Text Mining and Visualization

Case Studies Using Open-Source Tools

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Author: Markus Hofmann,Andrew Chisholm

Publisher: CRC Press

ISBN: 148223758X

Category: Business & Economics

Page: 297

View: 7175

Text Mining and Visualization: Case Studies Using Open-Source Tools provides an introduction to text mining using some of the most popular and powerful open-source tools: KNIME, RapidMiner, Weka, R, and Python. The contributors—all highly experienced with text mining and open-source software—explain how text data are gathered and processed from a wide variety of sources, including books, server access logs, websites, social media sites, and message boards. Each chapter presents a case study that you can follow as part of a step-by-step, reproducible example. You can also easily apply and extend the techniques to other problems. All the examples are available on a supplementary website. The book shows you how to exploit your text data, offering successful application examples and blueprints for you to tackle your text mining tasks and benefit from open and freely available tools. It gets you up to date on the latest and most powerful tools, the data mining process, and specific text mining activities.

Human Capital Systems, Analytics, and Data Mining

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Author: Robert C. Hughes

Publisher: CRC Press

ISBN: 1498764797

Category: Business & Economics

Page: 272

View: 9888

Human Capital Systems, Analytics, and Data Mining provides human capital professionals, researchers, and students with a comprehensive and portable guide to human capital systems, analytics and data mining. The main purpose of this book is to provide a rich tool set of methods and tutorials for Human Capital Management Systems (HCMS) database modeling, analytics, interactive dashboards, and data mining that is independent of any human capital software vendor offerings and is equally usable and portable among both commercial and internally developed HCMS. The book begins with an overview of HCMS, including coverage of human resource systems history and current HCMS Computing Environments. It next explores relational and dimensional database management concepts and principles. HCMS Instructional databases developed by the Author for use in Graduate Level HCMS and Compensation Courses are used for database modeling and dashboard design exercises. Exciting knowledge discovery and research Tutorials and Exercises using Online Analytical Processing (OLAP) and data mining tools through replication of actual original pay equity research by the author are included. New findings concerning Gender Based Pay Equity Research through the lens Comparable Worth and Occupational Mobility are covered extensively in Human Capital Metrics, Analytics and Data Mining Chapters.

Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics

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Author: Guozhu Dong,Huan Liu

Publisher: CRC Press

ISBN: 1351721275

Category: Business & Economics

Page: 400

View: 826

Feature engineering plays a vital role in big data analytics. Machine learning and data mining algorithms cannot work without data. Little can be achieved if there are few features to represent the underlying data objects, and the quality of results of those algorithms largely depends on the quality of the available features. Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics provides a comprehensive introduction to feature engineering, including feature generation, feature extraction, feature transformation, feature selection, and feature analysis and evaluation. The book presents key concepts, methods, examples, and applications, as well as chapters on feature engineering for major data types such as texts, images, sequences, time series, graphs, streaming data, software engineering data, Twitter data, and social media data. It also contains generic feature generation approaches, as well as methods for generating tried-and-tested, hand-crafted, domain-specific features. The first chapter defines the concepts of features and feature engineering, offers an overview of the book, and provides pointers to topics not covered in this book. The next six chapters are devoted to feature engineering, including feature generation for specific data types. The subsequent four chapters cover generic approaches for feature engineering, namely feature selection, feature transformation based feature engineering, deep learning based feature engineering, and pattern based feature generation and engineering. The last three chapters discuss feature engineering for social bot detection, software management, and Twitter-based applications respectively. This book can be used as a reference for data analysts, big data scientists, data preprocessing workers, project managers, project developers, prediction modelers, professors, researchers, graduate students, and upper level undergraduate students. It can also be used as the primary text for courses on feature engineering, or as a supplement for courses on machine learning, data mining, and big data analytics.

