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Titlebook: Datenbasiert entscheiden; Ein Leitfaden für Un Paul Niebler,Dominic Lindner Book 20191st edition Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Te

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楼主: 代表
发表于 2025-3-23 11:40:32 | 显示全部楼层
,Daten im Unternehmen zielführend auswerten,llenkalkulationsprogramm oftmals ausreichend ist, gibt es für die Visualisierung von Daten, Data Mining und Machine Learning spezielle Tools, die es dem Anwender ermöglichen mit wenig Aufwand Informationen aus Daten zu extrahieren.
发表于 2025-3-23 15:44:51 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 18:44:31 | 显示全部楼层
Abgrenzung der Begriffe im Bereich Data Science,uriertheit und Geschwindigkeit nicht einfach auszuwerten sind. Beim Machine Learning wird aus Daten Wissen generiert, mit dem in zukünftigen Situationen ein automatisiertes Entscheiden ermöglicht wird.
发表于 2025-3-23 23:50:33 | 显示全部楼层
Book 20191st editionuwerten. Damit dieser Schritt gelingt, zeigt dieses Buch mit praktischen Tipps, wie auf Grundlage von Daten bessere Entscheidungen getroffen werden können. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse wird ein Praxisbeispiel vorgestellt, aus dem anschließend Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden..
发表于 2025-3-24 03:55:15 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-24 10:12:24 | 显示全部楼层
Seungoh Choi,Jeong-Han Yun,Sin-Kyu Kim ausführlichere Analysen benötigen wählen Sie eine geeignete Software für Ihren Zweck. Sie sollten dabei immer beachten, dass bei personenbezogenen Daten der Datenschutz nicht vernachlässigt werden darf, beispielsweise gibt es gesetzlich vorgeschriebene Löschfristen.
发表于 2025-3-24 11:41:32 | 显示全部楼层
Vorbereitung der Daten im Unternehmen,die relevanten Informationen reduziert und in ein passendes Format transformiert. Die Datentypen sind hierbei wichtig für eine korrekte Analyse, es wird dabei grundlegend zwischen nominalen, ordinalen und metrischen Daten unterschieden.
发表于 2025-3-24 15:11:00 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-24 23:01:20 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-24 23:49:56 | 显示全部楼层
2197-6708 dungen getroffen werden können. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse wird ein Praxisbeispiel vorgestellt, aus dem anschließend Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden..978-3-658-23928-2Series ISSN 2197-6708 Series E-ISSN 2197-6716
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