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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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Siemens 6AV63722DF570AX0 SIMATIC Energy Manager PRO Acquisition
SIMATIC Energy Manager PRO Erfassungskomponente, Kopplung zu WinCC, OPC, ASCII, XML, ODBC..., Engineering-/Runtime-Software, Single License, Lizenzschlüssel auf USB-Stick, ohne Software und Dokumentation - - Inhalt: 1x USB SIMATIC Energy Manager ist das nach ISO 50001 zertifizierte Energiemanagementsystem für die Industrie. Mit SIMATIC Energy Manager können Sie Energieströme und Verbrauchswerte innerhalb ihrer Prozesse detailliert darstellen, den jeweiligen Verbrauchern oder Kostenstellen zuordnen und Veränderungen nachvollziehen. Bewerten Sie die Umsetzung von Effizienzmaßnahmen, optimieren Sie Ihre Energiebeschaffung und vergleichen Sie Ihre Energieeffizienz über verschiedene Anlagen und Standorte hinweg - skalierbar, transparent und zukunftssicher. PRO Acquisition Paket.
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Königliche Sammlung Veritas Rot
Königliche Sammlung Veritas Rot - rezeptfrei - von - -
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Klös, Lydia: Strickmuster. Die Sammlung.
Strickmuster. Die Sammlung. , 500 Strickmuster in einem Buch - ein umfassendes Werk für jede passionierte Strickerin und jeden begeisterten Stricker! Die Strickmustersammlung gliedert sich in 13 Kapitel: Rechts-Links-Muster, Zopf- und Zugmaschenmuster, Loch- und Fallmaschenmuster, Zopf-Lochmuster, Patentmuster und Muster aus tiefergestochenen Maschen, Hebemaschenmuster, Aran-, Trachten- und keltische Muster, Noppen-, Blüten- und Blattmuster, Jacquard- und Intarsienmuster, Musterbordüren, außergewöhnliche Techniken sowie ein Kapitel zu den wichtigsten Grundtechniken und ein abschließendes Kapitel, wie die Muster verwendet werden können. Kein Wunsch bleibt bei diesem Buch offen: Innovative neue Muster ergänzen beliebte Klassiker. Das Nacharbeiten jedes Musters wird durch ein Foto, einen kurzen Anleitungstext und eine Strickschrift erleichtert. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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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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Ist eine inverse Korrelation dasselbe wie eine negative Korrelation in der Statistik?
Ja, eine inverse Korrelation ist dasselbe wie eine negative Korrelation in der Statistik. Beide Begriffe beschreiben eine Beziehung zwischen zwei Variablen, bei der sich die Werte der einen Variable erhöhen, während die Werte der anderen Variable abnehmen. Eine inverse Korrelation wird oft durch einen negativen Korrelationskoeffizienten ausgedrückt.
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Was bedeutet keine Korrelation?
Was bedeutet keine Korrelation? Keine Korrelation bedeutet, dass es keinen Zusammenhang zwischen zwei Variablen gibt. Wenn zwei Variablen unkorreliert sind, ändert sich der Wert einer Variable nicht in Abhängigkeit von der anderen Variable. Das Fehlen einer Korrelation bedeutet, dass es keine lineare Beziehung zwischen den Variablen gibt. Statistisch gesehen wird eine Korrelation von 0 als Anzeichen für keine Korrelation interpretiert.
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Welche Korrelation ist gut?
Die Stärke der Korrelation hängt von dem Zusammenhang zwischen den Variablen ab, den man untersucht. Eine hohe Korrelation kann darauf hindeuten, dass es eine starke Beziehung zwischen den Variablen gibt. Allerdings bedeutet eine hohe Korrelation nicht zwangsläufig, dass es auch eine kausale Beziehung zwischen den Variablen gibt. Es ist wichtig, die Ursachen und den Kontext der Korrelation zu berücksichtigen, um zu verstehen, ob sie relevant und aussagekräftig ist. Letztendlich ist eine gute Korrelation diejenige, die es ermöglicht, Zusammenhänge zwischen Variablen zu erkennen und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.
Ähnliche Suchbegriffe für Korrelation:
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Siemens 6AV63722DF570AH0 SIMATIC Energy Manager PRO Acquisition License Key Download
SIMATIC Energy Manager PRO Erfassungskomponente, Kopplung zu WinCC, OPC, ASCII, XML, ODBC..., Engineering-/Runtime-Software, Single License, Lizenzschlüssel zum Download, ohne Software und Dokumentation - - Warenempfänger E-Mail Adresse zur Auslieferung erforderlich SIMATIC Energy Manager ist das nach ISO 50001 zertifizierte Energiemanagementsystem für die Industrie. Mit SIMATIC Energy Manager können Sie Energieströme und Verbrauchswerte innerhalb ihrer Prozesse detailliert darstellen, den jeweiligen Verbrauchern oder Kostenstellen zuordnen und Veränderungen nachvollziehen. Bewerten Sie die Umsetzung von Effizienzmaßnahmen, optimieren Sie Ihre Energiebeschaffung und vergleichen Sie Ihre Energieeffizienz über verschiedene Anlagen und Standorte hinweg - skalierbar, transparent und zukunftssicher. PRO Acquisition Download.
