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Database and Expert Systems Applications: 28th International Conference, DEXA 2017, Lyon, France, August 28-31, 2017, Proceedings, Part I (Lecture Notes in Computer Science #10438)
by Djamal Benslimane, Ernesto Damiani, William I. Grosky, Abdelkader Hameurlain, Amit Sheth and Roland R. WagnerThis two volume set LNCS 10438 and LNCS 10439 constitutes the refereed proceedings of the 28th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2017, held in Lyon, France, August 2017. The 37 revised full papers presented together with 40 short papers were carefully reviewed and selected from 166 submissions. The papers discuss a range of topics including: Semantic Web and Semantics; Graph Matching; Data Modeling, Data Abstraction, and Uncertainty; Preferences and Query Optimization; Data Integration and RDF Matching; Security and Privacy; Web Search; Data Clustering; Top-K and Skyline Queries; Data Mining and Big Data; Service Computing; Continuous and Temporal Data, and Continuous Query Language; Text Processing and Semantic Search; Indexing and Concurrency Control Methods; Data Warehouse and Data Stream Warehouse; Data Mining and Machine Learning; Recommender Systems and Query Recommendation; Graph Algorithms; Semantic Clustering and Data Classification.
Database and Expert Systems Applications: 28th International Conference, DEXA 2017, Lyon, France, August 28-31, 2017, Proceedings, Part II (Lecture Notes in Computer Science #10439)
by Djamal Benslimane, Ernesto Damiani, William I. Grosky, Abdelkader Hameurlain, Amit Sheth and Roland R. WagnerThis two volume set LNCS 10438 and LNCS 10439 constitutes the refereed proceedings of the 28th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2017, held in Lyon, France, August 2017. The 37 revised full papers presented together with 40 short papers were carefully reviewed and selected from 166 submissions. The papers discuss a range of topics including: Semantic Web and Semantics; Graph Matching; Data Modeling, Data Abstraction, and Uncertainty; Preferences and Query Optimization; Data Integration and RDF Matching; Security and Privacy; Web Search; Data Clustering; Top-K and Skyline Queries; Data Mining and Big Data; Service Computing; Continuous and Temporal Data, and Continuous Query Language; Text Processing and Semantic Search; Indexing and Concurrency Control Methods; Data Warehouse and Data Stream Warehouse; Data Mining and Machine Learning; Recommender Systems and Query Recommendation; Graph Algorithms; Semantic Clustering and Data Classification.
Database and Expert Systems Applications: 29th International Conference, DEXA 2018, Regensburg, Germany, September 3–6, 2018, Proceedings, Part II (Lecture Notes in Computer Science #11030)
by Abdelkader Hameurlain Sven Hartmann Hui Ma Günther Pernul Roland R. WagnerThis two volume set of LNCS 11029 and LNCS 11030 constitutes the refereed proceedings of the 29th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2018, held in Regensburg, Germany, in September 2018.The 35 revised full papers presented together with 40 short papers were carefully reviewed and selected from 160 submissions. The papers of the first volume discuss a range of topics including: Big data analytics; data integrity and privacy; decision support systems; data semantics; cloud data processing; time series data; social networks; temporal and spatial databases; and graph data and road networks. The papers of the second volume discuss a range of the following topics: Information retrieval; uncertain information; data warehouses and recommender systems; data streams; information networks and algorithms; database system architecture and performance; novel database solutions; graph querying and databases; learning; emerging applications; data mining; privacy; and text processing.
Database and Expert Systems Applications: 35th International Conference, DEXA 2024, Naples, Italy, August 26–28, 2024, Proceedings, Part I (Lecture Notes in Computer Science #14910)
by Giuseppe Manco Ismail Khalil A Min Tjoa Christine Strauss Gabriele Kotsis Toshiyuki AmagasaThe two-volume set LNCS 14910 and 14911 constitutes the proceedings of the 35th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2024, which took place in Naples, Italy, in August 2024. The 27 full and 20 short papers included in the proceedings set were carefully reviewed and selected from 102 submissions. They were organized in topical sections as follows: Part I: Financial and economic data analysis; graph theory and network analysis; database management and query optimization; machine learning and large language models; recommender systems and personalization; Part II: Blockchain and supply management; data mining and knowledge discovery; spatiotemporal data and mobility analysis; computer vision and image processing; data security and privacy; database indexing and query processing; specialized applications and case studies.
