Produkt zum Begriff Clustering:
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Lancom WLC High Availability Clustering XL
LANCOM WLC High Availability Clustering XL - Lizenz
Preis: 842.75 € | Versand*: 0.00 € -
LANCOM Systems LANCOM WLC High Availability Clustering XL Option Email
Zentrales Management und komfortabler Konfigurationsabgleich mehrerer WLAN-Controller oder Central Site VPN Gateways> Highlights- Features- Komfortable Verwaltung von hochverfügbaren Geräte-Clustern wie ein einzelnes Gerät- auch bei standortübergreifenden Netzwerken- Ermöglicht die Gruppierung von bis zu 10 WLAN-Controllern und Central Site VPN Gateways zu einem hochverfügbaren Geräte-Cluster- Verfügbar als LANCOM WLC High Availability Clustering XL Option für den LANCOM WLC-4025+ und den LANCOM WLC-4100 sowie als LANCOM VPN High Availability Clustering XL Option für die Central Site VPN Gateways LANCOM 7100+ VPN und LANCOM 9100+ VPN- Ab LCOS-Version 9.10> Produkttyp- Lizenz- ear-Kategorie (ElektroG): irrelevant> Versand- WEEE: 45401549Kompatibel zu: TD-LC-I059; TD-LC-L101
Preis: 1013.38 € | Versand*: 0,00 € -
LANCOM Systems LANCOM VPN High Availability Clustering L Option - EMai
Große Netzwerke mit vielen Geräten haben einen besonders hohen Verfügbarkeitsanspruch: Mit der LANCOM High Availability Clustering Option können Sie bis zu 10 WLAN-Controller, SD-WAN Central Site Gateways und SD-WAN Gateways zu einem hochverfügbaren Geräte-Cluster zusammenfassen und diese Cluster auch bei standortübergreifenden Netzwerken komfortabel gemeinsam verwalten.> Highlights- Komfortable Verwaltung von hochverfügbaren Geräte-Clustern wie ein einzelnes Gerät - auch bei standortübergreifenden Netzwerken- Ermöglicht die Gruppierung von bis zu 10 WLAN-Controllern und Central Site VPN Gateways zu einem hochverfügbaren Geräte-Cluster- Zentrales Management und Konfigurationsabgleich- Höhere Zeitersparnis und Sicherheit- Einfach aufrüsten- Option L für die SD-WAN Gateways der 1900-Serie> Produkttyp- Lizenz- ear-Kategorie (ElektroG): irrelevant> Spezifikationen- Virtueller Artikel- Lizenzbindung: gebunden an Gerät- Auslieferungsmedium: E-Mail- Art: Funktionsupgrade> Versand- WEEE: 45401549> Grundeigenschaften- Farbe: keine Farbe> Lieferumfang- LANCOM High Availability Clustering Option L
Preis: 438.80 € | Versand*: 0,00 € -
LANCOM Systems LANCOM VPN High Availability Clustering XL Option Email
Zentrales Management und komfortabler Konfigurationsabgleich mehrerer WLAN-Controller oder Central Site VPN Gateways> Highlights- Features- Komfortable Verwaltung von hochverfügbaren Geräte-Clustern wie ein einzelnes Gerät- auch bei standortübergreifenden Netzwerken- Ermöglicht die Gruppierung von bis zu 10 WLAN-Controllern und Central Site VPN Gateways zu einem hochverfügbaren Geräte-Cluster- Verfügbar als LANCOM WLC High Availability Clustering XL Option für den LANCOM WLC-4025+ und den LANCOM WLC-4100 sowie als LANCOM VPN High Availability Clustering XL Option für die Central Site VPN Gateways LANCOM 7100+ VPN und LANCOM 9100+ VPN- Ab LCOS-Version 9.10> Produkttyp- Lizenz- ear-Kategorie (ElektroG): irrelevant> Versand- WEEE: 45401549
Preis: 1064.81 € | Versand*: 0,00 €
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Was sind die wichtigsten Methoden und Anwendungen von Clustering in der Datenanalyse?
