Produkt zum Begriff Datenmodell:
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Fischer-Stabel, Peter: Datenvisualisierung
Datenvisualisierung , Techniken der Datenvisualisierung werden mittler weile in allen Disziplinen eingesetzt. In der vorliegenden Publikation werden wesentliche Felder der Computervisualistik präsentiert und durch Anwendungsbeispiele illustriert: Das Spektrum reicht von elementaren Methoden zur Erstellung von Diagrammen, Infografiken und Kartenwerken, über geometrische Modellierung und Bildbearbeitung, bis hin zur Augmented- und Virtual Reality. Das Buch vermittelt so die Grundlagen der computergestützten Datenvisualisierung. Es ist für Studierende aller Studiengänge geeignet, die sich in das hochdynamische Feld der grafischen Datenverarbeitung einarbeiten und praxisrelevante Visualisierungstechniken erlangen möchten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Datenvisualisierung mit Tableau (Loth, Alexander)
Datenvisualisierung mit Tableau , Visuelle Datenanalyse leicht gemacht: Von den ersten Balkendiagrammen über Cluster und Trendlinien bis zu geografischen Analysen auf Landkarten Erhalten Sie aussagefähige Prognosen durch vorausschauende Zukunftsanalysen Erstellen und teilen Sie interaktive Dashboards und übersichtliche Infografiken Alexander Loth zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie Ihre Daten ganz einfach visuell darstellen und analysieren. So können Sie selbst komplexe Datenstrukturen besser verstehen und daraus gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren. Der Autor erläutert Schritt für Schritt die grundlegenden Funktionen von Tableau. Anhand von Fallbeispielen lernen Sie praxisnah, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Ferner zeigt er Anwendungen, die weit über gängige Standardanalysen hinausreichen, und geht auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie erhalten außerdem zahlreiche Hinweise und Tipps, die Ihnen das Arbeiten mit Tableau merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren. Das Buch richtet sich an: alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten, Führungskräfte, die Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen, angehende Data Scientists Sie brauchen weder Tableau-Kenntnisse noch besondere mathematische Fähigkeiten oder Programmiererfahrung, um mit diesem Buch effektiv arbeiten zu können. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen nähern möchten. Aus dem Inhalt: Einführung und erste Schritte in Tableau Datenquellen in Tableau anlegen Visualisierungen erstellen Aggregationen, Berechnungen und Parameter Tabellenberechnungen und Detailgenauigkeitsausdrücke Mit Karten zu weitreichenden Erkenntnissen Tiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und Verteilungen Interaktive Dashboards Teilen Sie Ihre Analysen mit Ihrem Unternehmen oder der ganzen Welt Daten integrieren und vorbereiten mit Tableau Prep Builder Zur Neuauflage Die zweite Auflage wurde erheblich überarbeitet und erweitert. Sie enthält zusätzliche Unterkapitel (z.B. zum neuen Datenmodell mit logischer und physischer Ebene, zu Schaltflächen, Dashboard Starter und zu fortgeschrittenen Strategien zur Datenakquisition) sowie viele Erweiterungen, Tipps und Aktualisierungen. Viele Kapitel schließen nun zudem mit vertiefenden Links zu häufig gestellten Fragen ab. Die zugrunde liegende Version von Tableau Desktop ist 2021.2. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210723, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Loth, Alexander, Edition: REV, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 271, Keyword: analyse; big data analyse; big data; Bi; buch; business intelligence; clustering; dashboard; daten visualisieren; design; diagramme; infografik; mitp; reproting; tabellen; visualisierung, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Visualisierung - Prozessvisualisierung~Informationsverarbeitung (EDV), Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Informationsvisualisierung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: MITP Verlags GmbH, Verlag: mitp Verlags GmbH & Co.KG, Länge: 238, Breite: 167, Höhe: 16, Gewicht: 470, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783958457850, eBook EAN: 9783747503904 9783747503911, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0014, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1791549
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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 € -
Datenschutz einfach umsetzen | Ratgeber für Selbstständige zum Datenschutz
Der Praxisratgeber zur DSGVO für Selbstständige und kleine Unternehmen
Preis: 19.99 € | Versand*: 1.95 €
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Warum wurde das relationale Datenmodell entwickelt?