Database and Expert Systems Applications: 35th International Conference, DEXA 2024, Naples, Italy, August 26–28, 2024, Proceedings, Part II (Lecture Notes in Computer Science #14911)
by Giuseppe Manco Ismail Khalil A Min Tjoa Christine Strauss Gabriele Kotsis Toshiyuki AmagasaThe two-volume set LNCS 14910 and 14911 constitutes the proceedings of the 35th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2024, which took place in Naples, Italy, in August 2024. The 27 full and 20 short papers included in the proceedings set were carefully reviewed and selected from 102 submissions. They were organized in topical sections as follows: Part I: Financial and economic data analysis; graph theory and network analysis; database management and query optimization; machine learning and large language models; recommender systems and personalization; Part II: Blockchain and supply management; data mining and knowledge discovery; spatiotemporal data and mobility analysis; computer vision and image processing; data security and privacy; database indexing and query processing; specialized applications and case studies.
Databases for Pharmacoepidemiological Research (Springer Series on Epidemiology and Public Health)
by Miriam Sturkenboom Tania SchinkThis book allows readers to gain an in-depth understanding of the role of real-world data in pharmacoepidemiology, and highlights the strengths and limitations of the respective databases with regard to pharmacoepidemiological research. Over the past decade, the increasing use of real-world data in pharmacoepidemiological research has been accompanied by a growing recognition of the value of real-world evidence in clinical and regulatory decision-making. Electronic healthcare databases allow analyses of drug and vaccine utilization in routine care after approval, as well as investigations of their comparative effectiveness and safety. They are especially useful for the identification of rare risks and rare drug exposures over long periods of time, and as such sustainably extend the basis for drug safety research. This book provides an introduction to the role of real-world data in pharmacoepidemiological research and the main developments in the last 15 years. It also offers a comprehensive overview of the general classification characteristics of databases, together with their strengths and limitations, and a detailed description of 21 individual databases, written by professionals who work with or maintain them.
Databricks Data Intelligence Platform: Unlocking the GenAI Revolution
by Nikhil Gupta Jason YipThis book is your comprehensive guide to building robust Generative AI solutions using the Databricks Data Intelligence Platform. Databricks is the fastest-growing data platform offering unified analytics and AI capabilities within a single governance framework, enabling organizations to streamline their data processing workflows, from ingestion to visualization. Additionally, Databricks provides features to train a high-quality large language model (LLM), whether you are looking for Retrieval-Augmented Generation (RAG) or fine-tuning. Databricks offers a scalable and efficient solution for processing large volumes of both structured and unstructured data, facilitating advanced analytics, machine learning, and real-time processing. In today's GenAI world, Databricks plays a crucial role in empowering organizations to extract value from their data effectively, driving innovation and gaining a competitive edge in the digital age. This book will not only help you master the Data Intelligence Platform but also help power your enterprise to the next level with a bespoke LLM unique to your organization. Beginning with foundational principles, the book starts with a platform overview and explores features and best practices for ingestion, transformation, and storage with Delta Lake. Advanced topics include leveraging Databricks SQL for querying and visualizing large datasets, ensuring data governance and security with Unity Catalog, and deploying machine learning and LLMs using Databricks MLflow for GenAI. Through practical examples, insights, and best practices, this book equips solution architects and data engineers with the knowledge to design and implement scalable data solutions, making it an indispensable resource for modern enterprises. Whether you are new to Databricks and trying to learn a new platform, a seasoned practitioner building data pipelines, data science models, or GenAI applications, or even an executive who wants to communicate the value of Databricks to customers, this book is for you. With its extensive feature and best practice deep dives, it also serves as an excellent reference guide if you are preparing for Databricks certification exams. What You Will Learn Foundational principles of Lakehouse architecture Key features including Unity Catalog, Databricks SQL (DBSQL), and Delta Live Tables Databricks Intelligence Platform and key functionalities Building and deploying GenAI Applications from data ingestion to model serving Databricks pricing, platform security, DBRX, and many more topics Who This Book Is For Solution architects, data engineers, data scientists, Databricks practitioners, and anyone who wants to deploy their Gen AI solutions with the Data Intelligence Platform. This is also a handbook for senior execs who need to communicate the value of Databricks to customers. People who are new to the Databricks Platform and want comprehensive insights will find the book accessible.
