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BGS Bremsflüssigkeitstester Siedepunkt-Messverfahren
Eigenschaften: zur Siedepunkt-Messung bei Bremsflüssigkeit Siedepunkt-Temperatur dient zur genauen Bestimmung des Wasseranteils in Bremsflüssigkeiten bei Verwendung eines Themperaturfühlers auch zur Temperaturmessung anderer Flüssigkeiten geeignet geeignet für PKW, Motorräder und Kleintransporter mit Bremsflüssigkeiten DOT 3, DOT 4 oder DOT 5.1 Spannungsversorgung: 12 V Autobatterie Teststrom: 5 - 7 A Umgebungstemperatur: 0 - 50 °C Siedepunkt-Messbereich: <= 320 °C (<= 608 °F) Siedepunkt-Messgenauigkeit: +/- 5 % Temperatur-Messbereich: -60 °C bis 500 °C (-76 °F to 932 °F) Temperatur-Messgenauigkeit: -20 bis 500 °C +/- (1 %+3digit)
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, 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 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 Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
BGS 6905 Bremsflüssigkeitstester Siedepunkt-Messverfahren
BGS 6905 Bremsflüssigkeitstester Siedepunkt-Messverfahren Beschreibung: zur Siedepunkt-Messung bei Bremsflüssigkeit Siedepunkt-Temperatur dient zur genauen Bestimmung des Wasseranteils in Bremsflüssigkeiten bei Verwendung eines Themperaturfühlers auch zur Temperaturmessung anderer Flüssigkeiten geeignet geeignet für PKW, Motorräder und Kleintransporter mit Bremsflüssigkeiten DOT 3, DOT 4 oder DOT 5.1 Spannungsversorgung: 12 V Autobatterie Teststrom: 5 - 7 A Umgebungstemperatur: 0 - 50 °C Siedepunkt-Messbereich: Siedepunkt-Messgenauigkeit: +/- 5 % Temperatur-Messbereich: -60 °C bis 500 °C (-76 °F to 932 °F) Temperatur-Messgenauigkeit: -20 bis 500 °C +/- (1 %+3digit)
Preis: 230.99 € | Versand*: 0.00 € -
Uhren-Messschieber, Messgenauigkeit +/-0,02
nach DIN 862 mit Feststellschraube und drehbaren Skalenblatt für Außen-, Innen-, Stufen- und Tiefenmessungen Skalenteilung in schwarz Messschienen in mm-Teilung mit Gewindetabelle ganz gehärtet und feinst bearbeitet rostfreier Stahl in stabilem Kunststoffetui
Preis: 52.15 € | Versand*: 6.99 €
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Welche potenziellen Fehlerquellen sollten bei der Datenanalyse besonders beachtet werden?
1. Auswahl von unrepräsentativen Stichproben kann zu verzerrten Ergebnissen führen. 2. Fehlende Daten oder fehlerhafte Dateneingabe können die Analyse beeinträchtigen. 3. Überinterpretation von Korrelationen als Kausalitäten sollte vermieden werden.
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Welche potenziellen Fehlerquellen sollten bei der Datenanalyse unbedingt berücksichtigt werden?
Bei der Datenanalyse sollten potenzielle Fehlerquellen wie unvollständige oder fehlerhafte Daten, Bias und fehlerhafte Annahmen berücksichtigt werden. Zudem können technische Probleme wie Datenverlust oder fehlerhafte Algorithmen zu Fehlern führen. Eine unzureichende Validierung der Ergebnisse kann ebenfalls zu falschen Schlussfolgerungen führen.
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Was sind typische Fehlerquellen, die bei der Datenanalyse berücksichtigt werden müssen?
Typische Fehlerquellen bei der Datenanalyse sind fehlerhafte Daten, unzureichende Datenqualität und unvollständige Datensätze. Zudem können auch unzureichende Analysemethoden oder falsche Interpretationen zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Es ist wichtig, diese Fehlerquellen zu identifizieren und zu minimieren, um zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.
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Was sind potenzielle Fehlerquellen, die bei der Datenanalyse berücksichtigt werden sollten?
1. Fehlende oder unvollständige Daten können die Analyse verfälschen. 2. Bias oder Voreingenommenheit bei der Datenerhebung kann zu falschen Schlussfolgerungen führen. 3. Fehlerhafte Interpretation der Daten oder unzureichende statistische Methoden können zu inkorrekten Ergebnissen führen.
Ähnliche Suchbegriffe für Fehlerquellen:
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SES Sensorik Formsortierer
Inhalt: Sensory-Formspielzeug mit Perlen
Preis: 9.35 € | Versand*: 6.95 € -
Sensorik-Spielzeugset Birdee Blau
• Das Sensorik-Spielzeugset enthält ein Bohnensäckchen, ein kleines Tuch und eine süße Birdee-Rassel • Empfohlen ab 0 Monaten • Das Set ist ideal für die frühe Entwicklung der Sinne • Die kontrastreichen Motive des blauen Bohnensäckchens stimulieren das Sehvermögen und die Entwicklung des Gehirns in verschiedenen Phasen – eine Seite hat lustige Ballons und die andere schwarz-weiße Streifen • Später kann dein Kind mit dem Bohnensäckchen Fangen und Werfen spielen und dabei seine Hand-Augen-Koordination trainieren • Die lustige blaue Birdee-Rassel mit knisternden Flügeln stimuliert die Sinne des Babys • Die Rassel hat eine elastische Schlaufe und lässt sich mit einem Universalring einfach am Kinderwagen oder Spielbogen anbringen • Die verspielten, kontrastreichen Punkte des Tuchs sorgen für eine visuelle Stimulation - Das Tuch eignet sich auch zum Versteckenspielen oder um Babys Aufmerks...
