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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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BGS Magnetständer für Messinstrumente
Eigenschaften: mit Ein-/Aus-Schalter Messuhrenaufnahme für 4,5 mm und 8 mm Schaft Magnetblock mit Prismenauflage (z.B. für Wellen) Haltearm mit Feineinstellung und Gelenk Geeignet zur Aufnahme mechanischer und digitaler Messuhren
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Facom Kunststoffmodul - Messinstrumente 4-tlg
Lieferumfang: Messschieber: 805.1 Bügelmessschraube: 806.F Gewindelehre, 23 Blätter: 814.M Fühlerlehre: 804 Kunststoffeinlage: PL.634
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1St. Benning 020053 Steckdosentester. Fingerkontakt PE. Fehlererkennung RCD-Test...
Benning SDT 1. Steckdosentester. Schnelle und einfache Prüfung von Schutzkontaktsteckdosen auf korrekten Anschluss, Verdrahtungsfehler, wie fehlender PE-, N- und L-Leiter sowie die Vertauschung von L- und PE-Leiter werden eindeutig über 3 LEDs angezeigt. Aktiver PE-Test mit Berührungselektrode und LC-Display warnt vor dem Anliegen einer gefährlichen Berührungsspannung (> 50 V) am Schutzleiteranschluss (PE). Prüftaste zur Auslösung von 30 mA RCD/FI-Schutzschalter. Eindeutige Anzeige über LEDs und LC-Display. Leicht verständliche Status-Tabelle informiert über den korrekten Anschluss, OK grün, und die Art des vorliegenden Fehlers, rot, der Schutzkontaktsteckdose. Prüfart 2-polig. Spannungsanzeige sonstige. Spannungsmessbereich 230 V AC. Klingenlänge 17 mm. Klingenbreite 4 mm. Stromversorgung vom Prüfobjekt (ohne Batterie). Messkreiskategorie Cat II. Spannung Messkreiskategorie 300 V. Ab...
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Wie können Datenanalyse-Tools zur Optimierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden?
Datenanalyse-Tools können genutzt werden, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um Geschäftsprozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Durch die kontinuierliche Überwachung und Anpassung von Prozessen können Unternehmen wettbewerbsfähiger werden und bessere Entscheidungen treffen.
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Welche Tools eignen sich am besten zur Datenanalyse und -visualisierung?
Tools wie Tableau, Power BI und Qlik Sense sind beliebt für die Datenanalyse und -visualisierung aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität. Sie bieten eine Vielzahl von Funktionen zur Datenverarbeitung, -visualisierung und -präsentation. Die Auswahl des besten Tools hängt jedoch von den individuellen Anforderungen und Präferenzen ab.
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Wie können Datenanalyse-Tools verwendet werden, um Geschäftsprozesse zu verbessern?
Datenanalyse-Tools können verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um Geschäftsprozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Prozesse können Unternehmen ihre Leistung verbessern und Wettbewerbsvorteile erlangen.
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Wie können Datenanalyse-Tools dabei helfen, Unternehmen bessere Entscheidungen zu treffen?
Datenanalyse-Tools können große Mengen von Daten schnell verarbeiten und Muster oder Trends identifizieren. Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, basierend auf Fakten und nicht nur auf Annahmen. Die Tools ermöglichen es, Risiken zu minimieren, Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Welche Business-Tools verwenden Unternehmen typischerweise für die Datenanalyse und Berichterstattung?
Unternehmen verwenden typischerweise Business-Intelligence-Tools wie Tableau, Power BI oder Qlik für die Datenanalyse und Berichterstattung. Diese Tools ermöglichen es, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und in aussagekräftige Berichte und Dashboards umzuwandeln. Durch die Verwendung solcher Tools können Unternehmen fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten treffen.
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Welche Tools eignen sich am besten zur effizienten Datenanalyse und Visualisierung?
Für die effiziente Datenanalyse und Visualisierung eignen sich Tools wie Tableau, Power BI und Google Data Studio, die eine benutzerfreundliche Oberfläche und umfangreiche Funktionen bieten. Diese Tools ermöglichen es, große Datenmengen schnell zu analysieren, aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen und Erkenntnisse leicht verständlich zu präsentieren. Durch die Integration von verschiedenen Datenquellen und die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen ihre Datenanalyse optimieren und fundierte Entscheidungen treffen.
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Welche Tools eignen sich am besten zur Datenanalyse und -visualisierung für Einsteiger?
Für Einsteiger eignen sich Tools wie Microsoft Excel, Google Sheets und Tableau Public am besten zur Datenanalyse und -visualisierung. Diese Programme sind benutzerfreundlich, bieten eine Vielzahl von Funktionen und sind leicht zu erlernen. Zudem gibt es zahlreiche Online-Tutorials und Schulungen, die Einsteigern den Umgang mit diesen Tools erleichtern.
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Welche Methoden können zur Durchführung von zuverlässigen Zuverlässigkeitstests in der Qualitätskontrolle eingesetzt werden?
Zuverlässigkeitstests können durch statistische Methoden wie die Weibull-Analyse durchgeführt werden. Zudem können Beschleunigungstests eingesetzt werden, um die Lebensdauer eines Produkts zu simulieren. Ein weiterer Ansatz ist die Fehlerbaumanalyse, um potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren.
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