Getting Started with Data Science

Making Sense of Data with Analytics

Author: Murtaza Haider

Publisher: IBM Press

ISBN: 9780133991024

Category: Computers

Page: 250

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Master Data Analytics Hands-On by Solving Fascinating Problems You'll Actually Enjoy! Harvard Business Review recently called data science "The Sexiest Job of the 21st Century." It's not just sexy: For millions of managers, analysts, and students who need to solve real business problems, it's indispensable. Unfortunately, there's been nothing easy about learning data science-until now. Getting Started with Data Science takes its inspiration from worldwide best-sellers like Freakonomics and Malcolm Gladwell's Outliers: It teaches through a powerful narrative packed with unforgettable stories. Murtaza Haider offers informative, jargon-free coverage of basic theory and technique, backed with plenty of vivid examples and hands-on practice opportunities. Everything's software and platform agnostic, so you can learn data science whether you work with R, Stata, SPSS, or SAS. Best of all, Haider teaches a crucial skillset most data science books ignore: how to tell powerful stories using graphics and tables. Every chapter is built around real research challenges, so you'll always know why you're doing what you're doing. You'll master data science by answering fascinating questions, such as: * Are religious individuals more or less likely to have extramarital affairs? * Do attractive professors get better teaching evaluations? * Does the higher price of cigarettes deter smoking? * What determines housing prices more: lot size or the number of bedrooms? * How do teenagers and older people differ in the way they use social media? * Who is more likely to use online dating services? * Why do some purchase iPhones and others Blackberry devices? * Does the presence of children influence a family's spending on alcohol? For each problem, you'll walk through defining your question and the answers you'll need; exploring how others have approached similar challenges; selecting your data and methods; generating your statistics; organizing your report; and telling your story. Throughout, the focus is squarely on what matters most: transforming data into insights that are clear, accurate, and can be acted upon.

Einführung in Data Science

Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Author: Joel Grus

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960100256

Category: Computers

Page: 352

View: 4469

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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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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.

The Design of Everyday Things

Psychologie und Design der alltäglichen Dinge

Author: Norman Don

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648105

Category: Business & Economics

Page: 320

View: 8608

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Apple, Audi, Braun oder Samsung machen es vor: Gutes Design ist heute eine kritische Voraussetzung für erfolgreiche Produkte. Dieser Klassiker beschreibt die fundamentalen Prinzipien, um Dinge des täglichen Gebrauchs umzuwandeln in unterhaltsame und zufriedenstellende Produkte. Don Norman fordert ein Zusammenspiel von Mensch und Technologie mit dem Ziel, dass Designer und Produktentwickler die Bedürfnisse, Fähigkeiten und Handlungsweisen der Nutzer in den Vordergrund stellen und Designs an diesen angepasst werden. The Design of Everyday Things ist eine informative und spannende Einführung für Designer, Marketer, Produktentwickler und für alle an gutem Design interessierten Menschen. Zum Autor Don Norman ist emeritierter Professor für Kognitionswissenschaften. Er lehrte an der University of California in San Diego und der Northwest University in Illinois. Mitte der Neunzigerjahre leitete Don Norman die Advanced Technology Group bei Apple. Dort prägte er den Begriff der User Experience, um über die reine Benutzbarkeit hinaus eine ganzheitliche Erfahrung der Anwender im Umgang mit Technik in den Vordergrund zu stellen. Norman ist Mitbegründer der Beratungsfirma Nielsen Norman Group und hat unter anderem Autohersteller von BMW bis Toyota beraten. „Keiner kommt an Don Norman vorbei, wenn es um Fragen zu einem Design geht, das sich am Menschen orientiert.“ Brand Eins 7/2013 „Design ist einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile. Dieses Buch macht Spaß zu lesen und ist von größter Bedeutung.” Tom Peters, Co-Autor von „Auf der Suche nach Spitzenleistungen“

