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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Common Data Service Database Capacity (NCE)
Common Data Service Database Capacity (NCE) (CFQ7TTC0LHRL:0002)
Preis: 453.95 € | Versand*: 0.00 € -
Dynamics 365 Business Central Database Capacity (NCE)
Dynamics 365 Business Central Database Capacity (NCE) (CFQ7TTC0HD3R:0001)
Preis: 115.95 € | Versand*: 0.00 € -
Dynamics 365 Business Central Database Capacity Overage (NCE)
Dynamics 365 Business Central Database Capacity Overage (NCE) (CFQ7TTC0HD3R:0003)
Preis: 59.95 € | Versand*: 0.00 €
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Was ist eine Abfrage Datenbank?
Eine Abfrage-Datenbank ist eine spezielle Art von Datenbank, die entwickelt wurde, um Abfragen effizient und schnell auszuführen. Sie ermöglicht es Benutzern, Daten aus der Datenbank abzurufen, zu filtern und zu analysieren, um spezifische Informationen zu erhalten. Abfrage-Datenbanken verwenden spezielle Abfragesprachen wie SQL (Structured Query Language), um komplexe Abfragen zu erstellen und auszuführen. Sie sind besonders nützlich für Unternehmen und Organisationen, die große Mengen an Daten verwalten und analysieren müssen. Durch den Einsatz einer Abfrage-Datenbank können Benutzer schnell und einfach auf die benötigten Informationen zugreifen und fundierte Entscheidungen treffen.
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Wie funktioniert die Abfrage von Daten in einer relationalen Datenbank? Welche Methoden können zur effizienten Abfrage großer Datensätze in einer Datenbank verwendet werden?
Die Abfrage von Daten in einer relationalen Datenbank erfolgt durch die Verwendung von SQL-Abfragen, die spezifische Daten aus den Tabellen abrufen. Zur effizienten Abfrage großer Datensätze können Indizes erstellt werden, um den Zugriff auf die Daten zu beschleunigen. Außerdem können auch Joins, Aggregatfunktionen und Filter verwendet werden, um die Abfrage zu optimieren.
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Wie funktioniert eine Datenabfrage in einer relationalen Datenbank? Was sind die wichtigsten Schritte, um eine erfolgreiche Abfrage in einem Informationssystem durchzuführen?
Eine Datenabfrage in einer relationalen Datenbank erfolgt durch die Verwendung von SQL (Structured Query Language). Der Benutzer gibt ein SQL-Statement ein, das spezifische Kriterien für die Abfrage definiert. Die Datenbank führt die Abfrage aus und liefert die entsprechenden Ergebnisse zurück. Wichtige Schritte für eine erfolgreiche Abfrage sind das Verstehen der Datenstruktur, das Formulieren einer präzisen Abfrage und das Überprüfen der Ergebnisse auf Richtigkeit.
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Was sind einige gängige Methoden zur Durchführung einer effektiven Abfrage in einer Datenbank?
Einige gängige Methoden zur Durchführung einer effektiven Abfrage in einer Datenbank sind die Verwendung von SQL-Abfragen, die Nutzung von Indizes zur Optimierung der Abfragegeschwindigkeit und die Vermeidung von Wildcards in den Abfragen, um die Performance zu verbessern. Es ist auch wichtig, die Datenbanktabellen zu normalisieren, um Redundanzen zu vermeiden und die Effizienz der Abfragen zu steigern. Zudem können Stored Procedures oder Views erstellt werden, um komplexe Abfragen zu vereinfachen und die Wiederverwendbarkeit zu erhöhen.