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Standard-Detail-Sammlung Neubau (Beinhauer, Peter)
Standard-Detail-Sammlung Neubau , Die fachgerechte Detail-Planung ist ein anspruchsvoller Prozess, der viele Risiken birgt. Die "Standard-Detail-Sammlung" liefert über 400 Leitdetails für typische Baukonstruktionen vom Keller bis zum Dach und ermöglicht so eine effiziente und sichere Ausführungs- und Detailplanung. Auf der CD zum Buch sind alle Details im DXF- und DWG- sowie PDF- und JPG-Format enthalten. So können die Zeichnungen individuell bearbeitet und an das jeweilige Bauvorhaben angepasst werden. Neu in der 4. Auflage: . rund 40 neue Details, z. B. zu Glasfassaden, barrierefreien Konstruktionen wie z.B. schwellenlosen Übergängen oder bodengleichen Duschen etc., zu Treppen (neue DIN 18065),Balkonen, Geländern, Ortgangkonstruktionen, Gründächern und vieles mehr. . Durchsicht und Aktualisierung aller Details gemäß aktueller Bauvorschriften und Normen , Zeitschriften > Bücher & Zeitschriften , Produktform: Leinen, Beilage: mit CD-ROM, Autoren: Beinhauer, Peter, Auflage: 14004, Auflage/Ausgabe: 4., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 380, Keyword: Barrierefreiheit; Decken; Detailplanung; Dächer; Fassadenkonstruktionen; Gründungen; Terrassen und Balkonen; Treppen und Rampen; Wände, Fachschema: Bau / Entwurf, Konstruktion~Konstruktion - Konstrukteur~Bau / Bautechnik~Bautechnik, Fachkategorie: Hochbau und Baustoffe, Warengruppe: HC/Bau- und Umwelttechnik, Fachkategorie: Konstruktion, Entwurf, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Müller Rudolf, Verlag: Müller Rudolf, Länge: 303, Breite: 213, Höhe: 27, Gewicht: 1659, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,
Preis: 99.00 € | Versand*: 0 € -
Hargreaves, Roger: Mr. Men Die Sammlung
Mr. Men Die Sammlung , Alle 50 lieferbaren Mr. Men Titel in einer aufklappbaren Sammelbox. Enthält folgende Einzeltitel: Mister Abenteuer, Aua, Cool, Dämlich, Falsch, Faul, Fies, Fix, Fröhlich, Geburtstag, Glücklich, Griesgram, Groß, Gut, Hatschi, Hochnase, Hüpf, Kitzel, Klein, Knickrig, Krach, Langsam, Lustig, Mager, Motz, Muskel, Neugierig, Niemand, Perfekt, Pingelig, Quatschkopf, Quasselkopf, Schlampig, Schlau, Schlotter, Schnee, Schweigsam, Sorge, Tollkühn, Träumer, Tölpel, Umgekehrt, Unmöglich, Unsinn, Unverschämt, Vergesslich, Vielfraß, Wirrkopf, Zackig, Weihnachten , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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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 €
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Was ist die Bedeutung und Anwendung von Korrelation in der Statistik und Datenanalyse?
Die Korrelation misst den Zusammenhang zwischen zwei Variablen und gibt an, wie stark sie miteinander in Beziehung stehen. In der Statistik wird die Korrelation verwendet, um zu untersuchen, ob es einen linearen Zusammenhang zwischen Variablen gibt. Sie wird auch genutzt, um Vorhersagen zu treffen und Muster in den Daten zu identifizieren.
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Was ist eine hohe Korrelation?
Was ist eine hohe Korrelation? Eine hohe Korrelation bezieht sich auf einen starken Zusammenhang zwischen zwei Variablen, der durch einen Korrelationskoeffizienten nahe bei +1 oder -1 ausgedrückt wird. Ein Wert nahe +1 zeigt an, dass die Variablen positiv miteinander korreliert sind, während ein Wert nahe -1 auf eine negative Korrelation hinweist. Eine hohe Korrelation bedeutet, dass Veränderungen in einer Variable mit Veränderungen in der anderen Variable einhergehen, was auf eine mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehung oder gemeinsame Einflussfaktoren hindeuten kann. Es ist wichtig zu beachten, dass eine hohe Korrelation nicht notwendigerweise auf einen kausalen Zusammenhang zwischen den Variablen hinweist, sondern nur auf deren statistische Beziehung.
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Welche Korrelation wenn keine Normalverteilung?
Welche Korrelation wenn keine Normalverteilung? In Fällen, in denen die Daten nicht normalverteilt sind, kann die Pearson-Korrelation möglicherweise nicht die beste Wahl sein, da sie auf der Annahme einer normalen Verteilung basiert. In solchen Fällen könnte die Verwendung von Rangkorrelationskoeffizienten wie dem Spearman's Rho oder dem Kendall's Tau angemessener sein, da sie weniger anfällig für Abweichungen von der Normalverteilung sind. Diese Rangkorrelationskoeffizienten basieren auf der Rangordnung der Daten anstelle der tatsächlichen Werte und sind daher robuster gegenüber Ausreißern und nicht normalverteilten Daten. Es ist wichtig, die Verteilung der Daten zu überprüfen und den am besten geeigneten Korrelationskoeffizienten entsprechend der Art der Daten auszuwählen.
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Wann ist die Korrelation hoch?
Die Korrelation ist hoch, wenn zwei Variablen stark miteinander in Beziehung stehen und sich in ähnlicher Weise verändern. Dies bedeutet, dass es eine klare und konsistente Beziehung zwischen den beiden Variablen gibt. Eine hohe Korrelation wird oft durch einen Korrelationskoeffizienten nahe bei +1 oder -1 angezeigt. Wenn die Streuung der Datenpunkte um die Regressionslinie herum gering ist, deutet dies auch auf eine hohe Korrelation hin. In der Regel wird eine Korrelation von 0,7 oder höher als hoch angesehen.
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