Exploratory Data Analysis Using R

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Author: Ronald K. Pearson

Publisher: CRC Press

ISBN: 0429847033

Category: Business & Economics

Page: 548

View: 1456

Exploratory Data Analysis Using R provides a classroom-tested introduction to exploratory data analysis (EDA) and introduces the range of "interesting" – good, bad, and ugly – features that can be found in data, and why it is important to find them. It also introduces the mechanics of using R to explore and explain data. The book begins with a detailed overview of data, exploratory analysis, and R, as well as graphics in R. It then explores working with external data, linear regression models, and crafting data stories. The second part of the book focuses on developing R programs, including good programming practices and examples, working with text data, and general predictive models. The book ends with a chapter on "keeping it all together" that includes managing the R installation, managing files, documenting, and an introduction to reproducible computing. The book is designed for both advanced undergraduate, entry-level graduate students, and working professionals with little to no prior exposure to data analysis, modeling, statistics, or programming. it keeps the treatment relatively non-mathematical, even though data analysis is an inherently mathematical subject. Exercises are included at the end of most chapters, and an instructor's solution manual is available. About the Author: Ronald K. Pearson holds the position of Senior Data Scientist with GeoVera, a property insurance company in Fairfield, California, and he has previously held similar positions in a variety of application areas, including software development, drug safety data analysis, and the analysis of industrial process data. He holds a PhD in Electrical Engineering and Computer Science from the Massachusetts Institute of Technology and has published conference and journal papers on topics ranging from nonlinear dynamic model structure selection to the problems of disguised missing data in predictive modeling. Dr. Pearson has authored or co-authored books including Exploring Data in Engineering, the Sciences, and Medicine (Oxford University Press, 2011) and Nonlinear Digital Filtering with Python. He is also the developer of the DataCamp course on base R graphics and is an author of the datarobot and GoodmanKruskal R packages available from CRAN (the Comprehensive R Archive Network).

RapidMiner

Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications

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Author: Markus Hofmann,Ralf Klinkenberg

Publisher: CRC Press

ISBN: 1482205505

Category: Business & Economics

Page: 525

View: 5018

Powerful, Flexible Tools for a Data-Driven World As the data deluge continues in today’s world, the need to master data mining, predictive analytics, and business analytics has never been greater. These techniques and tools provide unprecedented insights into data, enabling better decision making and forecasting, and ultimately the solution of increasingly complex problems. Learn from the Creators of the RapidMiner Software Written by leaders in the data mining community, including the developers of the RapidMiner software, RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications provides an in-depth introduction to the application of data mining and business analytics techniques and tools in scientific research, medicine, industry, commerce, and diverse other sectors. It presents the most powerful and flexible open source software solutions: RapidMiner and RapidAnalytics. The software and their extensions can be freely downloaded at www.RapidMiner.com. Understand Each Stage of the Data Mining Process The book and software tools cover all relevant steps of the data mining process, from data loading, transformation, integration, aggregation, and visualization to automated feature selection, automated parameter and process optimization, and integration with other tools, such as R packages or your IT infrastructure via web services. The book and software also extensively discuss the analysis of unstructured data, including text and image mining. Easily Implement Analytics Approaches Using RapidMiner and RapidAnalytics Each chapter describes an application, how to approach it with data mining methods, and how to implement it with RapidMiner and RapidAnalytics. These application-oriented chapters give you not only the necessary analytics to solve problems and tasks, but also reproducible, step-by-step descriptions of using RapidMiner and RapidAnalytics. The case studies serve as blueprints for your own data mining applications, enabling you to effectively solve similar problems.

R in a Nutshell

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Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Korrespondenzbausteine Italienisch

