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Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als Standardprogramm zur statistischen Datenanalyse etabliert. Der souveräne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unschätzbaren Vorteil für die tägliche Arbeit des Datenanalytikers. Im vorliegenden Buch erlernt der Leser zunächst die Grundlagen der Programmierung. Anschließend wird eine große Auswahl statistischer Verfahren und deren Umsetzung als SAS-Programm vorgestellt. Dabei wird großes Augenmerk auf die grafischen Aspekte der statistischen Datenanalyse gelegt. Ein zusätzlicher Teil über Programmierung mit IML und Makros sowie hilfreiche Assistenten in SAS runden die Darstellung ab. Kommentierte Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungshinweisen ermöglichen das Selbststudium. Mit seiner umfassenden Themenauswahl ist das Buch als Einführung, aber auch als Nachschlagewerk für den fortgeschritteneren Leser geeignet. Für die 4. Auflage wurden Kapitel zur Epidemiologie und Biometrieergänzt.

Dieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten, die im Rahmen ihrer Seminar-, Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit quantitative Daten erheben. Neben deskriptiven Analysen sind in solchen Situationen zumeist induktive statistische Verfahren gefordert, die auf den ersten Blick teilweise relativ komplex erscheinen. In diesem Buch werden typische Verfahren eingeordnet und inhaltlich erläutert. Neben einer einfachen Einführung werden im Nachgang vertiefende Analysen vorgestellt. Alle Verfahren werden anhand von Beispielen auf Basis der Statistiksoftware IBM SPSS® dargestellt, die einen sehr einfachen Zugang auch zu komplexeren Verfahren bietet. Dabei werden die Beispiele, nach einer Einführung in das Programm als solches, systematisch Schritt für Schritt bearbeitet, so dass auch eigene Analyse im Rahmen schriftlicher Arbeiten problemlos vorgenommen werden können.

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

Die Kaufempfehlung, die Ihnen ein Webstore ausspricht, die Einschätzung, welcher Kunde kreditwürdig ist, oder die Analyse der Werttreiber von Immobilien – alle diese Beispiele aus dem heutigen Leben sind Ergebnis moderner Verfahren der Datenanalyse. Dieses Buch führt in solche statistische Verfahren anhand der Programmiersprache R ein. Ziel ist es, Leser mit der Art und Weise vertraut zu machen, wie führende Organisationen und Praktiker angewandte Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Digitalisierung auch die statistischen Verfahren verändert haben, vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch moderne Methoden wie Textmining und Random-Forest-Modelle. Dabei sind die Inhalte des Buchs durchgehend so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Vorkenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden die Leser durch alle Phasen der Datenanalyse geführt: Sie lernen, wie Daten eingelesen, aufbereitet, visualisiert, modelliert und kommuniziert werden können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt, da dieser Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht. Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke, die Zahlen und Worte verbergen.Mit seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch dazu befähigen, alle grundlegenden Schritte eines Datenanalyseprojekts durchzuführen, Daten kompetent in R zu bearbeiten, simulationsbasierte Inferenzstatistik anzuwenden und kritisch zu hinterfragen, klassische und moderne Vorhersagemethoden anzuwenden und betriebswirtschaftliche Fragestellungen mittels datengetriebener Vorhersagemodelle zu beantworten. Sowohl Anwender ohne statistisches Grundlagenwissen als auch Nutzer mit Vorerfahrung lesen dieses Buch mit Gewinn. In verständlicher Sprache und anhand von anschaulichen Beispielen zeigt der Autor, wie moderne Datenanalyse heute funktioniert.

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Welche Inhaltsstoffe sind in Ihrem Boden? Sowohl Nährstoffe als auch Schadstoffe sind fester Bestandteil unseres Bodens. Wenn Sie eine rundum-Übersicht über die Qualität Ihres Bodens benötigen, ist die 2-in-1 Bodenanalyse Ihre Antwort. Die 2-in-1-Bodenanalyse ist die Kombination aus der Bodenanalyse Nährstoffe und Schadstoffe und bietet Ihnen somit die komplette Untersuchung. Analysezeitraum: 10-14 Werktage

*Excel Datenanalyse für Dummies * - 1. Auflage / 26.99€ / Taschenbuch

*Datenanalyse mit Python * - Auswertung von Daten mit Pandas NumPy und IPython. 3. Auflage / 44.9€ / Taschenbuch

Geschichtsstudierende fragen oft, welche Quellen für Hausarbeiten geeignet und wo sie zu finden sind. Wie soll eine Analyse konkret aussehen? Dieses Handbuch bietet neben kurzen Einführungen zu den einzelnen Epochen 55 exemplarische Analysen von der Antike bis zur Zeitgeschichte. Somit erhalten Leser:innen eine praktische Handreichung von der Suche nach geeigneten Quellen bis zur Analyse. Es wird auf Editionen, Datenbanken und weiterführende Literatur verwiesen. utb+: Leser:innen erhalten als digitales Zusatzmaterial ergänzend zum Buch Quellen und Bilder zu den Beispielanalysen. Erhältlich über utb.de.

Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. Für die fünfte Auflage wurde das Buch vollständig aktualisiert: Es bezieht sich nun auf die Version 4.0.0 von R, auch die Auswahl und Darstellung verwendeter Zusatzpakete wurde der dynamischen Entwicklung angepasst.Außerdem wurde insbesondere der Abschnitt zur Datenaufbereitung überarbeitet: Zur stärkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausführlich das Paket dplyr vor, enthält eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen.

Die Datenanalyse mit Python und Power BI hat sich zu einer leistungsstarken Kombination entwickelt, um Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. Python bietet robuste Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die die Datenmanipulation und statistische Analyse erleichtern und es den Nutzern ermöglichen, komplizierte Berechnungen und Transformationen mit Leichtigkeit durchzuführen. Power BI zeichnet sich durch eine hervorragende Datenvisualisierung aus und ermöglicht es den Benutzern, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen, die Erkenntnisse zugänglich und verständlich machen. Mit diesen Tools können Analysten Trends aufdecken, Muster erkennen und datengestützte Entscheidungen treffen, die letztlich die Leistung und Strategie des Unternehmens verbessern.

Dieser Band versammelt Beiträge, die auf die wissenschaftliche Definition von Medienanalyse eingehen, Methoden der Praxis vorstellen und erproben, von interessanten Ergebnissen der Anwendung berichten, wichtige Grenzziehungen unternehmen und zuletzt auch kritisch die Relevanz der Medienanalyse in Frage stellen. Medienanalyse wird hier im weiteren Kontext der Gesellschaft und ihrer Dynamik gesehen. Zentral ist daher ihre Abgrenzung auf der einen Seite zum Journalismus und auf der anderen zur Werbung. Hinsichtlich der Methodik geht es um avancierte Techniken des basalen Clipping Service, der Bildanalyse, der Rolle der Medienanalyse im PR-Controlling und daher auch um die Frage der Bestimmung, Bedeutung und Problematik von Kennzahlen. Ein Schwerpunkt dieses Bandes liegt auf Fallstudien aus der Praxis, die sich exemplarisch mit der medialen Präsenz von »Corporate Governance«, der PDS, dem iPod, BMW und DaimlerChrysler, sowie NGOs wie Greenpeace befassen. Der Band dient somit sowohl der Einführung als auch der Diskussion des aktuellen Stands der Medienanalyse.

Test-Kit für die einfache und schnelle Bestimmung des Boden-pH-Wertes

Das pH AGRAR 2000 ist ein wichtiges Hilfsmittel zur Kontrolle der des pH-Wertes in Substraten, Böden und Lösungen. Für das optimale Pflanzenwachstum ist die Einhaltung des pflanzenspezifischen pH-Wertbereiches notwendig. Abweichende pH-Werte können die Aufnahme von einzelnen Hauptnährstoffen und Spurenelementen stören. Die genauen pflanzenspezifischen pH-Wertoptima sind ausführlich im mitgelieferten technischen Handbuch beschrieben. Das pH AGRAR 2000 wird eingesetzt zur Direktmessung im Bestand während der Kultur oder auch zur Überprüfung von Substraten, Düngelösungen oder auch der Wasserqualität.