Preis: 34.95 € | Versand*: 3.95 € -
SELVE commeo Sensor WS, Funk-Sensorik #297751 (SELVE commeo Sensorik: Farbe schwarz)
SELVE commeo Sensor WS, Funk-Sensorik Komfort bei Sonne, Schutz bei Wind Der Wind - Sonnensensor commeo Sensor WS steuert den Sonnenschutz in Abhängigkeit von der Sonneneinstrahlung per Funk. Zusätzlich wird die Gelenkarmmarkise oder derRaffstore vor Beschädigung durch Wind geschützt. Eine zweite Version – commeo Sensor WSRF – schützt die Anlage zusätzlich bei Regen und Frost: Bei Regen fährt die Markise ein, bei Frost nicht heraus. Beide Sensoren können in jeden commeo - Antrieb eingelernt werden. Die Schwellwerteinstellung erfolgt bequem mit dem commeo Multi Send oder dem commeo Send WS 10 . Maße 140 x 160 x 240 mm Betriebsspannung 230 V AC Batterie nicht benötigt Schutzart IP 35 Zul. Umgebungstemperatur -25°C bis +55°C Montage Aufputz Frequenz 868 MHz DOWNLOAD ANLEITUNG Automatisiertes Fahren des Sonnenschutzes in Abhängigkeit von der eingestellten Helligkeit Schutz von Gelenkarmmarkise oder Raffstore vor Beschädigung durch Wind Komfortables Einstellen und Anpassen der Schwellwerte SELVE GmbH & Co. KG Werdohler Landstr. 286 58513 Lüdenscheid E-Mail: info@selve.de Tel.: +49 2351 9250
Preis: 256.95 € | Versand*: 6.90 € -
KS Tools Uhren-Messschieber, Messgenauigkeit +/-0,02
nach DIN 862 mit Feststellschraube und drehbaren Skalenblatt für Außen-, Innen-, Stufen- und Tiefenmessungen Skalenteilung in schwarz Messschienen in mm-Teilung mit Gewindetabelle ganz gehärtet und feinst bearbeitet rostfreier Stahl in stabilem Kunststoffetui
Preis: 94.98 € | Versand*: 5.95 €
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Was sind häufige Fehlerquellen, die bei der Datenanalyse berücksichtigt werden müssen?
Häufige Fehlerquellen bei der Datenanalyse sind unvollständige oder fehlerhafte Daten, unzureichende Datenqualität und ungenaue Interpretation der Ergebnisse. Es ist wichtig, diese Fehlerquellen zu identifizieren und zu korrigieren, um zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Eine sorgfältige Überprüfung der Daten, die Verwendung geeigneter Analysemethoden und die Berücksichtigung des Kontexts sind entscheidend, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen.
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Was sind typische Fehlerquellen bei der Datenanalyse und wie können sie vermieden werden?
Typische Fehlerquellen bei der Datenanalyse sind unvollständige oder fehlerhafte Daten, unzureichende Datenqualität und Voreingenommenheit des Analysten. Diese Fehler können vermieden werden, indem man Daten sorgfältig überprüft, auf Datenqualität achtet und verschiedene Analysemethoden verwendet, um Voreingenommenheit zu reduzieren. Es ist auch wichtig, klare Fragestellungen zu definieren und die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.
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Welche Fehlerquellen können bei der Datenanalyse auftreten und wie können sie vermieden werden?
Fehlerquellen bei der Datenanalyse können unvollständige oder fehlerhafte Daten, unzureichende Datenvorbereitung und falsche Interpretation der Ergebnisse sein. Diese können vermieden werden, indem man die Daten vor der Analyse sorgfältig prüft, eine klare Analysestrategie festlegt und die Ergebnisse kritisch überprüft. Zudem ist es wichtig, transparent zu sein und eventuelle Unsicherheiten oder Limitationen der Analyse zu benennen.
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Was sind typische Fehlerquellen in der Datenanalyse und wie können sie vermieden werden?
Typische Fehlerquellen in der Datenanalyse sind unvollständige oder fehlerhafte Daten, unzureichende Datenqualität und Voreingenommenheit bei der Interpretation der Ergebnisse. Diese Fehler können vermieden werden, indem man Daten sorgfältig prüft, Datenquellen validiert und verschiedene Analysemethoden anwendet, um objektive Ergebnisse zu erhalten. Zudem ist es wichtig, die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und gegebenenfalls externe Experten hinzuzuziehen.
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