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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
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Kohlbecker, Günter: Gebäudeenergiegesetzt Informationen für Immobilieneigentümer
Gebäudeenergiegesetzt Informationen für Immobilieneigentümer , Die Erhöhung der Treibhausgase in der Atmosphäre entsteht unter anderem durch das Verbrennen fossiler Brennstoffe, z. B. durch das Heizen in Wohngebäuden. Ebenso ist erkennbar, dass die Klimaerwärmung auch die Forderung nach kühlen Räumen ankurbelt und somit ein Mehrfaches an Energie verbraucht wird. Die Konsequenz daraus ist für uns, die Art des Heizens auf Klimaneutralität umzustellen und auch das Umfeld gegen die Erwärmung zu wappnen. Ein Schwerpunkt gibt die Regierung beim Thema Heizung vor. Also ist es an der Zeit, dass sich Haus- und Wohnungseigentümer Gedanken machen, wie sie durch Änderungen bzw. Anpassungen ihr eigenes Gebäude fit für die Zukunft machen können. Dabei ist zu bedenken, dass bei einem Gebäude jede Änderung auch eine Verschiebung beziehungsweise Änderung an einer anderen Stelle bewirkt. Alle energiesparenden Maßnahmen belasten den Geldbeutel. Die Kosten für Material, Handwerker etc. fallen sofort an, die entstehenden Einsparungen, z. B. bei den Strom- und Heizkosten, machen sich aber erst im Laufe der Zeit bemerkbar. Es gilt also zu entscheiden, welche Maßnahmen eignen sich und sind gut umsetzbar? Welche (gesetzlichen) Verpflichtungen haben Immobilieneigentümer? Dieses Buch hilft dabei, rechtliche Grundlagen und die eigenen Vorstellungen in Einklang zu bringen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 24.90 € | Versand*: 0 € -
Praher, Gerhard: EIOLO und INARDA - Informationen II - Der Dialog
EIOLO und INARDA - Informationen II - Der Dialog , Dieses Buch, das auf telepathischem Wege von den beiden plejadischen Wesen "EIOLO und INARDA" an Gerhard Praher übermittelt wurde, spricht sehr viele Bewusstseinsthemen an. Es ist Ratgeber und Hilfestellung für viele Fragen des täglichen Lebens, wissenschaftlicher Phänomene und des spirituellen Seins. Lasse Dich ein auf diesen ungewöhnlichen Dialog, der Dir leicht verständliche Antworten auf Deine Fragen gibt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 € -
Dreifke® Aufkleber mit sonstigen Informationen, transparent, Folie, selbstklebend, 70x50mm
Dreifke® Aufkleber mit sonstigen Informationen, transparent, Folie, selbstklebend, 70x50mm Aufkleber mit sonstigen Informationen, Farbe: transparent, Material: selbstklebende Folie, permanent haftend, für den Inneneinsatz, wasser-, öl- und laugenbeständig, temperaturbeständig von -40 bis +80°C, Format: 70 x 50 mm
Preis: 7.00 € | Versand*: 3.95 €
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Wie funktioniert die Aggregation von Daten in der Datenverarbeitung und welche Vorteile kann sie für die Analyse und Auswertung von Informationen bieten?
Die Aggregation von Daten in der Datenverarbeitung beinhaltet das Zusammenführen von verschiedenen Datensätzen zu einem Gesamtdatensatz. Dies ermöglicht eine bessere Übersicht und Analyse der Informationen, da Zusammenhänge und Muster leichter erkennbar sind. Durch die Aggregation können Trends und Entwicklungen schneller identifiziert und fundierte Entscheidungen getroffen werden.
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Welche verschiedenen Arten von Datenquellen können für die Analyse und Auswertung von Informationen genutzt werden?
Datenquellen können intern aus Unternehmensdatenbanken stammen, extern aus öffentlichen Datenbanken oder sozialen Medien und aus Sensoren oder IoT-Geräten. Die Daten können strukturiert (z.B. in Tabellen), unstrukturiert (z.B. Texte) oder halbstrukturiert (z.B. XML) sein. Die Auswahl der Datenquellen hängt von den Analysezielen und der Verfügbarkeit der Daten ab.
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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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Können Sie Informationen über den LinkedIn-Algorithmus geben?
Der LinkedIn-Algorithmus ist ein komplexer Algorithmus, der die Relevanz und Sichtbarkeit von Beiträgen in der LinkedIn-Timeline bestimmt. Er berücksichtigt Faktoren wie die Interaktionen der Nutzer mit Beiträgen, die Relevanz des Inhalts für den Nutzer und die Aktualität des Beitrags. Der Algorithmus priorisiert auch Beiträge von Personen, mit denen der Nutzer eine starke Verbindung hat.
