Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der K�nstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die f�r die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen.

Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage f�r die weiteren Kapitel ben�tigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterf�hrende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzm�glichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt.

Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verst�ndlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe �bungsaufgaben vertiefen das Verst�ndnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgef�hrt, wie sie zum Verst�ndnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verst�ndliche, anschauliche Einf�hrung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.

�ber die Autorinnen und Autoren

Dr. Sandro Scheid ist an der Hochschule f�r angewandte Wissenschaften M�nchen an der Fakult�t f�r Betriebswirtschaft t�tig.

Prof. Dr. Stefanie Vogl ist an der Hochschule f�r angewandte Wissenschaften M�nchen an der Fakult�t f�r Betriebswirtschaft t�tig.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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