Produkt zum Begriff Big-Data-Analytics:
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SQL Mastery for Data Analytics & Reporting John Academy Code
Entdecken Sie die Macht der Daten mit unserem Kurs „SQL Masterclass: SQL für Datenanalyse" . Dieser Kurs richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Profis, die SQL für die Datenanalyse verwenden möchten. Erfahren Sie, wie Sie Daten mit SQL effizient strukturieren, verwalten und analysieren. So können Sie datengesteuerte Aufgaben bewältigen und fundierte Entscheidungen treffen. Merkmale: Interaktives Lernen: Nehmen Sie an praktischen SQL-Projekten und -Übungen teil und üben Sie die Manipulati...
Preis: 9.99 € | Versand*: 0.00 EUR € -
Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Ontrup, Greta: HR-Analytics
HR-Analytics , Die Zukunft des Personalwesens ist datengestützt - so die These dieses Buches, das sich aus arbeits- und organisationspsychologischer Perspektive mit dem Einsatz von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management befasst. HR-Analytics (auch: People Analytics oder Workforce Analytics) umfasst hierbei alle Prozesse, bei denen Daten der Mitarbeitenden gesammelt, ausgewertet und dahingehend aufbereitet werden, dass die Analyseergebnisse als Entscheidungsgrundlage für strategische Unternehmensfragen genutzt werden können. In diesem Buch wird aufgezeigt, wie HR-Analytics einen Beitrag zum strategischen Unternehmenserfolg leisten kann und welche Rahmenbedingungen beachtet werden müssen, um die Akzeptanz aller beteiligten Personengruppen im Unternehmen sicherzustellen. Es bietet eine Orientierungshilfe im Hinblick auf Fragen wie: Welche Personengruppen muss ich auf welche Art und Weise informieren? Welche technischen, organisationalen und rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten? Wird HR-Analytics von den Beschäftigten akzeptiert? Wie kann ein erstes HR-Analytics-Projekt im Unternehmen aussehen? Was können mir Daten sagen - und was nicht? Den Leserinnen und Lesern wird das erforderliche Grundwissen vermittelt, um Sinnhaftigkeit, Möglichkeiten und Rahmenbedingungen von datengestütztem Personalmanagement zu reflektieren und auf diese Weise zu einer verantwortungsvollen Gestaltung von HR-Analytics-Projekten beizutragen. Praktische Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Rekrutierung, Leistungsbeurteilung, Training, Personalentwicklung, Kompetenzmanagement, Talent Management sowie Personalbindung und Personalplanung runden den Band ab. Darüber hinaus enthält das Buch einen detaillierten Leitfaden, der insbesondere in mittelständischen Unternehmen bei der erstmaligen Durchführung eines HR-Analytics-Projektes unterstützen kann, und der nach erfolgter Registrierung zusätzlich von der Hogrefe Website heruntergeladen werden kann. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 36.95 € | Versand*: 0 €
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Was ist das Big Data?
Was ist das Big Data? Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Mobilgeräten und mehr. Big Data zeichnet sich durch die 3Vs aus: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Es erfordert spezielle Tools und Technologien wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren.
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Wie wichtig ist Big Data?
Wie wichtig ist Big Data? Big Data spielt heutzutage eine entscheidende Rolle in nahezu allen Branchen, da Unternehmen immer mehr Daten sammeln und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, Trends erkennen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Insgesamt ist Big Data also von großer Bedeutung für den Erfolg und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der heutigen digitalen Welt.
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Wie beeinflusst die Verwendung von Big Data die Geschäftsstrategien in Unternehmen?
Die Verwendung von Big Data ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von umfangreichen Datenanalysen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Trends und Muster identifizieren, um ihre Geschäftsstrategien zu optimieren. Big Data hilft Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, effizienter zu arbeiten und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Was sind die potenziellen Auswirkungen von Big Data auf die Privatsphäre und Datensicherheit?