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Formeln für Mathematik und Statistik (Terveer, Ingolf)
Formeln für Mathematik und Statistik , Die Formeln für das Wirtschaftsstudium immer griffbereit Die 4., überarbeitete und erweiterte Auflage bietet genau die mathematischen und statistischen Formeln der Wirtschaftswissenschaften, die Sie in der Mathe- und Statistikprüfung benötigen. Zahlreiche Verteilungen und ihre Eigenschaften sind zudem in Tabellenform dargestellt, ebenso statistische Tests in Ein- und Zweistichprobenmodellen sowie Verfahren der Regressionsanalyse. Neu in dieser Formelsammlung sind in der Mathematik die Formeln zur Analysis explizit für zwei Variablen. In der Statistik kamen Formeln bei Konfidenzintervallen für Verteilungsparameter hinzu. Ein wichtiges Nachschlagewerk, das Studierende der Betriebs- und Volkswirtschaftslehre sowie der Wirtschaftsinformatik stets griffbereit haben sollten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 4. überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20230925, Produktform: Kartoniert, Autoren: Terveer, Ingolf, Edition: REV, Auflage: 23004, Auflage/Ausgabe: 4. überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 135, Keyword: Betriebswirtschaftslehre; Deskriptive Statistik; Differentialrechnung; Folgen; Folgen und Reihen; Formelsammlung; Funktionen; Funktionen einer Variablen; Gaußsche Normalverteilung; Integralrechnung; Integralrechung; Lagrange; Lehrbuch; Lineare Gleichungen; Lineare Optimierung; Lineare Regression; Mathematik; Mathematik-Formeln; Mathematikabitur; Mathematikarbeit; Mathematikprüfung; Matheprüfung; Matrizen; Matrizenrechnung; Optimierung; Optimierung von differenzierbaren Funktionen; R-Code; Reihen; Statistik; Statistik-Software; Statistikprüfung; Statistische Tests; Vektoren; Volkswirtschaftslehre; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Wirtschaftsinformatik; Wirtschaftswissenschaften; utb, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Mathematik / Formeln, Tabellen~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen~Ökonomie~Wirtschaftswissenschaft, Fachkategorie: Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: TB/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Co-Verlag: Uvk Verlag, Co-Verlag: Uvk Verlag, Länge: 236, Breite: 166, Höhe: 9, Gewicht: 272, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2001057, Vorgänger EAN: 9783825252229 9783825248116 9783825242916 9783825238100, eBook EAN: 9783838559551, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0140, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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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 € -
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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Bäumer, Nils: Jenseits des Algorithmus
Jenseits des Algorithmus , Künstliche Intelligenz verändert unsere Arbeitswelt in bisher unvorstellbarem Ausmaß. Das bedeutet auch, Arbeitsplätze werden durch KI ersetzt und neue Berufe werden in den nächsten Jahren entstehen. Programme, wie ChatGPT oder Midjourney beeinflussen bereits jetzt unsere Art zu arbeiten und werden dies in Zukunft immer mehr tun. Die rasanten Fortschritte im Bereich Künstliche Intelligenz werfen zwangsläufig die Frage nach einer »Künstlichen Kreativität« auf. Nils Bäumer zeigt in diesem Buch, wie die Grenzen zwischen menschlicher Kreativität und künstlicher Intelligenz verschwimmen. Ausgerüstet mit seinen neuesten Erkenntnissen über künstliche Kreativität und unterstützt durch 11 Experten, wagt der Autor einen provokanten Schritt in die Zukunft und stellt die Frage, ob künstliche Intelligenz tatsächlich vollkommen Neues erschaffen kann. Das Buch wirft einen tiefgehenden Blick auf die Unterschiede zwischen künstlicher und menschlicher Kreativität und erkundet, welche Auswirkungen dies auf unseren Alltag und unsere Arbeitswelt haben wird. Außerdem stellt Nils Bäumer die ethischen Herausforderungen dieser Revolution zur Diskussion. Kann Kreativität degenerieren, wie unser Bildungssystem gezeigt hat, oder birgt die Fusion von Mensch und Maschine auch Potenziale für eine neuartige Entfaltung der kreativen Kräfte? , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 24.99 € | Versand*: 0 €
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Welche Vorteile bietet die elektronische Datenverarbeitung im Vergleich zur manuellen Verarbeitung von Informationen?
Die elektronische Datenverarbeitung ist schneller und effizienter als die manuelle Verarbeitung. Sie ermöglicht eine bessere Organisation und Speicherung von Daten. Zudem reduziert sie menschliche Fehler und ermöglicht eine einfachere Analyse von Informationen.
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Wo finde ich Informationen über den Gauss-Legendre-Algorithmus?
Informationen über den Gauss-Legendre-Algorithmus findest du in verschiedenen mathematischen Büchern und Online-Ressourcen. Eine gute Quelle ist zum Beispiel das Buch "Numerical Recipes" von William H. Press et al., das eine detaillierte Beschreibung des Algorithmus enthält. Du kannst auch nach spezifischen wissenschaftlichen Artikeln suchen, die den Gauss-Legendre-Algorithmus behandeln.
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Wie kann die Durchschnittsberechnung in den Bereichen Mathematik, Statistik, Finanzen und Datenanalyse angewendet werden?
In der Mathematik wird die Durchschnittsberechnung verwendet, um den Mittelwert einer Reihe von Zahlen zu finden, indem man alle Zahlen addiert und durch die Anzahl der Zahlen teilt. In der Statistik wird der Durchschnitt verwendet, um die zentrale Tendenz einer Datenverteilung zu beschreiben, wobei der arithmetische Mittelwert, der Median und der Modus die häufigsten Maße sind. In der Finanzwelt wird der Durchschnitt verwendet, um die Rendite von Anlagen oder die Kosten von Investitionen zu berechnen. In der Datenanalyse wird die Durchschnittsberechnung verwendet, um Trends und Muster in großen Datensätzen zu identifizieren und zu verstehen.
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Welche Informationen sind in einem Datensatz üblicherweise enthalten und wie können sie für die Analyse und Auswertung genutzt werden?
Ein Datensatz enthält typischerweise strukturierte Informationen wie Zahlen, Texte oder Bilder. Diese Daten können für die Analyse und Auswertung genutzt werden, um Muster, Trends oder Zusammenhänge zu identifizieren. Mit Hilfe von statistischen Methoden und Datenvisualisierungen können aus den Daten wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden.
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