Relationale Datenbanken und SQL in Theorie und Praxis

Author: Michael Unterstein,Günter Matthiessen

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 364228986X

Category: Computers

Page: 307

View: 1972

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Neben den grundlegenden Konzepten der relationalen Datenbanktechnologie werden in dem Band auch die Entwicklung und Anwendung praxistauglicher Informationssysteme mit der standardisierten Sprache SQL beschrieben. Methoden zum Ablegen und Wiederfinden von Daten sind dabei ebenso Thema wie logische Zusammenhänge, die berücksichtig werden müssen, damit Daten aussagefähig bleiben. Eine Fallstudie sowie zahlreiche Übungsaufgaben helfen Lesern dabei, Konzepte eigenständig zu erarbeiten und sie bei der Gestaltung einer Datenbank anzuwenden.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 3293

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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.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

View: 6339

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Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

View: 4566

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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

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

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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

Big Data

Die Revolution, die unser Leben verändern wird

Author: Viktor Mayer-Schönberger,Viktor; Cukier Mayer-Schönberger

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864144590

Category: Political Science

Page: 288

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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

The Second Machine Age

Wie die nächste digitale Revolution unser aller Leben verändern wird

Author: Erik Brynjolfsson,Andrew McAfee

Publisher: Plassen Verlag

ISBN: 3864702224

Category: Political Science

Page: 368

View: 354

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Computer sind mittlerweile so intelligent geworden, dass die nächste industrielle Revolution unmittelbar bevorsteht. Wer profitiert, wer verliert? Antworten auf diese Fragen bietet das neue Buch der Technologie-Profis Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee. Seit Jahren arbeiten wir mit Computern - und Computer für uns. Mittlerweile sind die Maschinen so intelligent geworden, dass sie zu Leistungen fähig sind, die vor Kurzem noch undenkbar waren: Sie fahren Auto, sie schreiben eigene Texte - und sie besiegen Großmeister im Schach. Dieser Entwicklungssprung ist nur der Anfang. In ihrem neuen Buch zeigen zwei renommierte Professoren, welch atemberaubende Entwicklungen uns noch bevorstehen: Die zweite industrielle Revolution kommt! Welche Auswirkungen wird das haben? Welche Chancen winken, welche Risiken drohen? Was geschieht dabei mit den Menschen, was mit der Umwelt? Und was werden Gesellschaft und Politik tun, um die Auswirkungen dieser "neuen digitalen Intelligenz" für alle bestmöglich zu gestalten? Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine Reise in eine Zukunft, die schon längst begonnen hat.

Entgrenzter Alltag - Arbeiten ohne Grenzen?

Das Internet und die raum-zeitlichen Organisationsstrategien von Wissensarbeitern

Author: Anne von Streit

Publisher: transcript Verlag

ISBN: 3839414245

Category: Social Science

Page: 284

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Arbeit ist flexibler geworden. Insbesondere die universelle Zugänglichkeit des Internets hat das Leben der Menschen dramatisch verändert. Gearbeitet werden kann inzwischen zu jeder Zeit und an jedem Ort: im Büro, im Wohnzimmer, im Zug oder im Café. Doch wie gehen Menschen mit dieser Entgrenzung von Arbeit um? Aus einer handlungsorientierten Perspektive zeigt Anne von Streit neue Modelle der flexiblen Arbeits- und Alltagsgestaltung. Am Beispiel von Selbstständigen in der Internetbranche stellt sie die zeitlichen und räumlichen Praktiken vor, mit denen diese Wissensarbeiter neue Grenzen zwischen Arbeit und Leben suchen.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Lernen mit Big Data

Die Zukunft der Bildung

Author: Viktor Mayer-Schönberger,Kenneth Cukier

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864143020

Category: Political Science

Page: 88

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Was heute noch undenkbar scheint, ist morgen schon Alltag – sprechende Übungsbücher, Schulaufgaben, die von den Schülern lernen. Schneller als gedacht, wird Big Data Einzug in Schulen und Klassenzimmer halten, so die These der beiden Experten und Erfolgsautoren Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier. Und damit das Schulsystem und das Lernen von Grund auf verändern. Die beiden Autoren von Big Data erklären, welche Neuheiten uns erwarten. Und zeigen, dass es nicht nur positiv ist, den Fortschritt der Schüler und Studenten immer besser messen zu können. Vor lauter PISA und Rankings bleibt oft das Wesentliche auf der Strecke – eine gute Bildung. Die Gefahr ist, dass das Lernen von der Quantität der Daten dominiert wird, und nicht von der Qualität, von Kreativität oder von Ideen. Sie plädieren daher eindringlich dafür, unsere Bildungssysteme schnellstens zukunftsfähig zu machen.