Dataclysm
by Christian RudderProvocative, illuminating, and visually arresting, Dataclysm is a portrait of how big data reveals our essential selves--and a first look at a revolution in the making. What is the secret to a stable marriage? How many gay people are still in the closet? Do we truly live in a postracial society? Has Twitter made us dumber? These are just a few of the questions Christian Rudder answers in Dataclysm, a smart, funny, irreverent look at how we act when we think no one's looking. For centuries we've relied on polling or small-scale lab experiments to study human behavior. Today a new approach is possible. As we live more of our lives online, researchers can finally observe us directly, in vast numbers and without filters. Data scientists can quantify the formerly unquantifiable and show with unprecedented precision how we fight, how we age, how we love, and how we change. Our personal data has been used to spy on us, hire and fire us, and sell us stuff we don't need. InDataclysm, Rudder uses it to show us who we are as people. He reveals how Facebook "likes" can predict, with surprising accuracy, a person's sexual orientation and even intelligence; how attractive women receive exponentially more job interview requests; and why you have to have haters to be hot. He charts the rise and fall of America's most reviled word through Google Search and examines the new dynamics of collaborative rage on Twitter. He shows how people express themselves, both privately and publicly. What is the least Asian thing you can say? Do people bathe more in Vermont or New Jersey? What do black women think about Simon & Garfunkel? Hint: They don't think about Simon & Garfunkel. Rudder also tracks human migration in real time, showing how groups of people move from certain small towns to the same big cities across the globe. And he grapples with the challenge of maintaining privacy in a world where these explorations are possible.
Dataclysm: Love, Sex, Race, and Identity--What Our Online Lives Tell Us about Our Offline Selves
by Christian RudderAn audacious, irreverent investigation of human behavior--and a first look at a revolution in the making Our personal data has been used to spy on us, hire and fire us, and sell us stuff we don't need. In Dataclysm, Christian Rudder uses it to show us who we truly are. For centuries, we've relied on polling or small-scale lab experiments to study human behavior. Today, a new approach is possible. As we live more of our lives online, researchers can finally observe us directly, in vast numbers, and without filters. Data scientists have become the new demographers. In this daring and original book, Rudder explains how Facebook "likes" can predict, with surprising accuracy, a person's sexual orientation and even intelligence; how attractive women receive exponentially more interview requests; and why you must have haters to be hot. He charts the rise and fall of America's most reviled word through Google Search and examines the new dynamics of collaborative rage on Twitter. He shows how people express themselves, both privately and publicly. What is the least Asian thing you can say? Do people bathe more in Vermont or New Jersey? What do black women think about Simon & Garfunkel? (Hint: they don't think about Simon & Garfunkel.) Rudder also traces human migration over time, showing how groups of people move from certain small towns to the same big cities across the globe. And he grapples with the challenge of maintaining privacy in a world where these explorations are possible. Visually arresting and full of wit and insight, Dataclysm is a new way of seeing ourselves--a brilliant alchemy, in which math is made human and numbers become the narrative of our time.From the Hardcover edition.
Date-onomics: How Dating Became a Lopsided Numbers Game
by Jon BirgerIt’s not that he’s just not that into you—it’s that there aren’t enough of him. And the numbers prove it. Using a combination of demographics, statistics, game theory, and number-crunching, Date-onomics tells what every single, college-educated, heterosexual, looking-for-a-partner woman needs to know: The “man deficit” is real. It’s a fascinating, if sobering read, with two critical takeaways: One, it’s not you. Two, knowledge is power, so here’s what to do about it. The shortage of college-educated men is not just a big-city phenomenon frustrating women in New York and L.A. Among young college grads, there are four eligible women for every three men nationwide. This unequal ratio explains not only why it’s so hard to find a date, but a host of social issues, from the college hookup culture to the reason Salt Lake City is becoming the breast implant capital of America. Then there’s the math that says that a woman’s good looks can keep men from approaching her—particularly if they feel the odds aren’t in their favor. Fortunately, there are also solutions: what college to attend (any with strong sciences or math), where to hang out (in New York, try a fireman’s bar), where to live (Colorado, Seattle, “Man” Jose), and why never to shy away from giving an ultimatum.
