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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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BRESSER WLAN 4CAST Vorhersage Funkwetterstation
Die BRESSER 4CAST WLAN Funkwetterstation liefert neben einer 4-Tages-Vorhersage nicht nur zahlreiche weiterer meteorologischer Daten . Mit ihrem schlichten aber eleganten Design ist sie auch ein Schmuckstück für jede Wohnung. Die Wetterdaten für d
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Löffelablage - verschiedene Farben
Die Löffelablage von KOCHBLUME aus Silikon wird Deinen Herd und Deine Arbeitsfläche sauber halten. Fettiges oder dreckiges Küchenzubehör kann ab sofort bequem neben dem Topf auf der Löffelablage abgelegt werden. Wie alle Küchenhelfer von KOCHBLUME aus Silikon ist sie hitzebeständig bis zu 230°C und in neun schönen Farben erhältlich. Vorteile im Überblick: Saubere Arbeitsplatte / Herd Länge: 23 cm Breite: 10 cm In neun Farben erhältlich Hitzebeständig bis 230°C Spülmaschinenfest Hygienisch und lebensmittelecht
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Kochlöffel - verschiedene Farben
Produktinformation Kochlöffel - verschiedene Farben" Den Kochlöffel einfach mal in der heißen Pfanne liegen lassen? Kein Problem für den Kochlöffel aus Silikon! Denn er ist hitzebeständig bis 230°C, spülmaschinenfest und in verschiedenen Farben erhältlich. Die Verwendung eines Edelstahlkerns in Verbindung mit lebensmittelechtem Silikon macht ihn nicht nur unglaublich robust, sondern gibt dir gleichzeitig ein angenehmes Handgefühl. Da die Materialien keine Hitze leiten kannst du ihn ohne Bedenken in deinem Topf liegen lassen, ohne dich anschließend am Griff zu verbrennen. Länge: 30 cm Breite: 5 cm In verschiedenen Farben erhältlich Hitzebeständig bis 230°C Edelstahlkern Spülmaschinenfest Kein Verkratzen Deiner Pfanne, Töpfe und Schüsseln Hygienisch, geruchs- und geschmacksneutral, lebensmittelecht ..."
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Wie lautet die Prognose für die Hochrechnung?
Es tut mir leid, aber als KI-Modell habe ich keinen Zugriff auf aktuelle Daten oder Informationen, um eine genaue Prognose für eine Hochrechnung abzugeben. Bitte wenden Sie sich an eine vertrauenswürdige Quelle oder Experten, um eine zuverlässige Prognose zu erhalten.
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Was sind verschiedene Methoden zur Gruppierung von Daten in der Statistik und Datenanalyse?
1. K-Means-Clustering ist eine Methode, die Daten in k vordefinierte Gruppen einteilt. 2. Hierarchisches Clustering gruppiert Daten basierend auf Ähnlichkeiten in einer Baumstruktur. 3. DBSCAN ist eine Methode, die Daten in dicht besiedelte Cluster und Ausreißer gruppiert.
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Was ist Extrapolation und wie wird sie in der Datenanalyse angewendet?
Extrapolation ist eine Methode, bei der Datenpunkte außerhalb des beobachteten Bereichs geschätzt werden, basierend auf vorhandenen Daten. In der Datenanalyse wird Extrapolation verwendet, um zukünftige Trends oder Werte vorherzusagen, indem mathematische Modelle auf vorhandene Daten angewendet werden. Es ist wichtig, Vorsicht walten zu lassen, da Extrapolation mit Unsicherheiten behaftet ist und zu falschen Schlussfolgerungen führen kann.
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Was bedeutet "extrapolieren"?
"Extrapolieren" bedeutet, aus vorhandenen Daten oder Informationen Schlussfolgerungen oder Prognosen für zukünftige Ereignisse oder Trends zu ziehen. Dabei wird angenommen, dass sich bisherige Entwicklungen oder Muster auch in der Zukunft fortsetzen werden. Es handelt sich also um eine Methode der Vorhersage, bei der über den vorhandenen Datenbereich hinausgegangen wird.
