Verfügbarkeit: Datenkompetenz

Datenkompetenz: Daten erfolgreich nutzen

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Bibliographische Detailangaben
Weitere Verfasser:	Lang, Michael 1982- (HerausgeberIn)
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Veröffentlicht:	München Hanser [2023]
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Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
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adam_text	INHALT VORWORT . V 1 DATENKOMPETENZ - GRUNDLAGEN . 1 ROBERT BUTSCHER 1.1 DER BEGRIFF DATENKOMPETENZ (DATA LITERACY) . 1 1.2 DEFINITIONEN . 3 1.3 VORGEHENSMODELLE . 15 1.4 BERUFSFELDER . 25 1.5 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 32 2 DATENMODELLIERUNG . 39 ANDREAS GADATSCH UND BENEDIKT HAAG 2.1 MODELLE UND DATENMODELLE . 40 2.2 WISSENSPYRAMIDE: DATEN, INFORMATIONEN UND WISSEN . 41 2.3 KATEGORIEN VON DATEN . 43 2.4 FEHLER IN DATEN . 45 2.5 ZWECK UND NUTZEN VON DATENMODELLEN . 48 2.6 ENTWURF VON DATENBANKEN . 49 2.7 EINFUEHRUNG IN DAS ENTITY-RELATIONSHIP-MODELL (ERM) . 51 2.8 ERWEITERUNGEN DES ENTITY-RELATIONSHIP-MODELLS . 56 2.9 ALTERNATIVEN ZUR CHEN-NOTATION . 60 2.10 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 61 3 DATEN SAMMELN, AUFBEREITEN UND SPEICHERN . 63 BEATE NAVARRO BULLOCK 3.1 VON DER QUELLE ZUM AUFBEREITETEN DATENSATZ . 63 3.2 DATEN SAMMELN . 66 3.3 DATEN AUFBEREITEN . 73 3.4 DATEN SPEICHERN . 78 3.5 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 83 4 DATENANALYSE - EINFUEHRUNG, DESKRIPTIVE UND DIAGNOSTISCHE ANALYSE . 85 OLIVER SCHWARZ 4.1 UEBERSICHT ZU DEN ANALYSEFORMEN . 85 4.2 ANALYSEFORMEN UND ANALYSEMETHODEN . 87 4.3 DESKRIPTIVE ANALYSE . 88 4.4 DIAGNOSTISCHE METHODEN . 95 4.5 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 114 5 DATENANALYSE - PRAEDIKTIVE UND PRAESKRIPTIVE ANALYSE . 117 OLIVER SCHWARZ 5.1 MASCHINELLES LERNEN - EINE UEBERSICHT . 117 5.2 KLASSIFIKATION UND REGRESSION . 120 5.3 TRAININGS-UND TESTDATEN . 122 5.4 LINEARE REGRESSIONSANALYSE . 122 5.5 LOGISTISCHE REGRESSION . 129 5.6 KLASSIFIKATIONSBAEUME . 136 5.7 PRAESKRIPTIVE ANALYSE - EIN BEISPIEL . 142 5.8 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 144 6 DATENVISUALISIERUNG - DIE RELEVANTEN DATEN VOR AUGEN . 147 ROLAND ZIMMERMANN 6.1 KOENNEN WIR UNSEREN AUGEN TRAUEN? . 147 6.2 ANALYTISCHE AUFGABEN IN VISUELLE ABFRAGEN UEBERSETZEN . 151 6.3 DREI-STUFEN-MODELL FUER EFFIZIENTE VISUELLE SUCHEN . 154 6.4 VS1 - QUASI-UNBEWUSSTE WAHRNEHMUNG MAXIMIEREN . 157 6.5 VS2 - MUSTERERKENNUNG OPTIMIEREN, GESTALTUNGSOPTIONEN FREI HALTEN . 