Making Sense of Data I

A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining
Author: Glenn J. Myatt,Wayne P. Johnson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118422104
Category: Mathematics
Page: 248
View: 1690

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Praise for the First Edition “...a well-written book on data analysis and data mining that provides an excellent foundation...” —CHOICE “This is a must-read book for learning practical statistics and data analysis...” —Computing Reviews.com A proven go-to guide for data analysis, Making Sense of Data I: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining, Second Edition focuses on basic data analysis approaches that are necessary to make timely and accurate decisions in a diverse range of projects. Based on the authors’ practical experience in implementing data analysis and data mining, the new edition provides clear explanations that guide readers from almost every field of study. In order to facilitate the needed steps when handling a data analysis or data mining project, a step-by-step approach aids professionals in carefully analyzing data and implementing results, leading to the development of smarter business decisions. The tools to summarize and interpret data in order to master data analysis are integrated throughout, and the Second Edition also features: Updated exercises for both manual and computer-aided implementation with accompanying worked examples New appendices with coverage on the freely available Traceis™ software, including tutorials using data from a variety of disciplines such as the social sciences, engineering, and finance New topical coverage on multiple linear regression and logistic regression to provide a range of widely used and transparent approaches Additional real-world examples of data preparation to establish a practical background for making decisions from data Making Sense of Data I: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining, Second Edition is an excellent reference for researchers and professionals who need to achieve effective decision making from data. The Second Edition is also an ideal textbook for undergraduate and graduate-level courses in data analysis and data mining and is appropriate for cross-disciplinary courses found within computer science and engineering departments.

Making Sense of Data

A Self-Instruction Manual on the Interpretation of Epidemiological Data
Author: J. H. Abramson,Z. H. Abramson
Publisher: Oxford University Press
ISBN: 9780195145243
Category: Medical
Page: 367
View: 4242

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This self-instructional manual on the interpretation and use of epidemiologic data deals with the basic concepts and skills needed for the appraisal of published reports or one's own findings. Applications in clinical medicine, public health, community medicine, and research are all taken into consideration. Making Sense of Data is designed as a workbook of short exercises and instructional self-tests that introduce fundamental approaches and procedures in data interpretation and develop competency in working with epidemiologic tools. Basic concepts are presented in the first section, which also demonstrates the step-by-step assessment of data. The next section discusses rates and other simple measures, and the third shows how to judge their accuracy. Section IV and V deal with more complex issues of associations between variables and the appraisal of cause-effect relationships. Section VI deals with meta-analysis (the critical review and integration of the findings from separate studies) and section VII with the questions to be asked before deciding to apply study results in practice. Numerous changes have been made in this edition, including the addition of a section on the practical application of epidemiological findings, discussions of new topics (Cox proportional hazards regression, qualitative studies, ROC curves), and fresh examples.

Statistics

Making Sense of Data
Author: William F. Stout,Kenneth J. Travers,John I. Marden
Publisher: Mobius Communications Ltd
ISBN: 9781891304378
Category: Mathematics
Page: 752
View: 7021

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Making Sense of Data and Statistics in Psychology


Author: Gerry Mulhern,Brian Greer
Publisher: Macmillan International Higher Education
ISBN: 0230357997
Category: Psychology
Page: 320
View: 2013

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'I became a psychology student because I'm curious about why people behave as they do. Why am I expected to study statistics?' Statistics is one of the most useful elements of any psychology degree. This popular textbook will equip you with the tools needed not only to make sense of your own data and research, but also to think critically about the research and statistics you will encounter in everyday life. Features include: - Logical, intuitive organization of key statistical concepts and tests with an emphasis on understanding which test to use and why - Innovative graphic illustrations and insightful dialogues that help you to get to grips with statistics - Concise, easy-to-follow guidelines for making sense of SPSS - COverage of more complex tests and concepts for when you need to dig deeper Making Sense of Data and Statistics in Psychology will help you design experiments, analyse data with confidence and establish a solid grounding in statistics; it will become a valuable resource throughout your studies. Gerry Mulhern is Senior Lecturer in Psychology at Queen's University Belfast, UK, and was President of the British Psychological Society from 2010 to 2011. Brian Greer is Adjunct Professor in the Graduate School of Education at Portland State University, USA. He has taught statistics to psychology students for many years, and has published widely on mathematics education. At www.palgrave.com/psychology/mulhern2e, students and lecturers will find a wealth of resources, including additional data sets, extra guidance on tests and lecture slides.