Die potenziellen Auswirkungen von Big Data auf die Privatsphäre sind eine erhöhte Gefahr der Datenmissbrauch und -diebstahl, da große Mengen sensibler Informationen gesammelt werden. Zudem kann die Profilierung von Nutzern durch die Analyse von Big Data zu einer Verletzung der Privatsphäre führen. Schließlich könnten Regierungen und Unternehmen Big Data nutzen, um Bürger und Kunden zu überwachen und zu kontrollieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Big-Data-Analytics:
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Rütten, Marcel: Recruiting Analytics
Recruiting Analytics , Recruiting steht vor einer der größten Herausforderungen seiner Zeit: Auf der einen Seite der enger werdende Arbeitsmarkt, auf der anderen Seite der wachsende Rechtfertigungsdruck gegenüber Recruiting-Abteilungen. Der Ansatz von Recruiting Analytics ist deswegen momentan in aller Munde. Kein Wunder, schließlich sind Recruiting KPIs und HR Analytics ein unverzichtbarer Teil jeder erfolgreichen Recruiting-Strategie. Doch wo fängt man bei der schier unendlichen Auswahl von Kennzahlen an? Und woher kommen die Zahlen in der Praxis? Wie entwickelt man eigentlich ein Dashboard, das einem hilft, die strategischen Ziele im Recruiting zu erreichen? Das Buch beantwortet diese Fragen, beleuchtet Beispiel-Dashboards sowie Analysemethoden zu Themen wie Karriereseiten, Candidate Journey, Social Media und vielen weiteren Themen. Weiterhin erläutert dieses Buch die gängigsten Kennzahlen und zeigt, wie man Recruiting Analytics in Organisationen erfolgreich implementiert. Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: Zugriff auf ergänzende Materialien und Inhalte E-Book direkt online lesen im Browser Persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern Jetzt nutzen auf mybookplus.de. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Agile Analytics (Böckmann, Dirk)
Agile Analytics , Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden. Inhalte: Business Intelligence zu Business Analytics Advanced Analytics und Agile Analytics Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung Analytics: Anwendung und Entwicklung Betriebsorganisationen agil aufstellen , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230602, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Haufe Fachbuch##, Autoren: Böckmann, Dirk, Seitenzahl/Blattzahl: 237, Keyword: AI; Agile Analytics; Agilität; Artificial Intelligence; Business Analytics; Business Intelligence; Data; Data Science; Daten; Entscheidung; KI; Künstliche Intelligenz; Management; Unternehmen; agil, Fachschema: Management / Strategisches Management~Strategisches Management~Unternehmensstrategie / Strategisches Management~Innovationsmanagement~Management / Innovationsmanagement~Entrepreneurship~Business / Management~Management~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Management: Innovation~Unternehmensführung~Management und Managementtechniken~Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Thema: Optimieren, Warengruppe: TB/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Strategisches Management, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Länge: 228, Breite: 171, Höhe: 15, Gewicht: 406, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783648164365 9783648164372, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Günther, Hans-Otto: Supply Chain Analytics
Supply Chain Analytics , Dieses Lehrbuch vermittelt eine anwendungsorientierte Einführung in ausgewählte Probleme der Supply Chain Analytics als einem Teilgebiet der Business Analytics. Der üblichen Aufteilung in Descriptive, Predictive und Prescriptive Analytics folgend liegt der Fokus auf Problemen aus dem Bereich der Prescriptive Analytics. Dabei geht es um die quantitative Modellierung von Entscheidungsproblemen aus der industriellen Produktion und der Logistik sowie um deren Lösung. Neben allgemeinen Themen des Produktionsmanagements werden Optimierungsansätze zur Gestaltung der Infrastruktur eines Produktionssystems, die operative Produktionsplanung und -steuerung sowie logistische Prozesse, das Supply Chain Management und Advanced Planning behandelt. Das Buch richtet sich an Studierende der Betriebswirtschaftslehre, der Wirtschaftsinformatik, der Wirtschaftsmathematik und des Wirtschaftsingenieurwesens sowie an alle Personen, die in der betrieblichen Praxis mit Fragen der Produktion und des Supply Chain Managements konfrontiert sind. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 33.95 € | Versand*: 0 € -
Sidiq, Abassin: SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud , Discover the next generation of BI with this guide to SAP Analytics Cloud! Get your data into the system and see which data models to use in which situations. Next, learn about stories-how to create visualizations for them, publish them, and enhance them. With expanded information on the analytics designer, analytics catalog, and planning models, this fully updated edition is your one-stop shop for all your SAP Analytics Clouds needs! Highlights include: 1) Data modeling 2) Stories 3) Visualizations 4) Dashboards 5) Financial planning 6) Analytics designer 7) Analytics catalog 8) SAP Digital Boardroom 9) SAP Analytics Hub 10) Data integration 11) Administration , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 73.18 € | Versand*: 0 €
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Was sind die potenziellen Vorteile und Risiken von Big Data für Unternehmen und Verbraucher?
Potenzielle Vorteile von Big Data für Unternehmen sind die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, effizientere Prozesse zu entwickeln und personalisierte Angebote für Kunden zu schaffen. Risiken können Datenschutzverletzungen, Missbrauch von persönlichen Informationen und Verlust des Vertrauens der Verbraucher sein. Es ist wichtig, dass Unternehmen verantwortungsbewusst mit den Daten umgehen und die Privatsphäre der Verbraucher respektieren.
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Was sind die potenziellen Anwendungen und Herausforderungen von Big Data in der heutigen digitalen Welt?
Potenzielle Anwendungen von Big Data sind personalisierte Werbung, medizinische Forschung und Betrugserkennung. Herausforderungen umfassen Datenschutzbedenken, Sicherheitsrisiken und die Notwendigkeit qualifizierter Fachkräfte. Die Nutzung von Big Data erfordert daher eine ausgewogene Herangehensweise, um die Vorteile zu maximieren und die Risiken zu minimieren.
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Was sind die potenziellen Auswirkungen von Big Data auf die persönliche Privatsphäre und den Datenschutz?
Big Data kann dazu führen, dass persönliche Daten unbemerkt gesammelt und analysiert werden, was die Privatsphäre gefährden kann. Es besteht die Gefahr von Datenmissbrauch und Identitätsdiebstahl, wenn sensible Informationen in die falschen Hände geraten. Es ist wichtig, dass Datenschutzgesetze und -richtlinien eingehalten werden, um die persönliche Privatsphäre zu schützen.
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Wie heißt Data Luv wirklich?
Data Luv heißt eigentlich Leon Zimmermann und stammt aus Deutschland. Er ist ein deutscher Rapper und Produzent, der vor allem für seine Autotune-verzerrten Vocals und seine eingängigen Melodien bekannt ist. Data Luv hat sich in der deutschen Rap-Szene einen Namen gemacht und ist für seine Hits wie "Verändert" und "In meinen Armen" bekannt. Sein Stil ist geprägt von einer Mischung aus Rap, Trap und Cloud Rap.
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