Das relationale Datenmodell wurde entwickelt, um die Strukturierung und Organisation von Daten in Datenbanken zu verbessern. Es ermöglicht es, Daten in tabellarischer Form darzustellen, was die Datenverwaltung und Abfrage erleichtert. Durch die Verwendung von Beziehungen zwischen Tabellen können komplexe Datenstrukturen effizient dargestellt werden. Das relationale Datenmodell bietet außerdem die Möglichkeit, Datenintegrität und Konsistenz zu gewährleisten, da es Regeln für den Umgang mit Daten definiert. Letztendlich wurde das relationale Datenmodell entwickelt, um die Datenbanktechnologie zu standardisieren und die Entwicklung von Datenbankanwendungen zu vereinfachen.
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Wie lege ich einen neuen Datensatz im relationalen Datenmodell an?
Um einen neuen Datensatz im relationalen Datenmodell anzulegen, müssen Sie zuerst eine Tabelle erstellen, die die erforderlichen Spalten enthält. Anschließend fügen Sie einen neuen Eintrag in diese Tabelle ein, indem Sie die entsprechenden Werte für jede Spalte angeben. Sie können entweder eine INSERT-Anweisung verwenden, um den Datensatz manuell einzufügen, oder eine Anwendung oder ein Datenbankverwaltungstool verwenden, um dies automatisch zu erledigen.
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Wie beeinflusst ein gut gestaltetes Datenmodell die Effizienz und Genauigkeit von Datenanalysen?
Ein gut gestaltetes Datenmodell ermöglicht eine effiziente und strukturierte Organisation der Daten, was die Analyseprozesse beschleunigt. Durch klare Beziehungen und Definitionen im Datenmodell können Fehler vermieden und die Genauigkeit der Analysen verbessert werden. Ein optimales Datenmodell erleichtert zudem die Interpretation der Daten und ermöglicht fundierte Entscheidungen auf Basis verlässlicher Informationen.
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Wie kann ein effektives und benutzerfreundliches Datenmodell für eine Unternehmensdatenbank erstellt werden?
1. Identifiziere die benötigten Daten und deren Beziehungen zueinander. 2. Entwerfe eine klare und konsistente Struktur für die Datenbank. 3. Verwende Normalisierungstechniken, um Redundanzen zu vermeiden und die Effizienz zu erhöhen.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenmodell:
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Datenschutz und Datennutzung
Datenschutz und Datennutzung , Auch in der 4. Auflage wartet der ,Moos' mit bewährtem Konzept und höchstem Anspruch an Aktualität und Praxisbezug auf: Das Formularhandbuch vereint Muster zur Datenschutzorganisation, zur Datennutzung, zu internationalen Datentransfers, zu Unternehmensrichtlinien und Betriebsvereinbarungen sowie zu Datenschutzerklärungen und -einwilligungen. Der einheitliche Aufbau aller Kapitel nach Einleitung, Vertragsmuster und Erläuterungen der einzelnen Klauseln bietet eine schnelle Orientierung. Alle Formulare sind direkt verwendbar sowie individuell anpassbar und zeigen Optionen und Alternativformulierungen auf. Buch + Datenbank: Das komplette Werk mit sämtlichen Mustern steht Ihnen online zur Verfügung. Plus Gesetze und Entscheidungen im Volltext. Der Zugang ist bis zum Erscheinen der Neuauflage gültig. Bei Buch-Rückgabe erlöschen Ihre Rechte an der Online-Nutzung. Das Werk berücksichtigt neueste nationale und internationale Entwicklungen; zu nennen sind hier u.a. das HinschG, das TTDSG oder das EU-U.S. Data Privacy Framework mit dem Angemessenheitsbeschluss der EU-Kommission. Neue Kapitel, z.B. zu Unternehmensrichtlinien zur Nutzung von Videokonferenz-Tools oder Messenger-Diensten sowie zu Mobiler Arbeit, und die Ergänzung englischer Mustertexte (nun in allen Kapiteln) runden die Neuauflage ab. Herausgeber Dr. Flemming Moos und sein Team aus erfahrenen Datenschutzexpertinnen und -experten bieten damit genau das, was der Praktiker im Alltag benötigt, sei es bei der Gestaltung eigener oder der Prüfung fremder Verträge. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 149.00 € | Versand*: 0 € -
Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz
Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz , Zum Werk Der Großkommentar ist auf die Bedürfnisse von Praxis und Wissenschaft gleichermaßen zugeschnitten. Mit dogmatischem Tiefgang, aber stets auch die Rechtsanwenderin und den Rechtsanwender im Blick, erläutert das Werk die Normen der Datenschutz-Grundverordnung und sämtliche Bestimmungen des BDSG stringent und mit Blick für das Wesentliche. Auf die Darstellung des Zusammenwirkens von europäischem und nationalem Recht wird dabei ein besonderes Augenmerk gerichtet. Vorteile auf einen Blick wissenschaftlich fundierte Darstellungen hoher Praxisnutzen, auch wegen des Einbezugs der Auswirkungen von Digitalisierung und Vernetzung auf Wirtschaft und Verwaltung renommiertes Autorenteam aus Wissenschaft und Praxis Zur Neuauflage Auch die 4. Auflage wertet die aktuelle Literatur und Rechtsprechung wieder umfassend aus. Darüber hinaus werden die einschlägigen Normen des TTDSG, soweit für DS-GVO und BDSG relevant, bei den jeweiligen Kommentierungen in Bezug genommen und erörtert. Zielgruppe Für Anwaltschaft und Richterschaft, Rechtsabteilungen in Behörden und Unternehmen, Datenschutzverantwortliche, Wissenschaft. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 219.00 € | Versand*: 0 € -
Determann, Lothar: Datenschutz International
Datenschutz International , Zum Werk Der vorliegende Compliance Field Guide richtet sich an Datenschutz-Verantwortliche in Unternehmen, die ein globales Compliance-Programm aufsetzen müssen, um die innerbetriebliche Befassung mit dem Datenschutz strukturiert voranzutreiben. Das Buch liefert einen globalen Überblick geltender Datenschutz-Standards und gibt der Leserschaft praktische Empfehlungen an die Hand, welche Lösungen sich in der Praxis angesichts bestehender Unsicherheiten hinsichtlich der Auslegung, Anwendbarkeit und Durchsetzbarkeit nationaler wie internationaler Regelungsvorstellungen im Datenschutz bewährt haben. Für den schnellen Überblick werden die wichtigsten Begrifflichkeiten zur Datenschutz-Compliance, geordnet von A-Z, am Ende des Buches kurz und prägnant erläutert. Vorteile auf einen Blickschneller Überblick über die globale Datenschutz-Regelungslage in einem Bandaus der Feder eines erfahrenen Praktikersmit zahlreichen Praxistipps Zur Neuauflage Mit der Neuauflage werden die schnelllebigen (rechtlichen) Entwicklungen im Bereich des (internationalen) Datenschutzes nachvollzogen sowie der Fokus des Werkes auf die internationale Sichtweise geschärft. Zielgruppe Für Leitung und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Rechtsabteilungen, Datenschutzverantwortliche/Datenschutzbeauftragte und Compliance-Verantwortliche in international tätigen Unternehmen sowie externe Datenschutz-Beratung/Wirtschaftsprüfung mit international tätigen Mandanten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 56.00 € | Versand*: 0 € -
Bremer Datenschutz- und Informationsfreiheitsrecht
Bremer Datenschutz- und Informationsfreiheitsrecht , Das Datenschutz- und Informationsfreiheitsrecht des Stadtstaats Bremen wirft viele praktische Anwendungsfragen auf. Der neue Handkommentar bietet eine präzise Erläuterung des Bremischen Ausführungsgesetzes zu EU-Datenschutz-Grundverordnung (BremDSGVOAG) und des Bremer Informationsfreiheitsgesetzes (BremIFG), analysiert komplexe Problemlagen, die sich etwa durch die fortschreitende Digitalisierung stellen, aus erster Hand und stellt die Bezüge zu den europäischen Vorgaben (DS-GVO und JI-RL) her. Die hohe Expertise der Autorinnen und Autoren, die alle der Bremer Wissenschaft, Verwaltung und Justiz verbunden sind, garantiert den Fokus auf praxisgerechte Lösungen. So ist der Kommentar das ideale Hilfsmittel für alle, die mit dem Landesdatenschutzrecht in Bremen arbeiten. Autorinnen und Autoren Dr. Annika Brunner | Prof. Dr. Benedikt Buchner | Prof. Dr. Wolfgang Däubler | Prof. Dr. Claudio Franzius | Prof. Dr. Christine Godt | Sebastian Hapka | Dr. Annika Kieck | Prof. Dr. Dennis-Kenji Kipker | Dr. Steffen Kommer | Prof. Dr. Jörn Reinhardt | Dr. Simon Schwichtenberg | Niklas-Janis Stahnke | Sven Venzke-Caprarese , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 €
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Wie kann ein effizientes Datenmodell entworfen werden, um die Datenbankleistung zu optimieren?
