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|a Ob es um wirtschaftliche Prognosen, um genetische Analysen oder die automatische Gesichtserkennung geht - sie sind das Ergebnis statistischer Verfahren. Das Buch führt in diese Verfahren der statistischen Datenanalyse anhand der Programmiersprache R ein. Ziel ist es, Leser mit der Art und Weise vertraut zu machen, wie führende Organisationen und Praktiker angewandte Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Computersierung und Digitalisierung auch die statistischen Verfahren verändert haben, vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch moderne Methoden wie Textmining. Dabei sind die Inhalte des Buchs durchgehend so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Vorkenntnisse verständlich sind. Leser werden durch alle Phasen der Datenanalyse geführt. Anhand von Fallbeispielen und Übungen lernen sie, wie sie Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlich behandelt. Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn Diagramme ermöglichen gerade beim Umgang mit großen Datenmengen Einsichten, die sonst leicht überersehen werden. Mit seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch Leser dazu befähigen,<br>̇den Ablauf eines Projekts der Datenanalyse nachzuvollziehen,<br>̇Daten aufzubereiten und ansprechend zu visualisieren,<br>̇Inferenzstatistik anzuwenden und kritisch zu hinterfragen,<br>̇klassische Vorhersagemethoden und moderne Methoden der Datenanalyse anzuwenden und<br>̇betriebswirtschaftliche Fragestellungen mittels datengetriebener Vorhersagemodelle zu beantworten.<br>Sowohl Anwender ohne statistisches Grundlagenwissen als auch Nutzer mit Vorerfahrung lesen dieses Buch mit Gewinn. In verständlicher Sprache und anhand von anschaulichen Beispielen zeigt der Autor, wie moderne Datenanalyse heute funktioniert
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