Die wichtigsten Methoden von Clustering in der Datenanalyse sind k-means, hierarchisches Clustering und DBSCAN. Diese Methoden werden verwendet, um ähnliche Datenpunkte in Gruppen zu organisieren. Anwendungen von Clustering sind unter anderem in der Marktforschung, medizinischen Diagnose und Bilderkennung.
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Was sind die Vorteile und Anwendungen von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse?
Clustering-Algorithmen helfen dabei, ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster in großen Datensätzen zu identifizieren. Sie ermöglichen eine schnellere und effizientere Analyse von komplexen Daten, indem sie die Daten in übersichtliche Cluster aufteilen. Diese Algorithmen werden in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Medizin, und Bildverarbeitung eingesetzt, um Trends, Kundensegmente oder Krankheitsmuster zu identifizieren.
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Was sind die gängigen Methoden zur Implementierung von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse?
Die gängigen Methoden zur Implementierung von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse sind die Verwendung von Bibliotheken wie scikit-learn in Python, die Nutzung von spezialisierten Softwaretools wie RapidMiner oder Weka und die Entwicklung eigener Algorithmen in Programmiersprachen wie R oder Java. Es ist wichtig, die richtige Methode basierend auf den Anforderungen des Projekts und der Expertise des Teams auszuwählen. Die Implementierung sollte auch regelmäßig überprüft und optimiert werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse und wie können sie zur Identifizierung von Trends und Mustern beitragen?
Clustering-Algorithmen werden in der Datenanalyse verwendet, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster zu identifizieren. Sie können zur Segmentierung von Kunden, zur Erkennung von Anomalien und zur Optimierung von Marketingstrategien eingesetzt werden. Durch die Identifizierung von Trends und Mustern können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und wertvolle Einblicke in ihre Daten gewinnen.
Ähnliche Suchbegriffe für Clustering:
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Bewertung im ländlichen Raum
Bewertung im ländlichen Raum , Das Handbuch richtet sich nicht nur an die Sachverständigen für landwirtschaftliche Taxation, sondern auch an alle anderen Bewertungspraktiker. Es konzentriert sich auf die im ländlichen Raum vorkommenden typischen Bewertungsanlässe sowie Taxationsobjekte. Dabei fließen die praktischen Erfahrungen der Autoren aus ihrer langjährigen Sachverständigentätigkeit ein. Alle Autoren sind auf ihren Taxationsgebieten anerkannte Experten mit jahrzehntelanger Praxis. Der Leser erhält vielfältige praktische Bewertungsbeispiele, die auf der Grundlage exakter theoretischer Ausführungen entwickelt werden. Didaktisch ist das Werk so aufbereitet, dass zunächst die Problemstellung sowohl inhaltlich als auch wertermittlungsrechtlich abgehandelt wird, und danach die Bewertungsbeispiele folgen. Damit kann der Leser sehr gut seine eigenen Bewertungsaufgaben rekonstruieren und einer Lösung zuführen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: Neuauflage, Erscheinungsjahr: 201905, Produktform: Leinen, Redaktion: Fischer, Roland~Biederbeck, Matthias, Auflage: 19000, Auflage/Ausgabe: Neuauflage, Keyword: Landwirtschaftliche Taxation; Landwirtschaftlicher Sachverständiger; Landwirtschaftliche Grundstücke; Landwirtschaftliches Vermögen; Agrar-Taxation; Ländlicher Raum; Immobilienwertermittlung; Steuerliche Wertermittlung; Landwirtschaftlicher Betrieb; Sachverständiger; Land- und Forstwirtschaft; Besteuerung; Boden; Energie; Forstwirtschaft; Landwirtschaft, Fachschema: Immobilienrecht~Agrarwirtschaft~Agrarwissenschaft - Agrargeografie~Grundstücksrecht, Fachkategorie: Agrarwirtschaft~Agrarwissenschaften~Gesetzliche Vorschriften zur Bewertung von Immobilien~Öffentliches Recht, Warengruppe: HC/Öffentliches Recht, Fachkategorie: Wohnraum- und Mietrecht, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XLIII, Seitenanzahl: 814, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Reguvis Fachmedien GmbH, Verlag: Reguvis Fachmedien GmbH, Verlag: Reguvis Fachmedien, Länge: 251, Breite: 169, Höhe: 53, Gewicht: 1562, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 98.00 € | Versand*: 0 € -
Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
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 € -
Die optometrische Untersuchung
Die optometrische Untersuchung , Alle relevanten Verfahren der optometrischen Untersuchung - Konkrete Anleitungen zur praktischen Methodendurchführung inkl. Dokumentation - Moderne Gestaltung mit Merksätzen, Praxistipps, Infoboxen, Flussdiagrammen, zahlreichen Fallbeispielen und vielen anschaulichen Abbildungen - Hilfreich für die Weiterbildung in der Augenheilkunde - Abgestimmt auf die Lehrpläne für das Studium der Augenoptik/Optometrie - Alle Kapitel mit abschließender Zusammenfassung und Multiple-Choice-Fragen Jederzeit zugreifen: Der Inhalt des Buches steht Ihnen ohne weitere Kosten digital in der Wissensplattform eRef zur Verfügung (Zugangscode im Buch). Mit der kostenlosen eRef App haben Sie zahlreiche Inhalte auch offline immer griffbereit. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 69.99 € | Versand*: 0 €
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Warum sind Diagramme wichtig?
Diagramme sind wichtig, weil sie komplexe Daten und Informationen visuell darstellen können, was es einfacher macht, Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen. Sie ermöglichen es, Informationen schnell zu erfassen und zu interpretieren, was Entscheidungsprozesse effizienter macht. Durch Diagramme können komplexe Zusammenhänge vereinfacht und verständlicher dargestellt werden, was die Kommunikation und den Wissensaustausch erleichtert. Zudem helfen Diagramme dabei, Informationen prägnant und anschaulich zu präsentieren, was sie zu einem effektiven Werkzeug in Präsentationen und Berichten macht.
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Was ist der Unterschied in der Interpretation zwischen einem t-Test und einer Korrelation in der Statistik?
Ein t-Test wird verwendet, um den Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Gruppen zu untersuchen. Er misst, ob der Unterschied zwischen den Gruppen größer ist als das, was aufgrund des Zufalls zu erwarten wäre. Eine Korrelation hingegen misst den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Sie gibt an, ob und wie stark sich die Werte der einen Variable ändern, wenn sich die Werte der anderen Variable ändern.
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Wie berechnet man den Spaltenprozentsatz in einer statistischen Auswertung? Warum ist diese Kennzahl wichtig für die Interpretation von Daten?
Der Spaltenprozentsatz wird berechnet, indem man den Wert einer Spalte durch die Summe aller Werte in dieser Spalte teilt und mit 100 multipliziert. Diese Kennzahl ist wichtig, um den Anteil einer bestimmten Kategorie oder Gruppe an der Gesamtmenge zu verstehen. Sie ermöglicht es, Unterschiede zwischen den Spalten aufzuzeigen und Trends in den Daten zu identifizieren.
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Was ist die Bedeutung von Signifikanz in der Statistik und warum ist sie wichtig für die Interpretation von Forschungsergebnissen?
Signifikanz in der Statistik bedeutet, dass ein Ergebnis nicht zufällig ist, sondern aufgrund von echten Unterschieden oder Zusammenhängen zwischen Variablen. Sie ist wichtig, um festzustellen, ob ein beobachteter Effekt tatsächlich vorhanden ist oder nur auf Zufall beruht. Signifikante Ergebnisse helfen Forschern, fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen und die Relevanz ihrer Studien zu belegen.
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