übersetzt von Maria Cristina Prischich

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Author: Ulrich Schoenwald

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 332290590X

Category: Business & Economics

Page: 241

View: 7989

Mit Hilfe dieses Buches können Sie Geschäftsbriefe in allen Bereiche- ob Einladung oder Mahnung, Angebot oder Reklamation - schnell und korrekt abfassen. Sie finden komplette Musterbriefe mit Übersetzung, aber auch einzelne Absätze und Sätze, aus denen Sie Ihre Texte zusam mensetzen können oder die Sie einfach in Ihren eigenen Brief einfügen. Alle Texte sind so formuliert, daß sie sich leicht für individuelle Zwecke ändern lassen. Doch nicht nur die Brieftexte müssen einwandfrei sein - auch die Form muß stimmen. Auf den folgenden Seiten können Sie sich deshalb über die verschiedenen Schreibweisen von Anschrift, Datum, Betreff, Bezug, Anrede, Gruß und Anlagenvermerk informieren. Selbstverständlich sind diese Hinweise keine Gesetze, an die man sich unbedingt halten muß. Wenn auch das Schaubild Ihrer Briefe dem entspricht, was Ihre Ge schäftspartner gewohnt sind, dann erleichtern Sie die Verständlichkeit und damit die Verständigung - eine der wichtigsten Voraussetzungen für die erfolgreiche Zusammenarbeit. Nach den Erläuterungen zum italienischen Geschäftsbrief folgen Informa tionen - auf italienisch - zum deutschen Geschäftsbrief. Die Korrespondenzbausteine beginnen auf den Seiten 32 und 33; links steht jeweils der deutsche Text, rechts die italienische Fassung.

Wertorientierte Unternehmensführung

Theoretische Konzepte und empirische Befunde

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Author: Lutz Stührenberg,Daniel Streich,Jörg Henke

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3322914437

Category: Business & Economics

Page: 109

View: 7547

Die Autoren beschreiben alle im Rahmen einer wertorientierten Unternehmensführung relevanten Kennzahlen, setzen sich kritisch mit ihnen auseinander und zeigen, dass neue Werte bzw. Werttreiber in den Mittelpunkt unternehmerischer Betrachtung rücken.

Der Aufhebungsvertrag

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Author: Mark-Oliver Würtz

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 3638746429

Category:

Page: 28

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Studienarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich BWL - Recht, Note: 1,3, Hochschule Bremen (FB Wirtschaft), Veranstaltung: Wirtschaftsrecht, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Diese Hausarbeit soll einen kleinen Leitfaden zur Durchfuhrung von Aufhebungsvertragen darstellen. Die Hausarbeit erhebt nicht den Anspruch einer umfassenden Darstellung, sondern soll gerade die fur die Praxis entscheidenen Sachverhalte aufzeigen und Hilfestellung geben. D.h., der hier behandelte Aufhebungsvertrag bezieht sich nur auf den aussergerichtlichen Aufhebungsvertrag. Auf andere Formen des Auf-hebungsvertrages wird im Rahmen dieser Arbeit nur kurz eingangen. Es wird auf die neueste richterliche Rechtsprechung und den daraus resultierenden Folgen Bezug genommen. Daher wird sich die Arbeit als Schwerpunkt mit den steuerlichen und sozialversicherungsrechtlichen Rahmenbedingungen sowie mit der Gegenuberstellung der alten und der neuen Regelung der Anrechnung von Abfindungen auf das Arbeitslosengeld und deren Folgen befassen. 268 KB, Abstract: Angesichts der heute haufig kaum noch einschatzbaren Prozessrisiken von Kundigungsschutzklagen fur die Arbeitgeber und dem Druck der Arbeitgeber, aus Kostengrunden Personal abzubauen, wird das Arbeitsverhaltnis zunehmend in der Praxis nicht durch ordentliche oder fristlose Kundigung, sondern durch den Aufhebungsvertrag beendet. Der Aufhebungsvertrag ist sinnvoll, um einen schnellen und angemessenen Ausgleich zwischen den Vertragsparteien zu erreichen. Jedoch besteht in der Praxis auch hier durch die Neuregelung des Arbeitsforderungsgesetzes (AFG) und den steuerlichen Auswirkungen eine hohe Rechtsunsicherheit bei der Erstellung solcher Vertrage. Es ist wichtig, jeden Aufhebungsvertrag individuell zu sehen. Eine Standardisierung ist nicht angemessen, da nur durch individuelle Gestaltung der Ausgleich zwischen den Interessenparteien geschaffen werden kann. Diese Hausarbeit soll einen kleinen Leitfaden zur Durchfuhrung von Aufhebungsvertragen darstellen. D"

