標(biāo)題: Titlebook: Big Data Analytics; Grundlagen, Fallbeis Sara D‘Onofrio,Andreas Meier Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenz [打印本頁(yè)] 作者: 歸納 時(shí)間: 2025-3-21 19:08
書(shū)目名稱(chēng)Big Data Analytics影響因子(影響力)
書(shū)目名稱(chēng)Big Data Analytics影響因子(影響力)學(xué)科排名
書(shū)目名稱(chēng)Big Data Analytics網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度
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作者: 有害處 時(shí)間: 2025-3-22 00:12 作者: Osmosis 時(shí)間: 2025-3-22 04:15
Hyun Soo Kim MD,Tammy M. Martin PhDschaft, ?ffentliche Verwaltung und Gesellschaft ergeben. Nach der Kl?rung wichtiger Begriffe wird der Prozess zum Schürfen nach wertvollen Informationen und Mustern in den Datenbest?nden erl?utert. Danach werden Methodenans?tze des Hard Computing basierend auf klassischer Logik mit den beiden Wahrhe作者: cortex 時(shí)間: 2025-3-22 07:03 作者: RENAL 時(shí)間: 2025-3-22 09:25 作者: 不感興趣 時(shí)間: 2025-3-22 13:50 作者: 盡責(zé) 時(shí)間: 2025-3-22 18:53 作者: convulsion 時(shí)間: 2025-3-23 00:35
https://doi.org/10.1007/978-3-319-27990-9r in der vor allem von Informatikern und Technologen dominierten Literatur der Eindruck erweckt, dass Technologien für Unternehmen unmittelbar einen Mehrwert stiften. Inwieweit allerdings ein Analogieschluss beispielsweise aus Googles Erfolgen mit AlphaGo?bis?MuZero?auf prim?r?betriebswirtschaftlich作者: 膽小懦夫 時(shí)間: 2025-3-23 03:16 作者: 狗舍 時(shí)間: 2025-3-23 06:47 作者: Offset 時(shí)間: 2025-3-23 11:03
David Fleischman,R. Rand Allinghamstarken Zuwachs an digitalen Datenbest?nden und der Vielfalt an digitalen Datenquellen und der damit verbundenen Vielfalt an hochdimensionalen Datenstrukturen ist dieser erste Teil einer Datenanalyse herausfordernder geworden. Die saubere Planung und Implementierung von Data Pipelines hilft in der P作者: fluffy 時(shí)間: 2025-3-23 14:23 作者: Proponent 時(shí)間: 2025-3-23 21:05
Intraokularer Fremdk?rper und Metalloseem medizinisch, gesellschaftlich, aber auch ?konomisch. Bei den ?konomischen Effekten rückt das virusbedingte Zusammenbrechen der Wertsch?pfungsketten h?ufig in den Mittelpunkt der Diskussion. Dieses Ph?nomen ist oft beschrieben, jedoch fehlt meist eine empirische Einordnung. Mit Hilfe von Echtzeitv作者: 驚呼 時(shí)間: 2025-3-23 23:56 作者: labyrinth 時(shí)間: 2025-3-24 04:00 作者: 極少 時(shí)間: 2025-3-24 08:30 作者: Blasphemy 時(shí)間: 2025-3-24 13:18
Edition HMDhttp://image.papertrans.cn/b/image/185589.jpg作者: Obstreperous 時(shí)間: 2025-3-24 17:20
Entscheidungsunterstützung im Online-Handelem Beitrag wird ein hybrider Ansatz zur Kategorisierung von Produktrezensionen vorgestellt, der die Vorteile des maschinellen Lernens des Word2Vec-Algorithmus und die der menschlichen Expertise vereint. Das daraus resultierende Datenmodell wird im Anschluss anhand einer Praxisanwendung zum Thema Produktempfehlungen demonstriert.作者: OREX 時(shí)間: 2025-3-24 22:36
Hyun Soo Kim MD,Tammy M. Martin PhData Analytics herausgearbeitet. Der Ausblick fordert auf, einen Paradigmenwechsel zu vollziehen und sowohl Methoden des Hard Data Mining wie des Soft Data Mining für Big Data Analytics gleicherma?en zu prüfen und bei Erfolg umzusetzen.作者: MAG 時(shí)間: 2025-3-24 23:59
