Data Science : Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik

Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datena...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Scheid, Sandro - 1969- [verfasserIn] Vogl, Stefanie - 1977- [verfasserIn]

Format:	E-Book
Sprache:	Deutsch

Erschienen:	München: Hanser ; 2021 © 2021

Schlagwörter:	Data Science / Statistik / Data Mining / Datenanalyse / Datenstruktur / Visualisierung
Schlagwörter:	Mathematik

Systematik:	ST 600 QH 500

Umfang:	1 Online-Ressource (359 Seiten) ; Diagramme

Weitere Ausgabe:	Erscheint auch als Druck-Ausgabe Scheid, Sandro, 1969 -: Data Science - München : Hanser, 2021

Reihe:	Hanser eLibrary

Links:	Link aufrufen Volltext Volltext Link aufrufen
ISBN:	978-3-446-47001-9

DOI / URN:	10.3139/9783446470019

Katalog-ID:	1758978279

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520			\|a Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.
520			\|a Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig.
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abstract	Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig.
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spelling	9783446470019 978-3-446-47001-9 10.3139/9783446470019 doi (DE-627)1758978279 (DE-599)KXP1758978279 (OCoLC)1264033010 (HANSER)10.3139/9783446470019 (EBP)067667279 DE-627 ger DE-627 rda ger XA-DE-BY 004 DE-101 ST 600 rvk (DE-625)rvk/143681: QH 500 rvk (DE-625)rvk/141607: 54.62 bkl 31.73 bkl Scheid, Sandro 1969- verfasserin (DE-588)129999083 (DE-627)70736678X (DE-576)189436913 aut Data Science Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik Sandro Scheid, Stefanie Vogl München Hanser [2021] © 2021 1 Online-Ressource (359 Seiten) Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Hanser eLibrary Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig. Mathematik s (DE-588)1140936166 (DE-627)898774306 (DE-576)494140666 Data Science gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4123037-1 (DE-627)105758051 (DE-576)209556331 Datenanalyse gnd s (DE-588)4011146-5 (DE-627)106354183 (DE-576)20889201X Datenstruktur gnd s (DE-588)4188417-6 (DE-627)104136626 (DE-576)210052694 Visualisierung gnd (DE-627) Vogl, Stefanie 1977- verfasserin (DE-588)138756465 (DE-627)60570256X (DE-576)308951506 aut 9783446466630 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Scheid, Sandro, 1969 - Data Science München : Hanser, 2021 359 Seiten (DE-627)1758292059 9783446466630 http://dx.doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Verlag lizenzpflichtig Volltext https://www.hanser-elibrary.com/doi/book/10.3139/9783446470019 Verlag lizenzpflichtig Volltext https://doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-16-HEB 2021 ZDB-16-HET 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16-1 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 ST 600 Mathematik, Statistik Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Mathematik, Statistik (DE-627)1271487950 (DE-625)rvk/143681: (DE-576)201487950 QH 500 Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines (DE-627)1271477289 (DE-625)rvk/141607: (DE-576)201477289 54.62 Datenstrukturen (DE-627)106403265 31.73 Mathematische Statistik (DE-627)106418998 BO 20 01 0084 3940377422 ACQ CATDESC_HAN-EB z 21-06-21 21 01 0046 3931304825 ebook_2021_hanser_informatik Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 26-05-21 22 01 0018 4018641516 SUBehan zu 06-01-22 24 01 0008 397171143X er Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 30-08-21 32 01 3400 4545420443 09 Internet Online-Ressource --%%-- --%%-- ZDB-16-Hanser-2024 Campuslizenz TU Ilmenau z 02-07-24 34 01 3551 4209304182 00 HIBS-E E-Book g --%%-- ACQ Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg. - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten, und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots zi002 11-11-22 62 01 0028 4097636367 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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allfields_unstemmed	9783446470019 978-3-446-47001-9 10.3139/9783446470019 doi (DE-627)1758978279 (DE-599)KXP1758978279 (OCoLC)1264033010 (HANSER)10.3139/9783446470019 (EBP)067667279 DE-627 ger DE-627 rda ger XA-DE-BY 004 DE-101 ST 600 rvk (DE-625)rvk/143681: QH 500 rvk (DE-625)rvk/141607: 54.62 bkl 31.73 bkl Scheid, Sandro 1969- verfasserin (DE-588)129999083 (DE-627)70736678X (DE-576)189436913 aut Data Science Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik Sandro Scheid, Stefanie Vogl München Hanser [2021] © 2021 1 Online-Ressource (359 Seiten) Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Hanser eLibrary Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig. Mathematik s (DE-588)1140936166 (DE-627)898774306 (DE-576)494140666 Data Science gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4123037-1 (DE-627)105758051 (DE-576)209556331 Datenanalyse gnd s (DE-588)4011146-5 (DE-627)106354183 (DE-576)20889201X Datenstruktur gnd s (DE-588)4188417-6 (DE-627)104136626 (DE-576)210052694 Visualisierung gnd (DE-627) Vogl, Stefanie 1977- verfasserin (DE-588)138756465 (DE-627)60570256X (DE-576)308951506 aut 9783446466630 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Scheid, Sandro, 1969 - Data Science München : Hanser, 2021 359 Seiten (DE-627)1758292059 9783446466630 http://dx.doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Verlag lizenzpflichtig Volltext https://www.hanser-elibrary.com/doi/book/10.3139/9783446470019 Verlag lizenzpflichtig Volltext https://doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-16-HEB 2021 ZDB-16-HET 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16-1 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 ST 600 Mathematik, Statistik Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Mathematik, Statistik (DE-627)1271487950 (DE-625)rvk/143681: (DE-576)201487950 QH 500 Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines (DE-627)1271477289 (DE-625)rvk/141607: (DE-576)201477289 54.62 Datenstrukturen (DE-627)106403265 31.73 Mathematische Statistik (DE-627)106418998 BO 20 01 0084 3940377422 ACQ CATDESC_HAN-EB z 21-06-21 21 01 0046 3931304825 ebook_2021_hanser_informatik Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 26-05-21 22 01 0018 4018641516 SUBehan zu 06-01-22 24 01 0008 397171143X er Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 30-08-21 32 01 3400 4545420443 09 Internet Online-Ressource --%%-- --%%-- ZDB-16-Hanser-2024 Campuslizenz TU Ilmenau z 02-07-24 34 01 3551 4209304182 00 HIBS-E E-Book g --%%-- ACQ Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg. - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten, und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots zi002 11-11-22 62 01 0028 4097636367 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 17-09-21 185 01 3519 3972032048 OLR-HANSER-2021-I Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-09-21 293 01 3293 3945764025 ebook-hanser-in-2021 Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 06-07-21 370 01 4370 4201403998 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-ebook hanser Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 24-10-22 736 01 4736 3979164586 verv zeg 17-09-21 2005 01 DE-Sa16-1 4184181643 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronische Ressource - Zugang nur aus dem HTW-Campusnetz l01 01-09-22 2006 01 DE-14 3974787577 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 08-09-21 2009 01 DE-180 3937298258 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 12-06-21 2014 01 DE-90 3969210658 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 16-08-21 2014 02 DE-90 3969211069 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l02 16-08-21 2014 03 DE-90 3969221366 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l03 16-08-21 2015 01 DE-93 3971928137 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 31-08-21 2020 01 DE-Ch1 3971945740 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 31-08-21 2027 01 DE-105 4589268574 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 08-10-24 2034 01 DE-Rt2 3943413373 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 02-07-21 2045 01 DE-Mit1 3978665727 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 15-09-21 2050 01 DE-Zi4 4004553741 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz: Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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allfieldsGer	9783446470019 978-3-446-47001-9 10.3139/9783446470019 doi (DE-627)1758978279 (DE-599)KXP1758978279 (OCoLC)1264033010 (HANSER)10.3139/9783446470019 (EBP)067667279 DE-627 ger DE-627 rda ger XA-DE-BY 004 DE-101 ST 600 rvk (DE-625)rvk/143681: QH 500 rvk (DE-625)rvk/141607: 54.62 bkl 31.73 bkl Scheid, Sandro 1969- verfasserin (DE-588)129999083 (DE-627)70736678X (DE-576)189436913 aut Data Science Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik Sandro Scheid, Stefanie Vogl München Hanser [2021] © 