Data Science und Statistik mit R

Anwendungslösungen für die Praxis
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-658-34824-3
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 372 Seiten, Paperback, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 636 g

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.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Heesen, Bernd

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Wirtschaftsinformatik
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsinformatik, SAP, IT-Management
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Automatische Datenerfassung, Datenanalyse

Inhaltsverzeichnis

Einleitung.- Data Science.- Date Science mit R.- Statistik.- Ausblick Machine Learning und Künstliche Intelligenz.

Über Autor(innen)

Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern und Dozent für Statistik, Betriebliche Anwendungen und TextMining. Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er mehr als 10 Jahre als Unternehmensberater im In- und Ausland tätig.