Daten in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung: Festschrift zum 65. Geburtstag von Prof. Dr. Joachim Merz
by Dierk Hirschel Peter Paic Markus ZwickDaten sind in der wirtschaftswissenschaftliche Forschung von hoher Bedeutung. Mit der drastischen Steigerung der Leistungsfähigkeit der Informationstechnik ist es heute möglich, riesige Datenmengen und insbesondere Mikrodaten zu speichern und zu analysieren. Mit dem Sonderforschungsbereich 3 der Deutschen Forschungsgemeinschaft ,Mikroanalytische Grundlagen der Gesellschaftspolitik' begann in den achtziger Jahren des letzten Jahrhunderts das Mikrodatenzeitalter in Deutschland. Seitdem ist die Entwicklung der mikrodatenbasierten Forschung und Politikberatung rasant fortgeschritten. Hierbei hatte und hat der mit diesem Buch geehrte Joachim Merz einen erheblichen Anteil. Der vorliegende Band zeigt einen Ausschnitt des Erfolges dieser wissenschaftlichen Arbeiten. Wegbegleiter wie der eigene wissenschaftliche Nachwuchs geben in insgesamt 12 Beiträgen einen vertiefenden Einblick in den Stand der empirischen wirtschaftswissenschaftlichen Forschung und zeigen mögliche weitere Entwicklungstendenzen auf.
Daten- und Informationsqualität: Die Grundlage der Digitalisierung
by Knut Hildebrand Marcus Gebauer Michael MielkeDieses Buch war das erste deutsche Buch zum Thema Daten- und Informationsqualität und ist mittlerweile ein Klassiker. Es wurde für die sechste Auflage um neue Inhalte erweitert, aktualisiert und an zahlreichen Stellen überarbeitet. Von Wissenschaftlern und Praktikern geschrieben, präsentiert es den aktuellen Stand aus Forschung und Anwendung und ist somit ein Muss für alle IT-Profis.
Daten-Teams: Ein einheitliches Managementmodell für erfolgreiche, datenorientierte Teams
by Jesse AndersonErfahren Sie, wie Sie erfolgreiche Big-Data-Projekte durchführen, wie Sie Ihre Teams mit Ressourcen ausstatten und wie die Teams miteinander arbeiten sollten, um kosteneffizient zu sein. In diesem Buch werden die drei Teams vorgestellt, die für erfolgreiche Projekte erforderlich sind, und es wird erläutert, welche Aufgaben die einzelnen Teams haben.Die meisten Unternehmen scheitern mit Big-Data-Projekten, und der Misserfolg wird fast immer auf die verwendeten Technologien geschoben. Um erfolgreich zu sein, müssen sich Unternehmen sowohl auf die Technologie als auch auf das Management konzentrieren.Die Nutzung von Daten ist ein Teamsport. Es bedarf verschiedener Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten, die alle zusammenarbeiten müssen, um etwas zu erreichen. Bei allen Projekten, mit Ausnahme der kleinsten, sollten die Mitarbeiter in mehreren Teams organisiert werden, um das Scheitern von Projekten und unzureichende Leistungen zu vermeiden.Dieses Buch konzentriert sich auf das Management. Vor einigen Jahren wurde wenig bis gar nicht über das Management von Big-Data-Projekten oder -Teams geschrieben oder gesprochen. Data Teams zeigt, warum Managementfehler die Ursache für so viele Projektmisserfolge sind und wie Sie solche Misserfolge in Ihrem Projekt proaktiv verhindern können.Was Sie lernen werdenEntdecken Sie die drei Teams, die Sie benötigen, um mit Big Data erfolgreich zu seinVerstehen, was ein Datenwissenschaftler ist und was ein Datenwissenschaftsteam tutVerstehen, was ein Data Engineer ist und was ein Data