Intraokularer Fremdk?rper und MetalloseBasis dieser Analyse wird versucht, eine Orientierung zu geben, wie stark die Wertsch?pfungsketten durch die COVID-19-Krise beeinflusst worden sind, wo die ?konomische Aktivit?t aktuell steht und inwieweit Echtzeitverkehrsdaten von LKW-Mengen bei dieser Art von Analyse hilfreich sein k?nnen.作者: 廢墟 時(shí)間: 2025-3-25 04:39 作者: 熄滅 時(shí)間: 2025-3-25 08:35
Einfluss von Covid-19 auf Wertsch?pfungsketten?– Fallbeispiel VerkehrsdatenBasis dieser Analyse wird versucht, eine Orientierung zu geben, wie stark die Wertsch?pfungsketten durch die COVID-19-Krise beeinflusst worden sind, wo die ?konomische Aktivit?t aktuell steht und inwieweit Echtzeitverkehrsdaten von LKW-Mengen bei dieser Art von Analyse hilfreich sein k?nnen.作者: choroid 時(shí)間: 2025-3-25 13:12 作者: NADIR 時(shí)間: 2025-3-25 17:43 作者: 綠州 時(shí)間: 2025-3-25 21:24
Ocular Biopsy, Diagnostic Vitrectomyta Mining bereits seit langer Zeit bekannt, wurden jedoch im Laufe der Jahre ausgebaut und verfeinert. Der vorliegende Beitrag setzt sich das Ziel, die wesentlichen Verfahren zur Datenanalyse im überblick zu pr?sentieren und dabei auf die grundlegenden Vorgehensweisen sowie potenzielle Einsatzbereiche einzugehen.作者: insert 時(shí)間: 2025-3-26 02:02 作者: 焦慮 時(shí)間: 2025-3-26 07:26 作者: preservative 時(shí)間: 2025-3-26 12:26
Methoden des Data Mining für Big Data Analyticsta Mining bereits seit langer Zeit bekannt, wurden jedoch im Laufe der Jahre ausgebaut und verfeinert. Der vorliegende Beitrag setzt sich das Ziel, die wesentlichen Verfahren zur Datenanalyse im überblick zu pr?sentieren und dabei auf die grundlegenden Vorgehensweisen sowie potenzielle Einsatzbereiche einzugehen.作者: 是比賽 時(shí)間: 2025-3-26 15:11 作者: Coronary-Spasm 時(shí)間: 2025-3-26 20:01
Einsatzoptionen von Machine Learning im Handelr?rterung des Big-Data-Ph?nomens aus einer Entscheidungsperspektive werden Einsatzm?glichkeiten für das Marketing im Handel untersucht. Im letzten Abschnitt wird problematisiert, wie Machine Learning in ausgew?hlten Bereichen Mehrwerte für Unternehmen er?ffnet.作者: UTTER 時(shí)間: 2025-3-27 00:47 作者: 險(xiǎn)代理人 時(shí)間: 2025-3-27 03:28 作者: hemorrhage 時(shí)間: 2025-3-27 06:30 作者: PANT 時(shí)間: 2025-3-27 10:09 作者: Initiative 時(shí)間: 2025-3-27 15:22 作者: 禁止,切斷 時(shí)間: 2025-3-27 21:30 作者: Hirsutism 時(shí)間: 2025-3-27 22:31
Advances in Visual Science and Eye Diseases und Weka wurden auf einer einheitlichen Datengrundlage Klassifikationsmodelle erstellt und diese in Bezug auf ihre Genauigkeit und Komplexit?t miteinander verglichen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Plattformen im Hinblick auf diese beiden Punkte unterschiedliche St?rken und Schw?chen im作者: 陳列 時(shí)間: 2025-3-28 02:30 作者: 現(xiàn)暈光 時(shí)間: 2025-3-28 09:16
2366-1127 chrichtungen als auch an interessierte Anwender. Es hilft den Leserinnen und Leser, die Bedeutungsvielfalt des Begriffs Big Data Analytics zu verstehen und verschiedene Einsatzm?glichkeiten im eigenen Umfeld zu erkennen und zu bewerten..978-3-658-32236-6Series ISSN 2366-1127 Series E-ISSN 2366-1135 作者: Junction 時(shí)間: 2025-3-28 12:31 作者: Confidential 時(shí)間: 2025-3-28 18:17 作者: profligate 時(shí)間: 2025-3-28 22:39 作者: Mhc-Molecule 時(shí)間: 2025-3-29 01:11 作者: esculent 時(shí)間: 2025-3-29 06:07 作者: 溫室 時(shí)間: 2025-3-29 08:48