Real-Time Data Mining

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Author: Florian Stompe

Publisher: Diplomica Verlag

ISBN: 3836678799

Category: Business & Economics

Page: 106

View: 7560

Data Mining ist ein inzwischen etabliertes, erfolgreiches Werkzeug zur Extraktion von neuem, bislang unbekanntem Wissen aus Daten. In mittlerweile fast allen gr eren Unternehmen wird es genutzt um Mehrwerte f r Kunden zu generieren, den Erfolg von Marketingkampagnen zu erh hen, Betrugsverdacht aufzudecken oder beispielsweise durch Segmentierung unterschiedliche Kundengruppen zu identifizieren. Ein Grundproblem der intelligenten Datenanalyse besteht darin, dass Daten oftmals in rasanter Geschwindigkeit neu entstehen. Eink ufe im Supermarkt, Telefonverbindungen oder der ffentliche Verkehr erzeugen t glich eine neue Flut an Daten, in denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenh nge und Muster k nnen sich im Zeitverlauf mehr oder weniger stark ver ndern. Datenmodellierung findet in der Regel aber noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte Muster oder Zusammenh nge werden auch dann noch angenommen, wenn diese l ngst nicht mehr bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche k nnen dann unter Umst nden nicht mehr erkannt, Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf veralteten Warenk rben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu k nnen, muss das Wissen ber Daten aber m glichst aktuell und von ausgezeichneter Qualit t sein. Der Inhalt dieses Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.

Heiß auf Kaltakquise in 45 Minuten

Wie Sie das Vorzimmer erobern und den Entscheider gewinnen

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Author: Tim Taxis

Publisher: BoD – Books on Demand

ISBN: 3000377468

Category: Business & Economics

Page: 92

View: 2243

Keiner mag die Kaltakquise. Gleichzeitig ist und bleibt das Telefon der effektivste Weg zu neuen Business-Kunden. Stellt sich die Frage: Wie kann der telefonische Erstkontakt authentisch, einfach und überdurchschnittlich erfolgreich gelingen? Mehr noch: Wie kann die Telefonakquise sogar Spaß machen - Ihnen und dem Kunden? Die Antwort liefert dieses Buch. Der Autor zeigt darin nicht nur, WAS es zu tun gilt, sondern vor allem auch: WIE genau. Kurz, prägnant, relevant - mit vielen 1:1- Beispielen aus der Praxis für die Praxis. Aus dem Inhalt: Heißstart: Akquise-Telefonate live Kaltakquise: Schluss mit Schema F Vorbereitung: Darauf sollten Sie achten Wie Sie das Vorzimmer erobern So gewinnen Sie den Entscheider Deutschlands Top-Trainer, Tim Taxis, ist etwas gelungen, was es schon lange nicht mehr gab: wirklich neue Ansätze in der Kaltakquise zu entwickeln. Diese Ansätze sind dabei so effektiv, dass sie in der Praxis wie selbstverständlich umsetzbar sind. Christian Petschik, Vice President Sales, arvato AG - ein Bertelsmann Unternehmen

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

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Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Die außervertragliche Haftung des Herstellers autonomer Fahrzeuge bei Unfällen im Straßenverkehr

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Author: Tim Hey

Publisher: Springer Gabler

ISBN: 9783658239565

Category: Business & Economics

Page: 278

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Das Buch behandelt die äußerst aktuelle Frage, wie der Hersteller autonomer Fahrzeuge außervertraglich haftet und es liefert zudem einen Überblick, ob und welche Gesetzesänderungen notwendig sind. Dazu wird das Haftungsrisiko des Herstellers an Hand der bestehenden Gesetzeslage bestimmt und vor dem Hintergrund des Zwecks des Haftungsrechts bewertet. Als Ergebnis stellt sich die Haftung des Herstellers autonomer Fahrzeuge als unangemessen heraus. Für die notwendigen Anpassungen des bestehenden Haftungsrechts stellt Tim Hey mehrere Lösungen vor.

