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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 € -
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 € -
Steinberg Systems Schichtdickenmessgerät - 0 - 2000 μm - ±3 % + 1 μm - Datenanalyse SBS-TG-3000
In Sekundenschnelle Lackschichten messen – mit dem Schichtdickenmessgerät von Steinberg Systems kein Problem! Das hochsensible Gerät ermittelt automatisch, wie stark verschiedene Schichten, wie etwa Farbe oder Kunststoffe, auf ferromagnetischen Metallen sind. Die vielen Funktionen und exakten Messergebnisse machen das Gerät zum Muss in jeder Autowerkstatt. Umfangreicher geht’s kaum: Das Lackmessgerät bietet neben verstellbarer Display-Helligkeit und Alarm-Lautstärke viele Funktionen: automatisch rotierende Anzeige und Abschaltung, Analysesoftware mit verschiedenen Darstellungen der Messwerte, verschiedene Modi sowie die Batterie-Warnanzeige. Die gemessenen Werte übertragen Sie per Bluetooth bequem auf den Rechner. Dank spezieller App behalten Sie den Überblick über die Daten. Der Lacktester verfügt zudem über eine integrierte, hochempfindliche Sonde. Diese misst auf ±3 % + 1 μm genau. Vor der Messung justieren Sie das Gerät schnell und einfach mittels Nullpunkt- oder Mehrpunktkalibrierung. Dazu verwenden Sie im besten Fall eine unbeschichtete Probe des Substrates, das Sie messen möchten. Alternativ eignet sich auch eine glatte Nullplatte. Mit dem Lackdicken-Messer prüfen Sie die Dicke nichtmagnetischer Schichten auf verschiedenen Oberflächen, beispielsweise auf Edelstahl, Eisen, Aluminium oder Kupfer. Dazu nutzt das Gerät die Wirbelstromprüfung. Diese ermöglicht Ihnen die zerstörungsfreie Messung mit einem hohen Messbereich von 0 - 2000 μm. Die Ergebnisse lesen Sie bequem auf dem klaren LCD ab.
Preis: 109.00 € | Versand*: 0.00 € -
Cerascreen Lebensmittelallergie Test Ige-analyse
Anwendungsgebiet von Cerascreen Lebensmittelallergie Test Ige-analyseDer Cerascreen Lebensmittelallergie Test Ige-analyse untersucht die Konzentration spezifischer IgE-Antikörper im Blut und gibt Hinweise auf eine eventuelle Lebensmittelallergie. Nach Absenden der Probe an ein Diagnostik-Fachlabor erhalten Sie einen ausführlichen Ergebnisbericht. Wirkstoffe / Inhaltsstoffe / ZutatenDas Lebensmittelallergie-Testkit besteht aus einer ausführlichen, bebilderten Anleitung, in der die gesamte Testdurchführung und die Online- Registrierung des Tests erklärt wird einem Blutentnahme-Set, bestehend aus 2 Lanzetten, einer Trockenblutkarte, Pflaster, Tupfer und Desinfektionstuch einem frankierten Rücksendeumschlag in dem die Blutprobe kostenlos an das cerascreen-Labor gesendet wird einer Aktivierungskarte mit Test-ID zur Registrierung des Tests. DosierungCerascreen Lebensmittelallergie Testkit (Packungsgröße: 1 stk) ist wie folgt anzuwenden: Blutentnahme: Mithilfe des Blutentnahmesets wird eine kleine Blutprobe aus dem Finger entnommen, auf eine Trockenblutkarte gegeben und anschließend in dem beiliegenden Rücksendeumschlag kostenfrei an das diagnostische Fachlabor von cerascreen® geschickt. Auswertung Das Diagnostik-Fachlabor analysiert Ihr Blut auf IgE-Antikörper zu 38 Lebensmitteln. Detaillierter Ergebnisbericht Ihren Ergebnisbericht können Sie nach wenigen Tagen in dem persönlichen Online-Kundenbereich einsehen. Individuelle Empfehlungen: Neben den detaillierten Ergebnissen bekommen Sie Gesundheitsempfehlungen, wie Sie mit festgestellten Allergien umgehen und wie Sie Ihre Ernährung trotz Lebensmittelallergie gesund und ausgewogen gestalten können. Zusätzlich erhalten Sie Tipps, mit denen Sie Ihre Verdauung und Ihre Darmgesundheit unterstützen können. Cerascreen Lebensmittelallergie Test Ige-analyse können in Ihrer Versandapotheke www.deutsche
Preis: 69.00 € | Versand*: 0.00 €
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Was ist statistische Signifikanz und warum ist sie wichtig in der Datenanalyse?