Making Sense of Data


Author: Donald J. Wheeler
Publisher: Spc Press
ISBN: 9780945320616
Category: Social Science
Page: 395
View: 9759

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This book addresses the isues of Data Analysis and SPC in a service setting. Emphasis is give to three basic questions of quality improvement: What do you want to accomplish? By what method? How will you know? 130 Examples and Case Histories from real businesses are used to illustrate the concepts. Readers discover where to start, what to measure, how to measure it, how to understand the measurement.

Markets for Good Selected Readings: Making Sense of Data and Information in the Social Sector


Author: Markets for Good
Publisher: eBookIt.com
ISBN: 1456621149
Category: Literary Collections
Page: 82
View: 1379

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Markets for Good is an effort by the Bill & Melinda Gates Foundation, the William & Flora Hewlett Foundation, and the progressive financial firm Liquidnet to improve the system for generating, sharing, and acting upon data and information in the social sector. Our vision is of a social sector powered by information, where interventions are more effective and innovative, where capital flows efficiently to the organizations that are having the greatest impact, and where there is a dynamic culture of continuous learning and development. Over the past several years, Markets for Good has been a forum for discussion and collaboration among online giving platforms, nonprofit information providers, nonprofit evaluators, philanthropic advisors, and other entities working to improve the global philanthropic system and social sector. This effort has included over 50 people from more than 20 organizations. The website, MarketsforGood.org, and the work that we hope follows from it, is an outgrowth of what we have learned and observed through this collaboration. This retrospective collection of selected readings from our site includes an introduction by Jeff Raikes, CEO of the Bill & Melinda Gates Foundation, in which he highlights the "continuing wave of efforts that will push our sector to achieve even greater impact." Following Jeff's introduction, the Markets for Good Collaboration Team recaps the first 15 months of the campaign, and how they expect Markets for Good to evolve going forward. The subsequent 17 posts and authors' updates provide a range of perspectives on the most critical data-related challenges facing the social sector, and how these challenges can be addressed. Posts were chosen for their high readership, topic diversity, and thought leadership. The authors debate new and recurring hurdles in the social sector, like capacity and capital constraints; how qualitative data, including stories and beneficiary insights, can be incorporated into data-driven decision processes; and big-, medium-, and small-data management.

Salz. Fett. Säure. Hitze

Die vier Elemente guten Kochens.
Author: Samin Nosrat
Publisher: Antje Kunstmann
ISBN: 3956142829
Category: Cooking
Page: 472
View: 5935

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Samin Nosrat verdichtet ihre reiche Erfahrung als Köchin und Kochlehrerin zu einem so einfachen wie revolutionären Ansatz. Es geht dabei um die vier zentralen Grundlagen guten Kochens: Salz, Fett, Säure und Hitze. Salz – das die Aromen vertieft. Fett – das sie trägt und attraktive Konsistenzen ermöglicht. Säure – die alle Aromen ausbalanciert. Und Hitze – die die Konsistenz eines Gerichts letztendlich bestimmt. Wer mit diesen vier Elementen souverän umgeht, kann exzellent kochen, ohne sich an Rezepte klammern zu müssen. Voller profundem Wissen, aber mit leichter Hand und gewinnendem Ton führt Nosrat in alle theoretischen und praktischen Aspekte guten Kochens ein, vermittelt Grundlagen und Küchenchemie und verrät jede Menge inspirierender Tipps und Tricks. In über 100 unkomplizierten Rezepten wird das Wissen vertieft und erprobt: frische Salate, perfekt gewürzte Saucen, intensiv schmeckende Gemüsegerichte, die besten Pastas, 13 Huhn-Varianten, zartes Fleisch, köstliche Kuchen und Desserts. Samin Nosrats Rezepte ermuntern zum Ausprobieren und zum Improvisieren. Angereichert mit appetitanregenden Illustrationen und informativen Grafiken ist dieses Buch ein unverzichtbarer Küchenkompass, der Anfänger genauso glücklich macht wie geübte Köche.

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen
Author: Thomas H. Davenport
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648156
Category: Fiction
Page: 214
View: 4980

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Ripley Under Water


Author: Patricia Highsmith
Publisher: Diogenes Verlag AG
ISBN: 3257601026
Category: Fiction
Page: 448
View: 6815

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Der Amerikaner Tom Ripley liebt tadellose Manieren, den richtigen Burgunder zum Hummer und allmorgendlich die schönste Blume aus dem liebevoll gehegten Garten seines Landsitzes südlich von Paris. Niemand käme auf die Idee, im Keller eines solchen Herrn nach Blutspuren zu suchen. Niemand außer Ripleys neuem Nachbarn, der davon träumt, Tom Ripleys Leben zu führen.

