Data Science und Statistik mit R
Anwendungslösungen für die Praxis
Seiten
2022
|
1. Auflage
Springer Gabler (Verlag)
978-3-658-34824-3 (ISBN)
Springer Gabler (Verlag)
978-3-658-34824-3 (ISBN)
- Verbindung von Big Data mit Statistik
- Ideal für Studierende und andere Personen, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen
- Anwendungsbeispiele können von Lesern mit der Open Source Software R selbst durchgeführt werden
Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren.
Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.
Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.
Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern und Dozent für Statistik, Betriebliche Anwendungen und TextMining. Neben seinen Funktionen an der Hochschule ist er als Gutachter in Akkreditierungsverfahren für die Foundation for International Business Administration Accreditation im In- und Ausland tätig.
Einleitung
Data Science
Date Science mit R
Statistik
Ausblick Machine Learning und Künstliche Intelligenz.
Erscheinungsdatum | 04.02.2022 |
---|---|
Zusatzinfo | VIII, 372 S. 1153 Abb., 41 Abb. in Farbe. |
Verlagsort | Wiesbaden |
Sprache | deutsch |
Maße | 168 x 240 mm |
Gewicht | 643 g |
Einbandart | kartoniert |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre | |
Schlagworte | Big Data • Deskriptive Statistik • Industrie 4.0 • Inferenzstatistik • KI • machine learning • Modellierung • R • R-Umgebung • Wahrscheinlichkeit • Wahrscheinlichkeitsrechnung |
ISBN-10 | 3-658-34824-0 / 3658348240 |
ISBN-13 | 978-3-658-34824-3 / 9783658348243 |
Zustand | Neuware |
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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