Engineering Team machtVerstehen, was ein Betriebsingenieur ist und was ein Betriebsteam tutWissen, wie sich die Teams und Titel unterscheiden und warum Sie alle drei Teams brauchenErkennen, welche Rolle das Unternehmen bei der Zusammenarbeit mit Datenteams spielt und wie der Rest der Organisation zu erfolgreichen Datenprojekten beiträgtFür wen dieses Buch gedacht istFührungskräfte aller Ebenen, einschließlich derjenigen, die über einige technische Fähigkeiten verfügen und ein Big-Data-Projekt in Angriff nehmen wollen oder bereits ein Big-Data-Projekt begonnen haben. Es ist besonders hilfreich für diejenigen, die Projekte haben, die nicht vorankommen und nicht wissen, warum, oder die an einer Konferenz teilgenommen oder über Big Data gelesen haben und nun damit beginnen, zu prüfen, was nötig ist, um ein Projekt zu realisieren.Dieses Buch ist auch für leitende Mitarbeiter oder technische Architekten relevant, die in einem Team arbeiten, das vom Unternehmen beauftragt wurde, herauszufinden, was nötig ist, um ein Projekt zu starten, in einem Projekt, das nicht vorankommt, oder die feststellen müssen, ob es nichttechnische Probleme gibt, die ihr Projekt beeinträchtigen.
Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure: Mit statistischen Methoden und Java-Programmen
by Siegmund BrandtDie fünfte Auflage dieses erfolgreichen Buchs gibt eine umfassende Einführung in statistische und numerische Methoden zur Auswertung empirischer und experimenteller Daten. Statistische Theorie und praktische Probleme werden gleichermaßen behandelt: Es wird eine knappe mathematische Formulierung benutzt, ohne dabei die Anwendungen zu vernachlässigen, die in vielen Beispielen dargestellt werden. Für diese Auflage wurde eine Bibliothek von Java-Programmen entwickelt. Sie umfasst Methoden der rechnerischen Datenanalyse und der graphischen Darstellung sowie zahlreiche Beispielprogramme und Lösungen zu Programmieraufgaben. Die Programme (Quellcode und Java-Klassen, Dokumentation) und ausführliche Anhänge zum Haupttext des Buches stehen online auf der Seite des Buches innerhalb von www. springer. com zur Verfügung. Der Inhalt · Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable · Zufallszahlen und Monte-Carlo-Methode · Statistische Verteilungen (Binomial-, Gauß-, Poisson, . . . ), Stichproben, Statistische Tests · Maximum Likelihood, kleinste Quadrate, Regression, Minimierung · Varianzanlyse und Zeitreihenanalyse · Anhänge zu mathematischen Hilfsmethoden und zu den Programmen. Die Zielgruppen Das Buch ist konzipiert als Einführung für Bachelor-Studierende und als Nachschlagewerk für Studierende im Master- und Promotionsstudium sowie für Naturwissenschaftler und Ingenieure in Forschung und Praxis. Es bietet ihnen Anleitung und Hilfe bei der Analyse ihrer Daten · im Praktikum · in Bachelor- und Master-Arbeiten · in Dissertationen · in Forschung und Beruf. Der Autor Siegmund Brandt ist emeritierter Professor der Physik an der Universität Siegen. Mit seiner Gruppe arbeitete er an Experimenten zur Elementarteilchenphysik an den Forschungszentren DESY in Hamburg und CERN in Genf, bei denen die Auswertung der experimentell gewonnenen Daten eine wichtige Rolle spielt. Er war Vorsitzender des Wissenschaftlichen Rates von DESY und ist Autor bzw. Koautor von Lehrbüchern, die in zehn Sprachen erschienen sind.