Intelligente Bots für die Trendforschung?– Eine explorative Studieschlie?enden Fallstudie wird anhand von drei Praxisbeispielen gezeigt, wie mithilfe des Systems die Trends von Morgen erkannt werden k?nnen. Zum Schluss wird das datenbasierte Umfeldscanningsystem als Chance für Unternehmen jeder Gr??e diskutiert.作者: vascular 時(shí)間: 2025-3-29 11:46 作者: 為寵愛(ài) 時(shí)間: 2025-3-29 16:00
Methoden des Data Mining für Big Data Analyticsen interessante Informationen finden lassen, wenn es nur gelingt, dieses gewaltige Volumen zielgerichtet auszuwerten. Sowohl in der Wissenschaft als auch zunehmend in der Praxis werden daher Verfahren und Technologien diskutiert, die interessante Muster in umfangreichen Datenbest?nden aufdecken und 作者: landfill 時(shí)間: 2025-3-29 22:29
Digital Analytics in der Praxis?– Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligelisierung in den letzten Jahren stark erh?ht. Die damit einhergehenden M?glichkeiten, mit Kunden zu interagieren und deren Verhalten zu verstehen, werden zunehmend wichtiger, um wirtschaftlich erfolgreich zu bleiben. In diesem Kapitel werden nach 2011 und 2016 die Resultate der dritten Digital-Analy作者: STIT 時(shí)間: 2025-3-30 02:00
Searching-Tool für Compliance?– Ein Analyseverfahren textueller Datenr Verbesserung der Kommunikation zwischen Menschen und Menschen, sowie Menschen und Maschinen. Durch die erhebliche Steigerung?der?Leistungsf?higkeit moderner Computer haben das automatische Textverstehen und die Extraktion von Semantik bedeutende Fortschritte gemacht. Der Vorteil der Nutzung eines 作者: Axillary 時(shí)間: 2025-3-30 04:15
Entscheidungsunterstützung im Online-Handel sie verwendete Materialien, Farben, die Passform, das Design und den Anwendungszweck eines Produkts. Das Kundenfeedback liegt hier in unstrukturierter Textform vor, weshalb zur Verarbeitung Ans?tze aus dem Gebiet des Natural Language Processing und des maschinellen Lernens von Vorteil sind. In dies作者: faultfinder 時(shí)間: 2025-3-30 10:23
Einsatzoptionen von Machine Learning im Handelr in der vor allem von Informatikern und Technologen dominierten Literatur der Eindruck erweckt, dass Technologien für Unternehmen unmittelbar einen Mehrwert stiften. Inwieweit allerdings ein Analogieschluss beispielsweise aus Googles Erfolgen mit AlphaGo?bis?MuZero?auf prim?r?betriebswirtschaftlich作者: REP 時(shí)間: 2025-3-30 15:27 作者: parasite 時(shí)間: 2025-3-30 18:45
Deep Learning in der Landwirtschaft?– Analyse eines Weinbergsndwirtschaft. Der vorliegende Beitrag pr?sentiert dahingehend eine Big-Data-Analytics-Fallstudie aus dem Bereich des Weinanbaus, wo mithilfe von mobilen Aufnahmeger?ten umfangreiches Bildmaterial aufgezeichnet wurde, um eine automatisierte Objekterkennung zur Unterstützung von operativen Winzert?tig作者: faucet 時(shí)間: 2025-3-30 22:17 作者: 星星 時(shí)間: 2025-3-31 03:13
Self-Service Data Science?– Vergleich von Plattformen zum Aufbau von Entscheidungsb?umeneidungsunterstützung nutzen zu k?nnen, w?re es hilfreich, Big-Data-Analysemethoden für einen gr??eren Anwenderkreis zug?nglich zu machen. Dies kann entweder durch eine st?rkere Vermittlung von Datenkompetenzen aus Anwendersicht oder durch eine Vereinfachung der Methoden, insbesondere durch weitere A