164 6.6 VS3 - WAHRNEHMUNG DURCH PLANUNG ANTIZIPIEREN . 169 6.7 VORGEHENSMODELL ZUR DATENVISUALISIERUNG . 179 6.8 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 181 7 DATA GOVERNANCE . 183 KRISTIN WEBER UND CHRISTIANA KLINGENBERG 7.1 DATA GOVERNANCE: EINFUEHRUNG . 183 7.2 EMPFEHLUNGEN FUER DATA GOVERNANCE . 185 7.3 DAS QUALITAETSORIENTIERTE DATA GOVERNANCE FRAMEWORK . 186 7.4 HANDLUNGSFELD DER STRATEGISCHEN EBENE . 189 7.5 HANDLUNGSFELDER DER ORGANISATORISCHEN EBENE . 191 7.6 HANDLUNGSFELDER AUF EBENE DER INFORMATIONSSYSTEME . 197 7.7 RELEVANZ VON DATENQUALITAET UEBER ALLE EBENEN DES FRAMEWORKS . 203 7.8 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 204 8 DATENQUALITAET . 207 CHRISTIANA KLINGENBERG UND KRISTIN WEBER 8.1 PROBLEME MIT DATENQUALITAET . 207 8.2 BEGRIFF DATENQUALITAET - FIT FOR USE . 209 8.3 DIMENSIONEN DER DATENQUALITAET . 211 8.4 DATENQUALITAETSREGELN . 213 8.5 MESSEN DER DATENQUALITAET . 215 8.6 BEWERTEN DER DATENQUALITAET . 217 8.7 HERAUSFORDERUNG DATENQUALITAET BEI DER AUSWERTUNG VON DATEN . 219 8.8 HERAUSFORDERUNG DATENQUALITAET IN UEBERBETRIEBLICHEN PROZESSEN . 220 8.9 KOSTEN SCHLECHTER DATENQUALITAET . 222 8.10 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 224 9 DATENSCHUTZ UND DATENSICHERHEIT . 227 STEFAN KARG 9.1 GRUNDLAGEN UND BEGRIFFE . 227 9.2 INFORMATIONSSICHERHEIT . 229 9.3 DATENSCHUTZ . 234 9.4 METHODEN . 239 9.5 DER KONVERGENZBEREICH: TOM . 249 9.6 HERAUSFORDERUNGEN IN DER PRAXIS . 255 9.7 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 257 10 BIG DATA UND BIG DATA ANALYTICS . 261 OLIVER HUMMEL 10.1 BIG DATA, WORUM GEHT ES? . 261 10.2 BIG DATA ANALYTICS . 264 10.3 SPEICHERUNG GROSSER DATENMENGEN . 270 10.4 VERARBEITUNG GROSSER DATENMENGEN . 284 10.5 BIG-DATA-REFERENZARCHITEKTUREN . 289 10.6 RESILIENZ IN BIG-DATA-SYSTEMEN . 291 10.7 PROBABILISTISCHE DATENSTRUKTUREN IN BIG-DATA-SYSTEMEN . 294 10.8 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 296 11 DATENKOMPETENZ: WARUM ES OHNE SOFT SKILLS NICHT GEHT . 299 BENEDIKT HAAG UND ANDREAS GADATSCH 11.1 DIE UNTERSCHEIDUNG ZWISCHEN SOFT UND HARD SKILL . 299 11.2 SOFT-SKILL-KATEGORIEN . 301 11.3 DIE BEDEUTUNG VON SOFT SKILLS IN DER ARBEITSWELT . 304 11.4 SOFT SKILLS FUER DATENKOMPETENZ . 306 11.5 MESSUNG VON SOFT SKILLS . 308 11.6 ANSAETZE ZUR ENTWICKLUNG VON SOFT SKILLS . 309 11.7 DIE WICHTIGSTEN PUNKTE IN KUERZE . 311 11.8 LITERATUR . 312 DER HERAUSGEBER . 313 DIE AUTORINNEN . 315 INDEX . 319
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THWS Würzburg Teilbibliothek SHL, Raum I.2.11

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