Statistikgrundlagen (eBook, ePUB)
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Hier erhalten Sie einen Überblick über das Gebiet der Big Data mit einem Schwerpunkt auf den verwendeten statistischen Methoden. Es bietet auch einen Überblick über einige wichtige Anwendungen von Big Data. Big Data ist ein weites Thema. Es umfasst quantitative Fächer wie Mathematik, Statistik, Informatik und Datenwissenschaft. Big Data deckt auch viele Anwendungen ab, z. B. Wettervorhersage, Finanzmodellierung, politische Umfragemethoden usw.Die Absichten hinter diesem Projekt sind speziell im Folgenden enthalten: Geben Sie einen Überblick über den Bereich Big Data. Stellen Sie viele n...
Hier erhalten Sie einen Überblick über das Gebiet der Big Data mit einem Schwerpunkt auf den verwendeten statistischen Methoden. Es bietet auch einen Überblick über einige wichtige Anwendungen von Big Data. Big Data ist ein weites Thema. Es umfasst quantitative Fächer wie Mathematik, Statistik, Informatik und Datenwissenschaft. Big Data deckt auch viele Anwendungen ab, z. B. Wettervorhersage, Finanzmodellierung, politische Umfragemethoden usw.
Die Absichten hinter diesem Projekt sind speziell im Folgenden enthalten: Geben Sie einen Überblick über den Bereich Big Data. Stellen Sie viele nützliche Anwendungen von Big Data vor. Zeigen Sie, wie Daten organisiert und auf fehlerhafte oder fehlende Informationen überprüft werden können. Zeigen Sie, wie Ausreißer in einem Datensatz behandelt werden. Erläutern Sie, wie Sie Annahmen identifizieren, die bei der Analyse von Daten getroffen werden. Geben Sie eine detaillierte Erklärung an, wie Daten mit grafischen Techniken analysiert werden können. Behandeln Sie mehrere wichtige univariate (nur eine Variable) statistische Techniken zur Analyse von Daten.
Erklären Sie weit verbreitete multivariate statistische Techniken (mit mehr als einer Variablen). Bieten Sie einen Überblick über Modellierungstechniken wie die Regressionsanalyse. Erläutern Sie die Techniken, die üblicherweise zur Analyse von Zeitreihendaten verwendet werden. Abdeckungstechniken zur Vorhersage der zukünftigen Werte eines Datensatzes. Geben Sie einen kurzen Überblick über Softwarepakete und deren Verwendung zur Analyse statistischer Daten. Da sich dies an Personen richtet, die wenig oder gar keine Ahnung von Statistik im Allgemeinen haben, sind die Kapitel so geschrieben, dass Sie die Themen auswählen können, die Sie am meisten interessieren, und direkt eintauchen können.
Es ist nicht nötig, die Kapitel nacheinander zu lesen, obwohl Sie dies sicherlich könnten. Wir empfehlen Ihnen jedoch, sich mit den hier entwickelten Ideen vertraut zu machen, bevor Sie mit den späteren Kapiteln fortfahren. Jedes Kapitel enthält außerdem mehrere Tipps, Erinnerungen und andere Leckerbissen. In einigen Fällen gibt es Links zu Websites, über die Sie das Thema weiter verfolgen können. Es gibt auch einen Online-Spickzettel, der eine Zusammenfassung der wichtigsten Gleichungen enthält, um die Referenz zu vereinfachen. Wie bereits erwähnt, ist dies ein großes Thema und ein ziemlich neues Feld.
Was als Big Data bekannt wird, macht sich jeden Tag in unserem Leben bemerkbar. Einige der nützlichsten Innovationen der letzten 20 Jahre wurden durch das Aufkommen massiver Datenerfassungsfunktionen in Kombination mit einer sich schnell verbessernden Computertechnologie ermöglicht. Zum Beispiel haben wir uns natürlich daran gewöhnt, fast alle Informationen, die wir brauchen, über das Internet zu finden. Mit einer Suchmaschine wie Google oder DuckDuckGo können Sie fast alles sofort unter der Sonne finden.
Die Absichten hinter diesem Projekt sind speziell im Folgenden enthalten: Geben Sie einen Überblick über den Bereich Big Data. Stellen Sie viele nützliche Anwendungen von Big Data vor. Zeigen Sie, wie Daten organisiert und auf fehlerhafte oder fehlende Informationen überprüft werden können. Zeigen Sie, wie Ausreißer in einem Datensatz behandelt werden. Erläutern Sie, wie Sie Annahmen identifizieren, die bei der Analyse von Daten getroffen werden. Geben Sie eine detaillierte Erklärung an, wie Daten mit grafischen Techniken analysiert werden können. Behandeln Sie mehrere wichtige univariate (nur eine Variable) statistische Techniken zur Analyse von Daten.
Erklären Sie weit verbreitete multivariate statistische Techniken (mit mehr als einer Variablen). Bieten Sie einen Überblick über Modellierungstechniken wie die Regressionsanalyse. Erläutern Sie die Techniken, die üblicherweise zur Analyse von Zeitreihendaten verwendet werden. Abdeckungstechniken zur Vorhersage der zukünftigen Werte eines Datensatzes. Geben Sie einen kurzen Überblick über Softwarepakete und deren Verwendung zur Analyse statistischer Daten. Da sich dies an Personen richtet, die wenig oder gar keine Ahnung von Statistik im Allgemeinen haben, sind die Kapitel so geschrieben, dass Sie die Themen auswählen können, die Sie am meisten interessieren, und direkt eintauchen können.
Es ist nicht nötig, die Kapitel nacheinander zu lesen, obwohl Sie dies sicherlich könnten. Wir empfehlen Ihnen jedoch, sich mit den hier entwickelten Ideen vertraut zu machen, bevor Sie mit den späteren Kapiteln fortfahren. Jedes Kapitel enthält außerdem mehrere Tipps, Erinnerungen und andere Leckerbissen. In einigen Fällen gibt es Links zu Websites, über die Sie das Thema weiter verfolgen können. Es gibt auch einen Online-Spickzettel, der eine Zusammenfassung der wichtigsten Gleichungen enthält, um die Referenz zu vereinfachen. Wie bereits erwähnt, ist dies ein großes Thema und ein ziemlich neues Feld.
Was als Big Data bekannt wird, macht sich jeden Tag in unserem Leben bemerkbar. Einige der nützlichsten Innovationen der letzten 20 Jahre wurden durch das Aufkommen massiver Datenerfassungsfunktionen in Kombination mit einer sich schnell verbessernden Computertechnologie ermöglicht. Zum Beispiel haben wir uns natürlich daran gewöhnt, fast alle Informationen, die wir brauchen, über das Internet zu finden. Mit einer Suchmaschine wie Google oder DuckDuckGo können Sie fast alles sofort unter der Sonne finden.
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