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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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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:31:24 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Datenbasiert entscheiden
副標(biāo)題Ein Leitfaden für Un
編輯Paul Niebler,Dominic Lindner
視頻videohttp://file.papertrans.cn/264/263685/263685.mp4
概述Wettbewerbsvorteile sichern durch zielgerichtete Datennutzung.Orientierungshilfe durch Beispiele aus der Praxis.Tipps für Unternehmen zur effektiven Nutzung von Daten
叢書名稱essentials
圖書封面Titlebook: Datenbasiert entscheiden; Ein Leitfaden für Un Paul Niebler,Dominic Lindner Book 20191st edition Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Te
描述.Dieses Buch befasst sich mit der zielgerichteten Auswertung von vorhandenen Daten im Unternehmen. W?hrend früher viele Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen wurden, sind heute die resultierenden Erfolge durch das gestiegene Datenvolumen so gut messbar wie nie zuvor. Doch nicht jede Entscheidung wird durch Daten automatisch besser. Es gilt, Daten im Unternehmen zu identifizieren, Ziele zu definieren und die vorhandenen Daten sinnvoll auszuwerten. Damit dieser Schritt gelingt, zeigt dieses Buch mit praktischen Tipps, wie auf Grundlage von Daten bessere Entscheidungen getroffen werden k?nnen. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse wird ein Praxisbeispiel vorgestellt, aus dem anschlie?end Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden..
出版日期Book 20191st edition
關(guān)鍵詞Data Analytics; Entscheidungen Daten; Data Science; Machine Learning; Datenanalyse
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-23928-2
isbn_ebook978-3-658-23928-2Series ISSN 2197-6708 Series E-ISSN 2197-6716
issn_series 2197-6708
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019
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書目名稱Datenbasiert entscheiden影響因子(影響力)




書目名稱Datenbasiert entscheiden影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Datenbasiert entscheiden網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Datenbasiert entscheiden網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Datenbasiert entscheiden被引頻次




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 22:57:23 | 只看該作者
Abgrenzung der Begriffe im Bereich Data Science, zwischen vielen Buzzwords zurecht..Es existieren viele Buzzwords zum Thema Daten. W?hrend der Begriff Data Science sehr allgemein ist, bezeichnet Data Mining und Data Analytics die Extraktion von Wissen aus Datenbest?nden. Big Data beschreibt sehr gro?e Datenmengen, die aufgrund der Gr??e, Unstrukt
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 01:48:54 | 只看該作者
Vorbereitung der Daten im Unternehmen,typen..Bevor Daten verarbeitet werden k?nnen, müssen einige Vorbereitungen getroffen werden. Zun?chst muss entschieden werden, auf welchem Medium die Daten gespeichert werden. Cloud-basierte L?sungen gewinnen aktuell stark an Beliebheit, da sie die eigene Infrastruktur vereinfachen und verteiltes Ar
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:23:13 | 只看該作者
,Daten im Unternehmen zielführend auswerten, Art und Komplexit?t des Anwendungsfalls gibt es unterschiedliche Programme, die den Anwender unterstützen. W?hrend für einfache Auswertungen ein Tabellenkalkulationsprogramm oftmals ausreichend ist, gibt es für die Visualisierung von Daten, Data Mining und Machine Learning spezielle Tools, die es d
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:28:42 | 只看該作者
Praxisbeispiel,e Fallstricke und Potenziale darstellen. Im Hinblick auf das eingangs besprochene Verh?ltnis von Aufwand und Nutzen wird ein Weg angestrebt, der einerseits ohne hohe Investitionen auskommt, aber trotzdem klar messbare Ergebnisse mit sich bringt.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:28:24 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:30:36 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:52:34 | 只看該作者
: Future-Proof Zoning for?OT Networksnd ist keineswegs neu, allerdings gibt es mittlerweile den gravierenden Unterschied, dass die Menge an Daten so gigantisch ist, dass diese mit traditionellen Methoden oftmals kaum noch ausgewertet werden k?nnen. Sicher haben auch Sie von Buzzwords wie Big Data, Data Science oder Artificial Intelligence geh?rt, die durch die Medien kursieren.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 05:21:42 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:22:16 | 只看該作者
Einleitung,nd ist keineswegs neu, allerdings gibt es mittlerweile den gravierenden Unterschied, dass die Menge an Daten so gigantisch ist, dass diese mit traditionellen Methoden oftmals kaum noch ausgewertet werden k?nnen. Sicher haben auch Sie von Buzzwords wie Big Data, Data Science oder Artificial Intelligence geh?rt, die durch die Medien kursieren.
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