Statistische Signifikanz bedeutet, dass ein Ergebnis nicht zufällig ist, sondern aufgrund von echten Unterschieden oder Zusammenhängen in den Daten. Sie ist wichtig in der Datenanalyse, um sicherzustellen, dass die beobachteten Effekte tatsächlich vorhanden sind und nicht auf Zufall oder Stichprobenschwankungen zurückzuführen sind. Signifikanzniveaus helfen Forschern, fundierte Schlussfolgerungen aus ihren Daten zu ziehen und die Relevanz ihrer Ergebnisse zu beurteilen.
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Wann Korrelation und wann t Test?
Wann Korrelation und wann t Test? Der t-Test wird verwendet, um zu überprüfen, ob der Mittelwert zweier Gruppen signifikant voneinander abweicht. Er eignet sich also gut, wenn man den Unterschied zwischen den Mittelwerten von zwei Gruppen untersuchen möchte. Die Korrelation hingegen wird genutzt, um zu untersuchen, ob und wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen. Sie eignet sich also gut, wenn man den Zusammenhang zwischen zwei Variablen analysieren möchte. Letztendlich hängt die Wahl zwischen Korrelation und t-Test davon ab, welche Fragestellung man untersuchen möchte: Geht es um den Zusammenhang zwischen Variablen oder um den Unterschied zwischen Gruppen?
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Welche Methoden werden zur Analyse und Auswertung großer Datenmengen in der heutigen Datenanalyse eingesetzt?
In der heutigen Datenanalyse werden Methoden wie Data Mining, Machine Learning und künstliche Intelligenz eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und auszuwerten. Diese Methoden ermöglichen es, Muster, Trends und Erkenntnisse in den Daten zu identifizieren und zu nutzen. Durch den Einsatz dieser Techniken können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und wettbewerbsfähig bleiben.
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Was sind alternative statistische Tests zum Chi-Quadrat-Test?
Alternative statistische Tests zum Chi-Quadrat-Test sind zum Beispiel der t-Test, der F-Test und der Wilcoxon-Test. Diese Tests werden verwendet, um Unterschiede oder Zusammenhänge zwischen Variablen zu untersuchen, basierend auf den Eigenschaften der Daten und den spezifischen Forschungsfragen. Die Wahl des Tests hängt von der Art der Daten, der Verteilung und den Hypothesen ab, die getestet werden sollen.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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Was ist der Zweck des T-Tests und wie wird er in der statistischen Datenanalyse verwendet?
Der Zweck des T-Tests ist es, zu überprüfen, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten von zwei Gruppen gibt. Er wird in der statistischen Datenanalyse verwendet, um festzustellen, ob die beobachteten Unterschiede zwischen den Gruppen aufgrund von echten Unterschieden oder rein zufälligen Variationen beruhen. Der T-Test hilft Forschern dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Daten zu ziehen.
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Wann Korrelation und wann Regression?
Wann Korrelation und wann Regression? Korrelation wird verwendet, um den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu messen, ohne eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zu postulieren. Wenn man herausfinden möchte, ob und wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen, ist die Korrelation die geeignete Methode. Regression hingegen wird verwendet, um eine Vorhersage oder Schätzung einer abhängigen Variablen basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu machen. Wenn man also den Einfluss einer oder mehrerer Variablen auf eine andere Variable untersuchen möchte, ist die Regression die passende Methode. Insgesamt kann man sagen, dass Korrelation verwendet wird, um den Zusammenhang zwischen Variablen zu untersuchen, während Regression verwendet wird, um Vorhersagen oder Schätzungen basierend auf diesen Zusammenhängen zu machen. Beide Methoden sind wichtige Werkzeuge in der statistischen Analyse, jedoch mit unterschiedlichen Anwendungsgebieten und Zielen.
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Was ist statistische Signifikanz und warum ist sie wichtig bei der Auswertung von Forschungsergebnissen?
Statistische Signifikanz zeigt an, ob ein beobachteter Effekt wahrscheinlich nicht zufällig ist. Sie ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse einer Studie tatsächlich auf eine Ursache-Wirkungs-Beziehung hinweisen. Ohne statistische Signifikanz könnten Forschungsergebnisse nicht verallgemeinert oder als gültig betrachtet werden.
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Was ist die Bedeutung und Anwendung von Korrelation in Statistik und Datenanalyse?
Die Korrelation misst den Zusammenhang zwischen zwei Variablen und zeigt, ob sie gemeinsam variieren. Sie wird verwendet, um Beziehungen zwischen Daten zu identifizieren und Muster zu erkennen. Korrelationen können positiv, negativ oder neutral sein und helfen bei der Interpretation von statistischen Ergebnissen.
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