2021 1 Online-Ressource (359 Seiten) Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Hanser eLibrary Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig. Mathematik s (DE-588)1140936166 (DE-627)898774306 (DE-576)494140666 Data Science gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4123037-1 (DE-627)105758051 (DE-576)209556331 Datenanalyse gnd s (DE-588)4011146-5 (DE-627)106354183 (DE-576)20889201X Datenstruktur gnd s (DE-588)4188417-6 (DE-627)104136626 (DE-576)210052694 Visualisierung gnd (DE-627) Vogl, Stefanie 1977- verfasserin (DE-588)138756465 (DE-627)60570256X (DE-576)308951506 aut 9783446466630 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Scheid, Sandro, 1969 - Data Science München : Hanser, 2021 359 Seiten (DE-627)1758292059 9783446466630 http://dx.doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Verlag lizenzpflichtig Volltext https://www.hanser-elibrary.com/doi/book/10.3139/9783446470019 Verlag lizenzpflichtig Volltext https://doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-16-HEB 2021 ZDB-16-HET 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16-1 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 ST 600 Mathematik, Statistik Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Mathematik, Statistik (DE-627)1271487950 (DE-625)rvk/143681: (DE-576)201487950 QH 500 Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines (DE-627)1271477289 (DE-625)rvk/141607: (DE-576)201477289 54.62 Datenstrukturen (DE-627)106403265 31.73 Mathematische Statistik (DE-627)106418998 BO 20 01 0084 3940377422 ACQ CATDESC_HAN-EB z 21-06-21 21 01 0046 3931304825 ebook_2021_hanser_informatik Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 26-05-21 22 01 0018 4018641516 SUBehan zu 06-01-22 24 01 0008 397171143X er Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 30-08-21 32 01 3400 4545420443 09 Internet Online-Ressource --%%-- --%%-- ZDB-16-Hanser-2024 Campuslizenz TU Ilmenau z 02-07-24 34 01 3551 4209304182 00 HIBS-E E-Book g --%%-- ACQ Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg. - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten, und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots zi002 11-11-22 62 01 0028 4097636367 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 17-09-21 185 01 3519 3972032048 OLR-HANSER-2021-I Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-09-21 293 01 3293 3945764025 ebook-hanser-in-2021 Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 06-07-21 370 01 4370 4201403998 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-ebook hanser Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 24-10-22 736 01 4736 3979164586 verv zeg 17-09-21 2005 01 DE-Sa16-1 4184181643 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronische Ressource - Zugang nur aus dem HTW-Campusnetz l01 01-09-22 2006 01 DE-14 3974787577 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 08-09-21 2009 01 DE-180 3937298258 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 12-06-21 2014 01 DE-90 3969210658 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 16-08-21 2014 02 DE-90 3969211069 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l02 16-08-21 2014 03 DE-90 3969221366 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l03 16-08-21 2015 01 DE-93 3971928137 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 31-08-21 2020 01 DE-Ch1 3971945740 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 31-08-21 2027 01 DE-105 4589268574 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 08-10-24 2034 01 DE-Rt2 3943413373 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 02-07-21 2045 01 DE-Mit1 3978665727 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 15-09-21 2050 01 DE-Zi4 4004553741 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz: Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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allfieldsSound	9783446470019 978-3-446-47001-9 10.3139/9783446470019 doi (DE-627)1758978279 (DE-599)KXP1758978279 (OCoLC)1264033010 (HANSER)10.3139/9783446470019 (EBP)067667279 DE-627 ger DE-627 rda ger XA-DE-BY 004 DE-101 ST 600 rvk (DE-625)rvk/143681: QH 500 rvk (DE-625)rvk/141607: 54.62 bkl 31.73 bkl Scheid, Sandro 1969- verfasserin (DE-588)129999083 (DE-627)70736678X (DE-576)189436913 aut Data Science Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik Sandro Scheid, Stefanie Vogl München Hanser [2021] © 2021 1 Online-Ressource (359 Seiten) Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Hanser eLibrary Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten. Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig. Mathematik s (DE-588)1140936166 (DE-627)898774306 (DE-576)494140666 Data Science gnd s (DE-588)4056995-0 (DE-627)106152955 (DE-576)209119799 Statistik gnd s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd s (DE-588)4123037-1 (DE-627)105758051 (DE-576)209556331 Datenanalyse gnd s (DE-588)4011146-5 (DE-627)106354183 (DE-576)20889201X Datenstruktur gnd s (DE-588)4188417-6 (DE-627)104136626 (DE-576)210052694 Visualisierung gnd (DE-627) Vogl, Stefanie 1977- verfasserin (DE-588)138756465 (DE-627)60570256X (DE-576)308951506 aut 9783446466630 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Scheid, Sandro, 1969 - Data Science München : Hanser, 2021 359 Seiten (DE-627)1758292059 9783446466630 http://dx.doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Verlag lizenzpflichtig Volltext https://www.hanser-elibrary.com/doi/book/10.3139/9783446470019 Verlag lizenzpflichtig Volltext https://doi.org/10.3139/9783446470019 X:HANSER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-16-HEB 2021 ZDB-16-HET 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_136 ISIL_DE-Wis1 GBV_ILN_160 ISIL_DE-755 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16-1 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2065 ISIL_DE-958 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2108 ISIL_DE-991 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 ST 600 Mathematik, Statistik Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Mathematik, Statistik (DE-627)1271487950 (DE-625)rvk/143681: (DE-576)201487950 QH 500 Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Wirtschaftsinformatik. Datenverarbeitung. Allgemeines (DE-627)1271477289 (DE-625)rvk/141607: (DE-576)201477289 54.62 Datenstrukturen (DE-627)106403265 31.73 Mathematische Statistik (DE-627)106418998 BO 20 01 0084 3940377422 ACQ CATDESC_HAN-EB z 21-06-21 21 01 0046 3931304825 ebook_2021_hanser_informatik Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 26-05-21 22 01 0018 4018641516 SUBehan zu 06-01-22 24 01 0008 397171143X er Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 30-08-21 32 01 3400 4545420443 09 Internet Online-Ressource --%%-- --%%-- ZDB-16-Hanser-2024 Campuslizenz TU Ilmenau z 02-07-24 34 01 3551 4209304182 00 HIBS-E E-Book g --%%-- ACQ Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg. - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten, und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots zi002 11-11-22 62 01 0028 4097636367 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Mathematik</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)1140936166</subfield><subfield code="0">(DE-627)898774306</subfield><subfield code="0">(DE-576)494140666</subfield><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4056995-0</subfield><subfield code="0">(DE-627)106152955</subfield><subfield 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Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Dr. Sandro Scheid und Prof. Dr. Stefanie Vogl sind beide an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Mathematik</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)1140936166</subfield><subfield code="0">(DE-627)898774306</subfield><subfield code="0">(DE-576)494140666</subfield><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4056995-0</subfield><subfield code="0">(DE-627)106152955</subfield><subfield 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten, und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">zi002</subfield><subfield code="z">11-11-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">4097636367</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">22-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">63</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3401</subfield><subfield code="b">3934181058</subfield><subfield code="h">E-Books Lizenz Hanser</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">02-06-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4433218863</subfield><subfield code="c">03</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">ebook</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">Hanser-IT</subfield><subfield code="k">Zugang innerhalb des Universitätsnetzes</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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