Statistik-Workshop für Programmierer

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Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 2291

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

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Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

View: 7364

Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Graphische Semiologie

Diagramme, Netze, Karten

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Author: Jacques Bertin

Publisher: Walter de Gruyter

ISBN: 3110834901

Category: Science

Page: 430

View: 6884

Informatik kompakt

Eine grundlegende Einführung mit Java

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Author: Katharina Morik,Volker Klingspor

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540292756

Category: Computers

Page: 234

View: 9072

Die Autoren geben eine fundierte Einführung in die Informatik, die von Anfang an die Zusammenhänge zwischen den Teilgebieten des Faches betont. Das Buch ist kompakt, weil der gemeinsame Kern der verschiedenen Informatikgebiete betrachtet wird. In einer integrativen Sichtweise werden Modellierung, abstrakte Datentypen, Algorithmen sowie nebenläufige und verteilte Programmierung behandelt. Die grundlegenden Konzepte der Informatik werden dabei mittels der Programmiersprache Java realisiert. Wesentliches Anliegen der Autoren ist es, die Informatik als Wissenschaft der Abstraktion herauszustellen und in diesem Sinne den Studierenden allgemeine Methoden zum Lösen praktischer Probleme zu vermitteln. Lernkontrollen und ein effektiver Index, der vor allem diejenigen Begriffe aufführt, die ein Informatiker einfach können muss, ermöglichen ein fokussiertes Studium. Ferner stehen vielfältige Programm-Beispiele im Internet bereit.

Formale Begriffsanalyse

Mathematische Grundlagen

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Author: Bernhard Ganter,Rudolf Wille

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642614507

Category: Computers

Page: 286

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Dieses erste Lehrbuch zur Formalen Begriffsanalyse gibt eine systematische Darstellung der mathematischen Grundlagen und ihrer Verbindung zu Anwendungen in der Informatik, insbesondere in der Datenanalyse und Wissensverarbeitung. Das Buch vermittelt vor allem Methoden der graphischen Darstellung von Begriffssystemen, die sich in der Wissenskommunikation bestens bewährt haben. Theorie und graphische Darstellung werden dabei eng miteinander verknüpft. Die mathematischen Grundlagen werden vollständig abgehandelt und durch zahlreiche Beispiele anschaulich gemacht. Da zur Wissensverarbeitung immer stärker der Computer genutzt wird, gewinnen formale Methoden begrifflicher Analyse überall an Bedeutung. Das Buch macht die dafür grundlegende Theorie in kompakter Form zugänglich.

Computational Social Network Analysis

Trends, Tools and Research Advances

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Author: Kai Subel,Michel Schultz

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 3640733061

Category: Computers

Page: 21

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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Universität Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Ausarbeitung befasst sich mit dem Thema Computational Soical Network Analysis. Ziel ist es, dem Leser einen Einblick in diese Thematik zu verschaffen. Dabei werden Hintergründe, anwendbare Methoden und Tools vorgestellt, die hierbei Verwendung finden. Zunächst wird dabei näher auf den Hintergrund, also warum dieses Gebiet als Forschungsgegenstand so interessant ist, eingegangen. Anschließend werden verschiedene Aspekte, die man im Rahmen der Analyse sozialer Netzwerke untersuchen kann benannt. In diesem Zusammenhang werden auch zwei verschiedene Kategorien zur formalen Analyse benannt. Zur Verdeutlichung wird die Verwendung dieser am Ende des Kapitels auch noch einmal anhand eines Praxisbeispiels gezeigt. Das nächste Kapitel befasst sich mit der Fragstellung, wie Schlüsselfiguren in Netzwerken ermittelt werden können und was für Rollen diese spielen. Dabei werden auch die verschiedenen Arten von Schlüsselfiguren benannt. Eine weitere zentrale Rolle in der Analyse sozialer Netzwerke nehmen Gruppen ein. Die Bedeutung von Gruppen und wie man sie ermitteln kann wird im nächsten Kapitel erläutert. Aufbauend auf den Gruppen sollen Interaktionen innerhalb von Netzwerken untersucht werden. Hierfür werden zunächst die nötigen Werkzeuge, wie die SCAN oder DISSECT Methode vorgestellt und anschließend die Einsatzgebiete anhand von Beispielen verdeutlicht. Im 7. Kapitel wird eine eLearning Plattform näher betrachtet. Hierbei werden zunächst die Eigenschaften und Besonderheiten von eLearning Plattformen beschrieben und anschießend anhand eines Praxisbeispiels verschiedene Methoden zur Analyse sozialer Netzwerke angewendet.