Data Assimilation

Making Sense of Observations
Author: William Lahoz,Boris Khattatov,Richard Menard
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9783540747031
Category: Science
Page: 718
View: 1780

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Data assimilation methods were largely developed for operational weather forecasting, but in recent years have been applied to an increasing range of earth science disciplines. This book will set out the theoretical basis of data assimilation with contributions by top international experts in the field. Various aspects of data assimilation are discussed including: theory; observations; models; numerical weather prediction; evaluation of observations and models; assessment of future satellite missions; application to components of the Earth System. References are made to recent developments in data assimilation theory (e.g. Ensemble Kalman filter), and to novel applications of the data assimilation method (e.g. ionosphere, Mars data assimilation).

Sterblich sein

Was am Ende wirklich zählt. Über Würde, Autonomie und eine angemessene medizinische Versorgung
Author: Atul Gawande
Publisher: S. Fischer Verlag
ISBN: 3104035849
Category: Self-Help
Page: 336
View: 9689

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Ein Buch über das Sterben, das das Leben lehrt Die Medizin scheint über Krankheit und Tod zu triumphieren, doch sterben wir so trostlos wie nie zuvor. Der Bestsellerautor und renommierte Arzt Atul Gawande schreibt in seinem beeindruckenden Buch über das, was am Ende unseres Lebens wirklich zählt. Ungewöhnlich offen spricht er darüber, was es bedeutet, alt zu werden, wie man mit Gebrechen und Krankheiten umgehen kann und was wir an unserem System ändern müssen, um unser Leben würdevoll zu Ende zu bringen. Ein mutiges und weises Buch eines großartigen Autors, voller Geschichten und eigener Erfahrungen, das uns hilft, die Geschichte unseres Lebens gut zu Ende zu erzählen. »Dieses Buch ist nicht nur weise und sehr bewegend, sondern gerade in unserer Zeit unbedingt notwendig und sehr aufschlussreich.« Oliver Sacks »Die medizinische Betreuung ist mehr auf Heilung ausgelegt als auf das Sterben. Dies ist Atuls Gawandes stärkstes und bewegendstes Buch.« Malcolm Gladwell

Making Sense of Multivariate Data Analysis

An Intuitive Approach
Author: John Spicer
Publisher: SAGE
ISBN: 9781412904018
Category: Mathematics
Page: 233
View: 713

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′This book is a helpful guide to reading and understanding multivariate data analysis results in social and psychological research′ _C. Y. Joanne Peng, Indiana University at Bloomington ′This book serves as a resource for readers who want to have an overall view of what encompasses multivariate analyses. The author has discussed some important issues rather philosophically (e.g., theory vs. data analysis). These points are valuable even for readers who have extensive training with multivariate analyses′ _Jenn-Yun Tein, Arizona State University

Making Sense of Data and Information


Author: Elearn
Publisher: Routledge
ISBN: 113638667X
Category: Business & Economics
Page: 120
View: 4377

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Managers need to be able to make sense of data and to use it selectively to answer key questions: Why has quality fallen in the last week? Should we subcontract or employ more people? What will consumer demand be in the future? They need to be able to assess the value of data and to detect what is and what isn’t spin. The focus is on analysing numbers. On their own, figures tell us very little. To become meaningful they need to be processed and analysed and it is the patterns that emerge from this that provide the information that is needed for decision-making. The book is arranged in four themes. It starts by considering the value of information in organisations and by assessing how effectively the information is used in a management role. It then goes on to look at different options for presenting figures so that trends become clearer and patterns simpler to spot. As well as making data easier to interpret, the techniques the book presents are valuable communication tools that will help the reader use information more effectively with others. The last two themes then provide a toolkit of techniques that you can use to investigate situations and help solve problems. These include statistical and operational techniques as well as computer tools. Like any toolkit, the key to using it properly lies in knowing not only what each tool does but when to use it. This book will help the reader to develop this ability by applying the methods that are described within a business context.

Graphische Semiologie

Diagramme, Netze, Karten
Author: Jacques Bertin
Publisher: Walter de Gruyter
ISBN: 3110834901
Category: Science
Page: 430
View: 5241

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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Category: Computers
Page: 542
View: 7660

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Visualize This!


Author: Nathan Yau
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527760229
Category: Statistics / Graphic methods / Data processing
Page: 422
View: 1565

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A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Category: Computers
Page: 552
View: 6984

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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Comics neu erfinden


Author: Scott McCloud
Publisher: N.A
ISBN: 9783551747938
Category: Comic - Digitalisierung - Internet - Comic
Page: 242
View: 963

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