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Entlötlitze verschiedene Größen
Kupferne Entlötlitze zur Entfernung von Lötverbindungen. verschiedene Größen (bitte oben auswählen): 1 mm x 1,5 m 2 mm x 2,5 m
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Moquette für jegliche Ausbauten. Leicht zu verarbeiten. Verschiedene Farben. Abmaße Rollenbreite 1,40m x Länge 1m ( 1,40m2 )
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Trennmittelschwamm verschiedene breiten
Handlicher Schwammpinsel zum Auftragen von PVA Trennmittel in verschiedenen breiten: 50 mm breit, 25 mm breit, 75 mm breit
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Siebschaufel - verschiedene Farben
Du möchtest Kroketten und Pommes selbst frittieren? Die Siebschaufel aus Silikon ist hitzebeständig bis 230 °C und somit ein Muss für jede Fritteuse! Mit einem Füllvolumen von ca. 250 ml kannst du große Mengen schöpfen und das überschüssige Fett wird einfach durch die Aussparungen abtropfen. Auch für die morgendlichen Frühstückseier eignet sich die Seihschaufel perfekt. Die Verwendung eines Edelstahlkerns in Verbindung mit lebensmittelechtem Silikon macht sie nicht nur unglaublich robust, sondern gibt dir gleichzeitig ein angenehmes Handgefühl. Da die Materialien keine Hitze leiten, kannst du sie ohne Bedenken in deinem Topf liegen lassen, ohne dich anschließend am Griff zu verbrennen. Wie alle Kochblume-Küchenhelfer aus Silikon verkratzt die Siebschaufel nie wieder deine Töpfe, ist spülmaschinenfest und in verschiedenen Farben erhältlich. Vorteile im Überblick: Länge: 34 cm Breite: 11 ...
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Was ist die Rolle der Extrapolation bei der Vorhersage zukünftiger Trends in wissenschaftlichen Studien?
Extrapolation wird verwendet, um Daten über einen bestimmten Zeitraum hinaus zu projizieren, basierend auf vorhandenen Trends. Es hilft Forschern, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und potenzielle Auswirkungen von Interventionen oder Veränderungen zu analysieren. Allerdings ist Vorsicht geboten, da Extrapolation Annahmen über die Stabilität von Trends macht und unvorhergesehene Ereignisse nicht berücksichtigt.
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Was sind verschiedene Methoden zur Schätzung des Werts von Immobilien?
1. Vergleichswertverfahren: Der Wert einer Immobilie wird anhand von Vergleichsobjekten in der Umgebung geschätzt. 2. Ertragswertverfahren: Der Wert einer Immobilie wird anhand der zu erwartenden Mieteinnahmen berechnet. 3. Sachwertverfahren: Der Wert einer Immobilie wird anhand der Herstellungskosten und des Bodenwerts ermittelt.
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Was sind die potenziellen Risiken und Vorteile der Anwendung von Extrapolation bei der Prognose zukünftiger Trends?
Potenzielle Risiken der Extrapolation sind unvorhergesehene Ereignisse, die die Prognose beeinflussen können, sowie die Annahme linearer Trends, die sich möglicherweise nicht fortsetzen. Vorteile sind die schnelle und kostengünstige Möglichkeit, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, sowie die Möglichkeit, historische Daten zu nutzen, um Trends zu identifizieren. Es ist wichtig, die Grenzen der Extrapolation zu erkennen und andere Prognosemethoden zu berücksichtigen, um genauere Vorhersagen zu treffen.
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Wie wird das Konzept der Hochrechnung in den Bereichen Statistik, Wirtschaft und Politik angewendet und welche Auswirkungen kann eine fehlerhafte Hochrechnung in diesen Bereichen haben?
Das Konzept der Hochrechnung wird in der Statistik verwendet, um Schätzungen über eine Gesamtmenge auf Basis einer Stichprobe zu machen. In der Wirtschaft wird die Hochrechnung genutzt, um Umsatzprognosen, Marktentwicklungen und andere wirtschaftliche Trends zu analysieren. In der Politik werden Hochrechnungen verwendet, um Wahlergebnisse vorherzusagen und politische Entscheidungen zu beeinflussen. Eine fehlerhafte Hochrechnung kann in diesen Bereichen zu falschen Entscheidungen führen, da die Prognosen und Schätzungen nicht korrekt sind. In der Wirtschaft können Unternehmen aufgrund falscher Hochrechnungen falsche Investitionsentscheidungen treffen. In der Politik können falsche Hochrechnungen zu einer falschen Einschätzung der politischen Lage führen und die öffentliche Meinung beein
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