Projekt Phoenix

Der Roman über IT und DevOps – Neue Erfolgsstrategien für Ihre Firma

Author: Gene Kim

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960100671

Category: Computers

Page: 352

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Bill ist IT-Manager bei Parts Unlimited. An einem Dienstagmorgen erhält er auf der Fahrt zur Arbeit einen Anruf seines CEO. Die neue IT-Initiative der Firma mit dem Codenamen Projekt Phoenix ist entscheidend für die Zukunft von Parts Unlimited, aber das Projekt hat Budget und Zeitplan massiv überzogen. Der CEO will, dass Bill direkt an ihn berichtet und das ganze Chaos in neunzig Tagen aufräumt, denn sonst wird Bills gesamte Abteilung outgesourct. Mit der Hilfe eines Vorstandsmitglieds und dessen mysteriöser Philosophie der Drei Wege wird Bill klar, dass IT-Arbeit mehr mit dem Fertigungsbereich in einer Fabrik zu tun hat als er sich je vorstellen konnte. Die Zeit drängt: Bill muss dafür sorgen, dass der Arbeitsfluss auch zwischen den Abteilungen deutlich besser läuft und das Business-Funktionalität zuverlässig bereitgestellt wird. Drei Koryphäen der DevOps-Bewegung liefern hier die rasante und unterhaltsame Story, in der sich jeder, der im IT-Bereich arbeitet, wiederfinden wird. Sie erfahren nicht nur, wie Sie Ihre eigene IT-Organisation verbessern können - nach der Lektüre dieses Buchs werden Sie IT auch nie wieder so sehen wie zuvor.

Das Beste an JavaScript

Author: Douglas Crockford,Peter Klicman

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897218763

Category: JavaScript (Computer program language)

Page: 163

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Marketing für Dummies

Author: Alexander Hiam

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527642900

Category: Business & Economics

Page: 380

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Egal ob Sie sich mit einem kleinen Unternehmen selbstständig machen wollen oder in einer großen Firma arbeiten, gutes und ideenreiches Marketing ist das A und O für den Erfolg jedes Unternehmens! Der Marketing-Experte Alexander Hiam vermittelt Ihnen in dieser Neuauflage seines Bestsellers alle Grundlagen, Trends und Strategien für ein erfolgreiches Marketing. Angefangen bei der Aufstellung eines Marketingplans, der Ihr Budget nicht aus der Bahn wirft, erfahren Sie hier Schritt für Schritt, welche Möglichkeiten sich Ihnen im Marketing-Alltag bieten und auf welchen Wegen Sie Ihre Zielgruppe am besten erreichen. Zahlreiche Beispiele aus der Praxis zeigen Ihnen, was Sie beim Schalten von Anzeigen für Print, Radio, Fernsehen oder Internet beachten sollten und wie Sie größere Veranstaltungen optimal vorbereiten.

Social Media ROI

Messen Sie den Erfolg Ihrer Marketing-Kampagne

Author: Olivier Blanchard

Publisher: N.A

ISBN: 9783827331113

Category:

Page: 356

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Visualize This!

Author: Nathan Yau

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527760229

Category: Statistics / Graphic methods / Data processing

Page: 422

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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.

Agiles Projektmanagement für Dummies

Author: Mark C. Layton

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352781440X

Category: Business & Economics

Page: 432

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Agiles Projektmanagement ist ein schneller und flexibler Ansatz zur Entwicklung und Verwaltung von Projekten aller Art, nicht nur im Softwarebereich. Dieses Buch erklärt Ihnen zunächst die agilen Prinzipien und Techniken - auch im Vergleich zum klassischen Projektmanagement. Anschließend sind Sie in der Lage, eine Produkt-Roadmap oder einen Zeitplan für Ihr Projekt nach agilen Prinzipien zu erstellen. Bereiten Sie sich auf Produkteinführungen mit der Leichtigkeit agiler Softwareentwickler vor. Behalten Sie Zeit und Kosten sowie Gruppendynamik, Qualität und Risiko Ihres Projekts im Blick, aber nutzen Sie auch die vorhandenen Freiräume.