Datenanalyse für Naturwissenschaftler, Mediziner und Ingenieure
by Mario SchneiderDieses Buch bietet Ihnen eine verständlich vermittelte Ausgangsbasis für die praktische Anwendung datenanalytischer Methoden, die sinnvolle Interpretation von Daten und die Ableitung von Informationen. Dabei setzt dieses Buch anstelle langer mathematischer Herleitungen und Beweise auf konkrete Beispiele, die jeweils Schritt für Schritt nachvollzogen werden. Die ausgewählten Beispieldaten werden mit Hilfe von Excel analysiert und das Erlernte kann anhand von Übungsaufgaben überprüft werden. Zusätzlich können Sie in Onlinevideos die Rechenschritte nachvollziehen und parallel in Excel mitrechnen. Damit liefert Ihnen dieses Buch nicht nur das für die wissenschaftliche Praxis notwendige Basiswissen der Datenanalyse, sondern bietet gleichermaßen das Fundament für einen souveränen Umgang mit den entsprechenden Instrumenten. Dieses Buch unterstützt somit Naturwissenschaftler, Mediziner und Ingenieure in Studium und Praxis und bietet einen leichten Einstieg in die statistische Datenanalyse und ihre Anwendung in Excel.
Datenanalyse mit SPSS: Für Seminar-, Projekt-, Bachelor- und Masterarbeiten
by Michael StreichDieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten, die im Rahmen ihrer Seminar-, Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit quantitative Daten erheben. Neben deskriptiven Analysen sind in solchen Situationen zumeist induktive statistische Verfahren gefordert, die auf den ersten Blick teilweise relativ komplex erscheinen. In diesem Buch werden typische Verfahren eingeordnet und inhaltlich erläutert. Neben einer einfachen Einführung werden im Nachgang vertiefende Analysen vorgestellt. Alle Verfahren werden anhand von Beispielen auf Basis der Statistiksoftware IBM SPSS® dargestellt, die einen sehr einfachen Zugang auch zu komplexeren Verfahren bietet. Dabei werden die Beispiele, nach einer Einführung in das Programm als solches, systematisch Schritt für Schritt bearbeitet, so dass auch eigene Analyse im Rahmen schriftlicher Arbeiten problemlos vorgenommen werden können.
Datenanalyse mit SPSS: Realdatenbasierte Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen
by Peter P. EcksteinPeter P. Eckstein bietet in diesem Lehrbuch eine Vielzahl von Übungs- und Klausuraufgaben zur statistischen Datenanalyse mit SPSS an. Die Aufgaben sind nach inhaltlichen Schwerpunkten geordnet und decken jedes Anspruchsniveau ab. Basis sind reale Daten, die im Kontext von praktischen Problemstellungen der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung erhoben wurden. Vollständige und ausführliche Lösungen zu allen Aufgaben führen zu einer hohen Verständlichkeit des komplexen Stoffes und ermöglichen somit ein effektives Selbststudium und eine gezielte Klausurvorbereitung.Für die siebte Auflage wurde das Aufgabenspektrum auf insgesamt 195 komplexe Problemstellungen mit zahlreichen theoretischen und praktischen Fragen erweitert. Alle in diesem Lehrbuch verwendeten SPSS-Dateien sind im Anhang aufgelistet und stehen im Internet zur freien Verfügung bereit.
Datenaustausch in der Anlagenplanung mit AutomationML: Integration von CAEX, PLCopen XML und COLLADA (VDI-Buch)
by Rainer DrathDas Buch gibt erstmals einen umfassenden Überblick über die Technologie AutomationML und die Integration von CAEX, COLLADA und PLCopen XML. Mit AutomationML soll die Interoperabilität zwischen digitalen Werkzeugen im Engineering-Prozess gefördert werden. Es ist das erste kostenfrei zugängliche, offene und XML-basierte Format, das übergreifend eine Vielzahl von Planungsaspekten kombiniert. Das Buch ist ein Gemeinschaftswerk des AutomationML-Konsortiums. Es wurde so konzipiert, dass es als Kompendium und zugleich als Entscheidungshilfe dienen kann.