Ein effizientes Datenmodell kann entworfen werden, indem man die Datenbankstruktur so gestaltet, dass redundante Daten vermieden werden. Zudem sollten die Tabellen und Beziehungen sorgfältig geplant werden, um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern. Indizes können verwendet werden, um den Zugriff auf Daten zu beschleunigen.
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Wie kann eine effektive Datenstrategie Unternehmen dabei unterstützen, ihre Geschäftsziele zu erreichen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen, insbesondere in den Bereichen Datenschutz, Datensicherheit, Datenanalyse und Datenmanagement?
Eine effektive Datenstrategie kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Geschäftsziele zu erreichen, indem sie sicherstellt, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit verfügbar sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Implementierung von Datenschutz- und Datensicherheitsmaßnahmen kann die Datenstrategie dazu beitragen, das Vertrauen der Kunden zu stärken und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. Zudem ermöglicht eine effektive Datenstrategie eine umfassende Datenanalyse, die es Unternehmen ermöglicht, wertvolle Einblicke zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus kann eine solide Datenmanagementstrategie die Effizienz steigern, Kosten senken und die Agilität des Unternehmens verbessern.
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Wie kann ein effektives Datenmodell in verschiedenen Branchen, wie z.B. im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und in der Finanzbranche, eingesetzt werden, um die Datenintegration, -speicherung und -analyse zu optimieren?
Ein effektives Datenmodell kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, um die Datenintegration zu optimieren, indem es eine einheitliche Struktur für die verschiedenen Datenquellen schafft. Im Gesundheitswesen kann ein Datenmodell dazu beitragen, Patientendaten aus verschiedenen Systemen zu integrieren und einen ganzheitlichen Blick auf die Gesundheitsgeschichte eines Patienten zu ermöglichen. Im Einzelhandel kann ein Datenmodell helfen, Verkaufsdaten aus verschiedenen Filialen zu konsolidieren und Trends zu identifizieren, um die Lagerbestände und das Marketing zu optimieren. In der Finanzbranche kann ein Datenmodell dabei helfen, Transaktionsdaten zu speichern und zu analysieren, um Betrug zu erkennen und Risikomanagemententscheidungen zu unterstützen.
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Was sind die potenziellen Auswirkungen des Homogenisierens von Daten in Bezug auf die Datensicherheit, die Datenanalyse und die Datenvisualisierung?
Das Homogenisieren von Daten kann die Datensicherheit verbessern, da es einfacher ist, konsistente Sicherheitsmaßnahmen auf homogenen Daten anzuwenden. In Bezug auf die Datenanalyse kann die Homogenisierung dazu beitragen, konsistente und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, da die Daten einheitlich strukturiert sind. Bei der Datenvisualisierung kann die Homogenisierung dazu beitragen, dass die Visualisierungen konsistenter und aussagekräftiger sind, da die Daten einheitlich formatiert sind. Allerdings kann das Homogenisieren von Daten auch dazu führen, dass bestimmte Informationen verloren gehen, wenn die ursprüngliche Vielfalt der Daten nicht angemessen berücksichtigt wird.
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