftfahrt beschäftigen. Es ist wichtig anzumerken, dass dies eine metaphorische oder symbolische Identifikation sein kann und nicht wörtlich zu verstehen ist.
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