Datengetriebenes Marketing: Wie Unternehmen Daten zur Skalierung ihres Geschäfts nutzen können
by Jonas RashediWir leben in einer Zeit, in der Daten immer mehr Relevanz besitzen, und zwar sowohl für die Geschäftsmodelle von Unternehmen im Gesamten als auch für einzelne Funktionsbereiche. Insbesondere im Marketing besitzen Daten eine hohe Relevanz, denn sie helfen, den Kunden zu verstehen und geeignete Maßnahmen abzuleiten. Doch viele Unternehmen tun sich schwer, einen Einstieg in das datengetriebene Marketing zu finden.Jonas Rashedi stellt mit diesem Buch einen Orientierungs- und Handlungsrahmen vor, der Unternehmen bei der Umsetzung und organisatorischen Verankerung eines datengetriebenen Marketings unterstützt. Der vorgestellte Prozess ist unabhängig von aktuell vorhandenen technologischen Lösungen gestaltet, sodass er für Unternehmen längerfristig Gültigkeit besitzt.
Datengetriebenes Marketing: Wie Unternehmen Daten zur Skalierung ihres Geschäfts nutzen können (essentials)
by Jonas RashediWir leben in einer Zeit, in der Daten immer mehr Relevanz besitzen, und zwar sowohl für die Geschäftsmodelle von Unternehmen im Gesamten als auch für einzelne Funktionsbereiche. Insbesondere im Marketing besitzen Daten eine hohe Relevanz, denn sie helfen, den Kunden zu verstehen und geeignete Maßnahmen abzuleiten. Doch viele Unternehmen tun sich schwer, einen Einstieg in das datengetriebene Marketing zu finden.Jonas Rashedi stellt mit diesem Buch einen Orientierungs- und Handlungsrahmen vor, der Unternehmen bei der Umsetzung und organisatorischen Verankerung eines datengetriebenen Marketings unterstützt. Der vorgestellte Prozess ist unabhängig von aktuell vorhandenen technologischen Lösungen gestaltet, sodass er für Unternehmen längerfristig Gültigkeit besitzt.
Datenmanagement und Datenanalyse: Konzepte, Technologien und Methoden für die Organisation und Aufbereitung von Daten in Unternehmen
by Peter GluchowskiDerzeit wird kaum noch ernsthaft bestritten, dass die Daten eines Unternehmens ein wichtiges Wirtschaftsgut darstellen und in erheblicher Weise zum Erfolg beitragen können. Allerdings gilt es, nicht nur den Wert der Daten zu erkennen, sondern diese auch in den zugehörigen Geschäftsprozessen gewinnbringend einzusetzen. Als zwingende Voraussetzung erweist sich dabei, eine organisatorische und technische Basis zu etablieren, die nachhaltig darauf ausgerichtet ist, die fachlichen Ausgabenstellungen bestmöglich zu unterstützen. Unter dem Oberbegriff Datenmanagement werden dazu diejenigen Führungs- und Durchführungstätigkeiten diskutiert, die einen tragfähigen Rahmen für den Umgang mit Daten in der Organisation aufspannen. Daneben erweisen sich vor allem die Verfahren zur Auswertung und Analyse der verfügbaren Datenbestände als leistungsfähige Instrumente, um langfristige Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Vor diesem Hintergrund widmet sich das vorliegende Buch den stetig an Bedeutung gewinnenden Themenfeldern Datenmanagement und Datenanalyse, denen insbesondere im Rahmen der digitalen Transformation eine große Bedeutung zukommt.
Datenqualität in Stichprobenerhebungen: Eine verständnisorientierte Einführung in Stichprobenverfahren und verwandte Themen (Statistik und ihre Anwendungen)
by Andreas QuatemberDas Buch bietet eine verständnis- und anwendungsorientierte Einführung in verschiedene Stichprobendesigns, bestehend aus Auswahlverfahren und Schätzmethodik. Das Methodenverständnis wird unterstützt durch einfach nachvollziehbare und gerade dadurch besonders förderliche Beispiele. Dabei werden auch andere praxisrelevante Aspekte, welche sich auf die Qualität der gezogenen Schlussfolgerungen auswirken, nicht ausgeklammert: Behandelt werden unter anderem die Nonresponse-Thematik sowie die Anwendung von nichtzufälligen Auswahltechniken wie dem Quotenverfahren.
