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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.

Business mathematics. --- Statistics . --- Business Mathematics. --- Statistics and Computing/Statistics Programs.

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Long description: Von Zinsmodellen über Renten-, Kurs- und Renditerechnung bis hin zu Investmentanwendungen vermittelt das Lehrbuch alle notwendigen Grundlagen. Zahlreiche Übungsaufgaben schlagen die Brücke zur Praxis. Rechenbeispiele mit alternativen Lösungswegen schärfen den Sinn für eine gezielte Herangehensweise.Die 4. Auflage wurde didaktisch überarbeitet, um über 30 neue Übungsaufgaben und um neue Themen, wie Negativzinsen und Niedrigzinsphase sowie Cost-Average-Strategie, ergänzt. Biographical note: Peter Albrecht Prof. Dr. Peter Albrecht, Lehrstuhl für ABWL, Risikotheorie, Portfolio Management und Versicherungswirtschaft, Universität Mannheim. Sören Jensen Dipl.-Kfm. Sören Jensen, Lehrstuhl für ABWL, Risikotheorie, Portfolio Management und Versicherungswirtschaft, Universität Mannheim. Christoph Mayer Marcus Roel Patrick Schneider

Finance --- Business mathematics. --- Mathematical models.

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Quantitative research. --- Numerical analysis. --- Financial engineering. --- Business mathematics.