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 € -
Beam Analysis Tool
Beam Analysis Software Evaluate Beam Deflection and Stress The Beam Analysis Software offers comprehensive solutions for evaluating beam deflection and stress due to direct loads on simply supported beams. With an intuitive interface, users can achieve immediate operational results. The software also includes sophisticated capabilities for intricate problem setups. Compatibility and Integration Compatible with both 32-bit and 64-bit versions of TurboCAD Pro and Platinum versions from 2015 through 2019, this tool integrates seamlessly as a plug-in. It enhances best practices by embedding beam data and all related analysis diagrams directly within the CAD files, facilitating easier revisions and collaborative efforts. Additional features include exporting analysis results to XML, or publishing them as HTML for online sharing. Integration in Ihren Workflow Der Beam Analysis Tool lässt sich nahtlos in führende CAD-Programme integrieren. Ganz egal, ob Sie mit TurboCAD Pro arbeiten oder eine andere Plattform bevorzugen. Designed For Targeted at professionals in structural, mechanical, and civil engineering fields, as well as architects, designers, builders, contractors, urban planners, and academia. Key Benefits of the Beam Analysis Software Efficient Calculations: Quickly define beams, supports, and loads with dynamic updates for hypothetical scenarios. Promotes Best Practices: Stores critical analysis data within project files for easy access and sharing, using either HTML or XML formats. User-Friendly Interface: Features an organized Windows-style interface with tabs and dropdown menus for streamlined operations. Adaptable to Changes: Allows users to reload beam configurations directly from project files to easily adjust to new requirements. Rapid ROI: Minimal startup time leads to quicker productivity gains and faster returns on investment. Revolution im Strukturbau: Der Beam Analysis Tool von IMSI Design Sind Sie bereit, die Art und Weise, wie Sie Ihre Bauprojekte angehen, für immer zu verändern? Dann warten Sie nicht länger. Der Beam Analysis Tool von IMSI Design ist nur ein paar Klicks entfernt – bereit, Sie auf Ihrem Weg zu effizienteren, präziseren und erfolgreicher gestalteten Bauprojekten zu begleiten. Fangen Sie heute noch an!
Preis: 164.95 € | 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 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 €
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Was sind die Vorteile von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse?
Clustering-Algorithmen helfen dabei, Muster und Strukturen in großen Datensätzen zu identifizieren, ohne dass man vorher wissen muss, wie diese aussehen. Sie ermöglichen es, Daten automatisch in Gruppen zu unterteilen, was eine bessere Organisation und Interpretation der Daten erleichtert. Zudem können Clusterings dabei helfen, neue Erkenntnisse und Trends zu entdecken, die sonst möglicherweise verborgen geblieben wären.
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Was sind die Vorteile und Anwendungen von Clustering in der Datenanalyse?
Clustering ermöglicht die Gruppierung von ähnlichen Datenpunkten, was hilft Muster und Strukturen in den Daten zu identifizieren. Dies kann dabei helfen, Trends und Zusammenhänge zu erkennen und somit fundierte Entscheidungen zu treffen. Anwendungen von Clustering in der Datenanalyse sind beispielsweise Kunden-Segmentierung, Anomalie-Erkennung und Empfehlungssysteme.
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Welche Funktionen und Eigenschaften sollte ein effektives und benutzerfreundliches Tool zur Datenanalyse und -visualisierung besitzen?
Ein effektives Tool zur Datenanalyse und -visualisierung sollte eine benutzerfreundliche Oberfläche haben, die es ermöglicht, Daten einfach zu importieren, analysieren und visualisieren. Zudem sollte es eine Vielzahl von Analyse- und Visualisierungsfunktionen bieten, um unterschiedliche Datenmuster und -beziehungen darzustellen. Darüber hinaus sollte das Tool auch die Möglichkeit bieten, die erstellten Visualisierungen einfach zu exportieren und zu teilen.
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Wie kann Python dazu verwendet werden, um Datenanalyse und Visualisierung durchzuführen?
Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden. Diese Bibliotheken ermöglichen es, Daten zu importieren, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Zusätzlich bietet Python Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, die es ermöglichen, Daten visuell darzustellen. Mit diesen Bibliotheken können Diagramme, Grafiken und interaktive Visualisierungen erstellt werden, um die Ergebnisse der Datenanalyse leicht verständlich zu präsentieren. Durch die Kombination von Datenanalyse- und Visualisierungsbibliotheken bietet Python eine leistungsstarke Plattform für die Durchführung von umfassenden Datenanalysen und die Präsentation der Ergebnisse in ansprechender
Ähnliche Suchbegriffe für Clustering:
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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 € -
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 € -
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 € -
Niepelt, Dirk: Macroeconomic Analysis
Macroeconomic Analysis , A concise but rigorous and thorough introduction to modern macroeconomic theory. This book offers an introduction to modern macroeconomic theory. It is concise but rigorous and broad, covering all major areas in mainstream macroeconomics today and showing how macroeconomic models build on and relate to each other. The self-contained text begins with models of individual decision makers, proceeds to models of general equilibrium without and with friction, and, finally, presents positive and normative theories of economic policy. After a review of the microeconomic foundations of macroeconomics, the book analyzes the household optimization problem, the representative household model, and the overlapping generations model. It examines risk and the implications for household choices and macroeconomic outcomes; equilibrium asset returns, prices, and bubbles; labor supply, growth, and business cycles; and open economy issues. It introduces frictions and analyzes their consequences in the labor market, financial markets, and for investment; studies money as a unit of account, store of value, and medium of exchange; and analyzes price setting in general equilibrium. Turning to government and economic policy, the book covers taxation, debt, social security, and monetary policy; optimal fiscal and monetary policies; and sequential policy choice, with applications in capital income taxation, sovereign debt and default, politically motivated redistribution, and monetary policy biases. Macroeconomic Analysis can be used by first-year graduate students in economics and students in master's programs, and as a supplemental text for advanced courses. , >
Preis: 58.10 € | Versand*: 0 €
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Welche Statistik-Dienstleister bieten umfassende Datenanalyse- und Berichterstattungsdienste für Unternehmen an?
Einige der führenden Statistik-Dienstleister, die umfassende Datenanalyse- und Berichterstattungsdienste für Unternehmen anbieten, sind IBM, SAS und Tableau. Diese Unternehmen bieten fortschrittliche Tools und Technologien zur Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Ihre Dienstleistungen umfassen auch Schulungen, Support und maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Geschäftsanforderungen.
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Was sind einige wichtige Tools, die bei der Datenanalyse und -visualisierung verwendet werden können?
Einige wichtige Tools für Datenanalyse und -visualisierung sind Excel, Tableau und Power BI. Diese Programme ermöglichen es, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie bieten auch verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten wie Diagramme, Tabellen und Dashboards.
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Was sind Kovariate in der Statistik und wie werden sie in der Datenanalyse verwendet?
Kovariate sind Variablen, die potenziell Einfluss auf die abhängige Variable haben. Sie werden in der Datenanalyse verwendet, um den Effekt anderer Variablen auf die abhängige Variable zu kontrollieren und zu korrigieren. Durch die Berücksichtigung von Kovariaten können verlässlichere und präzisere Ergebnisse erzielt werden.
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Wie berechnet man den Spaltenprozentsatz in einer Datenanalyse? Warum ist der Spaltenprozentsatz in der Statistik wichtig?
Der Spaltenprozentsatz wird berechnet, indem man die Anzahl der Werte in einer Spalte durch die Gesamtanzahl der Werte multipliziert und mit 100 multipliziert. Der Spaltenprozentsatz ist wichtig, um den Anteil eines bestimmten Merkmals oder einer Kategorie innerhalb einer Gesamtheit zu verstehen und Vergleiche zwischen verschiedenen Spalten oder Kategorien zu ermöglichen. Er hilft dabei, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
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