Mit diesem Bodenanalyse Test-Set können Sie die Bodenfruchtbarkeit in Ihrem Garten bestimmen. Dieser einfache, schnelle und sichere Test, den Sie selbst durchfrühren können, misst den Säuregrad und die Nährstoffversorgung des Bodens. In der online-Bodenanalyse werden die Messergebnisse sofort in eine individuelle, detaillierte, digitale Dünge- und Pflegeanleitung umgewandelt, die auf Ihren, Rasen, Ziergarten und/oder Gemüsegarten zugeschnitten ist. Auf diese Weise wissen Sie genau, welche Produkte Sie in welcher Menge und zu welchem Zeitpunkt in Ihrem Garten anwenden können. 2in1: Ermittelt Nährstoffgehalt und pH-Werteinfach, schnell und sichermit online Düngeempfehlungfür eine bedarfsgerechte Pflanzenversorgung Inhalt: 1 Set (3 Test-Sets) Produktdetails:Inhalt: 3 Test-Sets2in1 ErmittlungDas Bodenanalyse-Set bieten die Möglichkeit, den pH-Wert des Bodens zu bestimmen sowie grundlegende Nährstoffe wie Stickstoff, Phosphor und Kalium zu messen. Sie sind praktisch für Gärtner und Landwirte, um die Bodenqualität zu überprüfen und die richtige Düngung zu bestimmenLieferumfang:Cuxin Bodenanalyse Test-Set 2in1 für Nährstoffgehalt & pH-Wert 1004151 Cuxin Bodenanalyse Test-Set ermittelt Nährstoffgehalt und pH-Wert2in1: ermittelt Nährstoffgehalt und pH-Werteinfach, schnell und sichermit online Düngeempfehlungfür eine bedarfsgerechte PflanzenversorgungPackungseinheit1 Stück Cuxin Bodenanalyse Test-Set (3 Tests) Cuxin DCM 1 x 3 Bodenanalyse Test-Sets 2in1Produktinformation- 2in1: ermittelt Nährstoffgehalt und pH-Wert- Einfach, schnell und sicher- Mit online Düngeempfehlung- Für eine bedarfsgerechte Pflanzenversorgung

Daten analysieren und Prozesse automatisieren mit Excel Automatisieren Sie Ihre Datenbereinigung in Excel mit Power Query. Strukturieren Sie Ihre Daten mit Power Pivot. Nutzen Sie Python für automatisierte Analysen und Berichterstattung. In diesem Praxisbuch führt George Mount Daten- und Business-Analyst*innen durch zwei leistungsstarke in Excel integrierte Tools für die Datenanalyse: Power Pivot und Power Query. Er zeigt Ihnen, wie Sie mit Power Query Workflows zur Datenbereinigung erstellen und mit Power Pivot relationale Datenmodelle entwerfen. Darüber hinaus lernen Sie nützliche Funktionen wie dynamische Array-Formeln, KI-gestützte Methoden zur Aufdeckung von Trends und Mustern sowie die Integration von Python zur Automatisierung von Analysen und Berichten kennen. George Mount zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Excel-Kenntnisse weiter ausbauen und das Programm effektiv für die moderne Datenanalyse nutzen. Das Buch gibt einen klaren Überblick über das volle Potenzial von Excel und hilft Ihnen, auch ohne Power BI oder anderer Zusatzsoftware Daten effektiv aufzubereiten und zu analysieren. Viele Übungen zur Vertiefung des Gelernten runden das Buch ab. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie: wiederholbare Datenbereinigungsprozesse für Excel mit Power Query erstellen relationale Datenmodelle und Analysen mit Power Pivot entwickeln Daten schnell mit dynamischen Arrays abrufen KI nutzen, um Muster und Trends in Excel aufzudecken Python-Funktionen in Excel für automatisierte Analysen und Berichte integrieren

Dieses Buch bietet eine Einführung in das Datenanalysepaket Stata und ist zugleich das einzige Buch über Stata, das auch Anfängern eine ausreichende Erklärung statistischer Verfahren liefert. „Datenanalyse mit Stata" ist kein Befehls-Handbuch sondern erläutert alle Schritte einer Datenanalyse an praktischen Beispielen. Die Beispiele beziehen sich auf Themen der öffentlichen Diskussion oder der direkten Umgebung der meisten Leser. Damit eignet sich diese Buch als Einstieg in Data Analytics in allen Disziplinen. Die neue Auflage bietet einen systematischeren Zugang zum Datenmanagement in Gegenwart von „Missing Values" und behandelt die in der Stata-Programmversion 14 implementierte Unicode-Codierung.

*Einstieg in die Datenanalyse mit Excel * - Mit Power Query Power Pivot und Python Daten aufbereiten und modellieren / 34.9€ / Taschenbuch

*Datenanalyse mit Stata * - Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. 5. aktualisierte Auflage / 49.95€ / Taschenbuch

Explorative Datenanalyse (EDA), deskriptive Statistik und graphische Darstellungstechnik werden unter einem gemeinsamen Aspekt beschrieben. Dem Studenten im ersten Studienjahr soll damit bereits möglichst früh ein Überblick über die verschiedenen Typen der statistischen Modellierung geboten werden. Das Buch präsentiert resistente statistische Methoden, aber ohne deren wahrscheinlichkeitstheoretische oder induktive Begründung. An mehreren Beispielen aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften wird gezeigt, wie ein deskriptiver Modellbildungsprozeß mit einfachen Mitteln möglich ist.