Datenqualität in Stichprobenerhebungen: Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik (Statistik und ihre Anwendungen)
by Andreas QuatemberDieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen:Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns?Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)?Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen?Wie kompensiert man Nonresponse? Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren? Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch die verständnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele gestützt. Für die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und inhaltlich unter anderem um die Betrachtung des Spannungsfeldes zwischen Survey-Theorie und -Praxis, die Grundlagen des Simulationsansatzes der Survey-Statistik und eine Auseinandersetzung mit den sich zunehmender Beliebtheit erfreuenden nichtzufälligen Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem durch Aufgabenstellungen ergänzt, deren Umsetzung mit der Software R angeleitet wird.
Datenreiche Medizin und das Problem der Einwilligung: Ethische, rechtliche und sozialwissenschaftliche Perspektiven
by Alena Buyx Wulf Loh Gesine Richter Sebastian Graf von KielmanseggDieses Open Access Buch befasst sich mit praktischen Fragestellungen datenreicher internationaler Verbund-Forschung. Die datenreiche Medizin spielt in Diagnostik und Therapie eine immer größere Rolle – gerade angesichts immer leistungsfähigerer algorithmischer Mustererkennung. Mithilfe wachsender Datenbestände sind diese Algorithmen zunehmend in der Lage, Krankheitssymptome zu erkennen, diese mit anderen Daten in Beziehung zu setzen und so entweder bei der Suche nach Krankheitsursachen zu helfen oder Therapien zu optimieren. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen vereint der Sammelband multidisziplinäre Perspektiven auf die datengetriebene medizinische Forschung mit besonderem Blick auf die Frage der Einwilligung in die Sekundärnutzung medizinischer Daten. Dabei werden zum einen ethische Überlegungen in den Bereichen Patientenautonomie und -wohlergehen, Privatheit und Datensicherheit, sowie Verantwortungsdiffusion aufgeworfen, als auch konkrete rechtliche Fragen hinsichtlich der DSGVO-Konformität erörtert. Sozialwissenschaftliche Studien zur Art und Form der Einwilligung sowie dem Patientenverhalten runden den Band ab.
Datenvisualisierung mit R: 111 Beispiele
by Thomas RahlfDieses Buch f#65533;hrt in die Grundlagen der Gestaltung von Pr#65533;sentationsgrafiken mit der Open Source Software R ein, die hinsichtlich der Visualisierungsm#65533;glichkeiten praktisch keine W#65533;nsche offen l#65533;sst und sich zunehmend als Standard im Bereich der Statistiksoftware etabliert. Anhand von 111 vollst#65533;ndigen Skript-Beispielen lernen Sie, wie Sie Balken- und S#65533;ulendiagramme, Bev#65533;lkerungspyramiden, Lorenzkurven, Streudiagramme, Zeitreihendarstellungen, Radialpolygone, Gantt-Diagramme, Profildiagramme, Heatmaps, Bumpcharts, Mosaik- und Ballonplots sowie eine Reihe verschiedener thematischer Kartentypen mit dem Base Graphics System von R erstellen. F#65533;r jedes Beispiel werden reale Daten verwendet sowie die Abbildung und deren Programmierung Schritt f#65533;r Schritt erl#65533;utert. Das Buch ist damit ein wertvolles Nachschlagewerk f#65533;r eine F#65533;lle von Anwendungsf#65533;llen der Datenvisualisierung, zu deren traditionellen Anwendungsbereichen in Wissenschaft und Marketing vermehrt auch neue Gebiete wie Big- Data-Analysen oder Datenjournalismus hinzukommen. In der vorliegenden Auflage wurden Beispiele zu Cartogrammen, Chord-Diagrammen und Netzwerken sowie ein neues Kapitel zu interaktiven Visualisierungen mit Javascript aufgenommen. Der Autor Thomas Rahlf arbeitet als Direktor in der Gruppe Qualit#65533;ts- und Verfahrensmanagement bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft und ist Lehrbeauftragter an der Universit#65533;t Bonn. Er hat #65533;ber Methodologien der Statistik und #65533;konometrie promoviert, ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift Cliometrica und Herausgeber einer Historischen Statistik von Deutschland. Den Themen Open Source, Datendesign und -visualisierung gilt seit vielen Jahren sein Interesse.