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Moderne Datenanalyse mit R

Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren

  • Sebastian Sauer

Part of the FOM-Edition book series (FOMEDITION)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XXI
  2. Rahmen

    1. Front Matter
      Pages 1-1
    2. Sebastian Sauer
      Pages 3-11
    3. Sebastian Sauer
      Pages 13-19
    4. Sebastian Sauer
      Pages 21-35
    5. Sebastian Sauer
      Pages 37-43
  3. Daten einlesen

    1. Front Matter
      Pages 45-45
    2. Sebastian Sauer
      Pages 47-62
    3. Sebastian Sauer
      Pages 63-71
  4. Daten aufbereiten

    1. Front Matter
      Pages 73-73
    2. Sebastian Sauer
      Pages 75-101
    3. Sebastian Sauer
      Pages 103-116
    4. Sebastian Sauer
      Pages 117-143
    5. Sebastian Sauer
      Pages 145-153
  5. Daten visualisieren

    1. Front Matter
      Pages 155-155
    2. Sebastian Sauer
      Pages 157-186
    3. Sebastian Sauer
      Pages 187-199
    4. Sebastian Sauer
      Pages 201-214
    5. Sebastian Sauer
      Pages 215-241
  6. Modellieren

    1. Front Matter
      Pages 243-243
    2. Sebastian Sauer
      Pages 245-266
    3. Sebastian Sauer
      Pages 267-300
    4. Sebastian Sauer
      Pages 301-317
  7. Geleitetes Modellieren

    1. Front Matter
      Pages 319-319
    2. Sebastian Sauer
      Pages 321-344
    3. Sebastian Sauer
      Pages 345-363
    4. Sebastian Sauer
      Pages 365-376
    5. Sebastian Sauer
      Pages 377-400
    6. Sebastian Sauer
      Pages 401-433
  8. Ungeleitetes Modellieren

    1. Front Matter
      Pages 435-435
    2. Sebastian Sauer
      Pages 437-448
    3. Sebastian Sauer
      Pages 449-462
    4. Sebastian Sauer
      Pages 463-472
  9. Kommunizieren

    1. Front Matter
      Pages 473-473
    2. Sebastian Sauer
      Pages 475-491
  10. Rahmen 2

    1. Front Matter
      Pages 493-493
    2. Sebastian Sauer
      Pages 495-510
    3. Sebastian Sauer
      Pages 511-525
    4. Sebastian Sauer
      Pages 527-540
  11. Back Matter
    Pages 541-562

About this book

Introduction

Die Kaufempfehlung, die Ihnen ein Webstore ausspricht, die Einschätzung, welcher Kunde kreditwürdig ist, oder die Analyse der Werttreiber von Immobilien – alle diese Beispiele aus dem heutigen Leben sind Ergebnis moderner Verfahren der Datenanalyse. Dieses Buch führt in solche statistische Verfahren anhand der Programmiersprache R ein. 

Ziel ist es, Leser mit der Art und Weise vertraut zu machen, wie führende Organisationen und Praktiker angewandte Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Digitalisierung auch die statistischen Verfahren verändert haben, vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch moderne Methoden wie Textmining und Random-Forest-Modelle. Dabei sind die Inhalte des Buchs durchgehend so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Vorkenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden die Leser durch alle Phasen der Datenanalyse geführt: Sie lernen, wie Daten eingelesen, aufbereitet, visualisiert, modelliert und kommuniziert werden können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt, da dieser Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht. Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke, die Zahlen und Worte verbergen.
Mit seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch dazu befähigen,
  • alle grundlegenden Schritte eines Datenanalyseprojekts durchzuführen,
  • Daten kompetent in R zu bearbeiten,
  • simulationsbasierte Inferenzstatistik anzuwenden und kritisch zu hinterfragen,
  • klassische und moderne Vorhersagemethoden anzuwenden und
  • betriebswirtschaftliche Fragestellungen mittels datengetriebener Vorhersagemodelle zu beantworten.
Der Autor
Professor Dr. habil. Sebastian Sauer arbeitet als Hochschullehrer für Wirtschaftspsychologie an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management in Nürnberg und versteht sich als Data Scientist. Daten mit R zu analysieren, ist aktuell eines seiner zentralen Interessensgebiete. Besonderes Augenmerk legt er auf den Erkenntnisbeitrag, den neue Analyseverfahren leisten. Neben dem „Wie“ der Datenanalyse beschäftigen ihn die Grenzen und Gefahren, die die moderne Datenwissenschaft für den Einzelnen und die Zivilgesellschaft mit sich bringt. Außerdem engagiert er sich für das Thema Open Science und interessiert sich für die Frage, wie die Psychologie zur Klärung von Problemen mit gesellschaftlicher Relevanz beitragen kann. Sein Blog https://data-se.netlify.com/ dient ihm als Notizbuch sich entwickelnder Gedanken. Data Science für die Wirtschaft bietet er auf https://www.data-divers.com/ an.

Keywords

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Authors and affiliations

  • Sebastian Sauer
    • 1
  1. 1.FOM Hochschule für Oekonomie & Management NürnbergGermany

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3
  • Copyright Information Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019
  • Publisher Name Springer Gabler, Wiesbaden
  • eBook Packages Business and Economics (German Language)
  • Print ISBN 978-3-658-21586-6
  • Online ISBN 978-3-658-21587-3
  • Series Print ISSN 2625-7114
  • Series Online ISSN 2625-7122
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