Ähnliche Suchbegriffe für Abfrage:
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Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Steinberg Systems Schichtdickenmessgerät - 0 - 2000 μm - ±3 % + 1 μm - Datenanalyse SBS-TG-3000
In Sekundenschnelle Lackschichten messen – mit dem Schichtdickenmessgerät von Steinberg Systems kein Problem! Das hochsensible Gerät ermittelt automatisch, wie stark verschiedene Schichten, wie etwa Farbe oder Kunststoffe, auf ferromagnetischen Metallen sind. Die vielen Funktionen und exakten Messergebnisse machen das Gerät zum Muss in jeder Autowerkstatt. Umfangreicher geht’s kaum: Das Lackmessgerät bietet neben verstellbarer Display-Helligkeit und Alarm-Lautstärke viele Funktionen: automatisch rotierende Anzeige und Abschaltung, Analysesoftware mit verschiedenen Darstellungen der Messwerte, verschiedene Modi sowie die Batterie-Warnanzeige. Die gemessenen Werte übertragen Sie per Bluetooth bequem auf den Rechner. Dank spezieller App behalten Sie den Überblick über die Daten. Der Lacktester verfügt zudem über eine integrierte, hochempfindliche Sonde. Diese misst auf ±3 % + 1 μm genau. Vor der Messung justieren Sie das Gerät schnell und einfach mittels Nullpunkt- oder Mehrpunktkalibrierung. Dazu verwenden Sie im besten Fall eine unbeschichtete Probe des Substrates, das Sie messen möchten. Alternativ eignet sich auch eine glatte Nullplatte. Mit dem Lackdicken-Messer prüfen Sie die Dicke nichtmagnetischer Schichten auf verschiedenen Oberflächen, beispielsweise auf Edelstahl, Eisen, Aluminium oder Kupfer. Dazu nutzt das Gerät die Wirbelstromprüfung. Diese ermöglicht Ihnen die zerstörungsfreie Messung mit einem hohen Messbereich von 0 - 2000 μm. Die Ergebnisse lesen Sie bequem auf dem klaren LCD ab.
Preis: 109.00 € | Versand*: 0.00 € -
Pagan Online
Pagan Online
Preis: 23.17 € | Versand*: 0.00 € -
Railroads Online
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Preis: 22.81 € | Versand*: 0.00 €
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Wie kann man eine effiziente und zuverlässige Abfrage von Daten in einer Datenbank durchführen?
Um eine effiziente und zuverlässige Abfrage von Daten in einer Datenbank durchzuführen, sollte man zuerst die benötigten Indizes erstellen, um die Abfragegeschwindigkeit zu optimieren. Zudem ist es wichtig, nur die benötigten Spalten abzufragen, um die Datenmenge zu reduzieren. Schließlich sollte man komplexe Abfragen vermeiden und stattdessen einfache und gut strukturierte Abfragen verwenden.
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Was ist eine Abfrage Access?
Eine Abfrage in Access ist eine spezielle Funktion, mit der Daten aus einer oder mehreren Tabellen abgerufen und angezeigt werden können. Dabei können verschiedene Kriterien festgelegt werden, um nur bestimmte Datensätze zu erhalten. Die Abfrage ermöglicht es, Daten zu filtern, zu sortieren und zu gruppieren, um gezielt Informationen aus der Datenbank zu extrahieren. Sie kann auch Berechnungen durchführen, um beispielsweise Summen oder Durchschnitte zu ermitteln. Insgesamt dient die Abfrage in Access dazu, die Datenbank effizient zu durchsuchen und relevante Informationen zu finden.
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Was ist eine VIN Abfrage?
Eine VIN-Abfrage ist eine Überprüfung anhand der Fahrzeugidentifikationsnummer (VIN), um Informationen über ein bestimmtes Fahrzeug zu erhalten. Diese Abfrage liefert wichtige Details wie Hersteller, Modell, Baujahr, Motorisierung, Ausstattung und mögliche Rückrufe. Sie kann auch verwendet werden, um den Fahrzeughistorie zu überprüfen, wie z.B. ob das Fahrzeug gestohlen wurde oder in einen Unfall verwickelt war. Eine VIN-Abfrage ist daher ein nützliches Werkzeug für Käufer, Verkäufer und Besitzer, um mehr über ein Fahrzeug zu erfahren.
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Wie kann man effektiv und sicher eine Datenbank verwalten, um die Datensicherheit und effiziente Datenabfrage zu gewährleisten?
1. Regelmäßige Backups erstellen, um Datenverlust zu vermeiden. 2. Zugriffsrechte für Benutzer einschränken, um unbefugten Zugriff zu verhindern. 3. Aktualisierungen und Patches regelmäßig installieren, um Sicherheitslücken zu schließen.
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