Availability: Data Science für Einsteiger | Technische Universität München

Data Science für Einsteiger: Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen

Saved in:

Bibliographic Details
Main Authors:	Kaufmann, Uwe H. (Author), Tan, Amy BC (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	München Hanser [2021]
Subjects:	Entscheidungsunterstützung Data Science Organisationsentwicklung Visualisierung Datenanalyse Statistik FBWIALLG: Management allgemein
Links:	http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032426419&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
Physical Description:	XIX, 402 Seiten Illustrationen, Diagramme 25 cm
ISBN:	9783446463486 3446463488

Staff View

MARC


LEADER	00000nam a22000008c 4500
001	BV047018917
003	DE-604
005	20221107
007	t\|
008	201119s2021 gw a\|\|\| \|\|\|\| 00\|\|\| ger d
015			\|a 20,N21 \|2 dnb
016	7		\|a 1210296926 \|2 DE-101
020			\|a 9783446463486 \|c hbk. : EUR 49.99 (DE), EUR 51.40 (AT) \|9 978-3-446-46348-6
020			\|a 3446463488 \|9 3-446-46348-8
024	3		\|a 9783446463486
028	5	2	\|a Bestellnummer: 556/46348
035			\|a (OCoLC)1242730678
035			\|a (DE-599)DNB1210296926
040			\|a DE-604 \|b ger \|e rda
041	0		\|a ger
044			\|a gw \|c XA-DE-BY
049			\|a DE-521 \|a DE-2070s \|a DE-706 \|a DE-1050 \|a DE-860 \|a DE-19 \|a DE-Aug4 \|a DE-12 \|a DE-210 \|a DE-1049 \|a DE-898 \|a DE-B768 \|a DE-1046 \|a DE-29T \|a DE-20 \|a DE-384 \|a DE-859 \|a DE-188
084			\|a QP 345 \|0 (DE-625)141866: \|2 rvk
084			\|a SK 850 \|0 (DE-625)143263: \|2 rvk
084			\|a ST 265 \|0 (DE-625)143634: \|2 rvk
084			\|a ST 530 \|0 (DE-625)143679: \|2 rvk
084			\|a 650 \|2 sdnb
100	1		\|a Kaufmann, Uwe H. \|e Verfasser \|0 (DE-588)1024897974 \|4 aut
245	1	0	\|a Data Science für Einsteiger \|b Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen \|c Uwe H. Kaufmann, Amy BC Tan
264		1	\|a München \|b Hanser \|c [2021]
264		4	\|c © 2021
300			\|a XIX, 402 Seiten \|b Illustrationen, Diagramme \|c 25 cm
336			\|b txt \|2 rdacontent
337			\|b n \|2 rdamedia
338			\|b nc \|2 rdacarrier
650	0	7	\|a Entscheidungsunterstützung \|0 (DE-588)4202171-6 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Data Science \|0 (DE-588)1140936166 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Organisationsentwicklung \|0 (DE-588)4126887-8 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Visualisierung \|0 (DE-588)4188417-6 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Datenanalyse \|0 (DE-588)4123037-1 \|2 gnd \|9 rswk-swf
653			\|a Data Science
653			\|a Datenanalyse
653			\|a Statistik
653			\|a FBWIALLG: Management allgemein
689	0	0	\|a Data Science \|0 (DE-588)1140936166 \|D s
689	0	1	\|a Datenanalyse \|0 (DE-588)4123037-1 \|D s
689	0	2	\|a Visualisierung \|0 (DE-588)4188417-6 \|D s
689	0	3	\|a Entscheidungsunterstützung \|0 (DE-588)4202171-6 \|D s
689	0		\|5 DE-604
689	1	0	\|a Data Science \|0 (DE-588)1140936166 \|D s
689	1	1	\|a Datenanalyse \|0 (DE-588)4123037-1 \|D s
689	1	2	\|a Entscheidungsunterstützung \|0 (DE-588)4202171-6 \|D s
689	1	3	\|a Organisationsentwicklung \|0 (DE-588)4126887-8 \|D s
689	1		\|5 DE-604
700	1		\|a Tan, Amy BC \|e Verfasser \|0 (DE-588)1229012850 \|4 aut
776	0	8	\|i Erscheint auch als \|n Online-Ausgabe \|z 978-3-446-46677-7 \|w (DE-604)BV047243915
856	4	2	\|m DNB Datenaustausch \|q application/pdf \|u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032426419&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA \|3 Inhaltsverzeichnis
943	1		\|a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-032426419

Record in the Search Index

DE-BY-OTHR_call_number	F 03/QP 345 K21
DE-BY-OTHR_katkey	6395930
DE-BY-OTHR_location	02
DE-BY-OTHR_media_number	067004291291
_version_	1831256400301391872
adam_text	INHALT VORWORT ............................................................................................................ VII ENTFESSELN SIE DAS POTENZIAL IHRER DATEN! ............................................ IX 1 EINFUEHRUNG .......................................................................................... 1 1.1 WARUM DATENANALYTIK WICHTIG IST ............................................................... 1 1.2 WARUM DIESES BUCH GESCHRIEBEN WURDE ..................................................... 3 1.3 WIE DIESES BUCH STRUKTURIERT IST ................................................................. 6 1.3.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN .............................................. 7 1.3.2 DATEN ERFASSEN ..................................................................................... 7 1.3.3 DATEN VORBEREITEN ............................................................................... 8 1.3.4 DATEN ANALYSIEREN ............................................................................... 8 1.3.5 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG VORBEREITEN ................................................. 10 1.4 WELCHE WERKZEUGE WERDEN VERWENDET? ..................................................... 10 1.5 AKTIVIEREN UND VERWENDEN DER ERFORDERLICHEN SOFTWARE ........................ 12 1.6 WAS WIRD BEREITGESTELLT ................................................................................. 24 1.7 WELCHE FALLBEISPIELE SOLLTE ICH STUDIEREN? ................................................. 24 2 DATA SCIENCE UND DATENANALYTIK ................................................... 29 2.1 KOMPONENTEN DER DATENANALYTIK ................................................................. 29 2.2 BIG DATA UND IHRE BEZIEHUNG ZUR DATENANALYTIK ....................................... 30 2.3 VORAUSSETZUNG FUER DATA SCIENCE UND KUENSTLICHE INTELLIGENZ .................. 33 3 PHASEN VON DATA SCIENCE UND DATENANALYTIK .............................. 35 3.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 36 3.2 DATEN ERFASSEN ............................................................................................... 37 3.3 DATEN VORBEREITEN ......................................................................................... 39 3.4 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 42 3.4.1 DESKRIPTIVE STATISTIK ........................................................................... 42 3.4.2 NORMALVERTEILUNG .............................................................................. 43 3.4.3 ARTEN VON DATEN ................................................................................. 48 3.4.4 WERKZEUGE FUER DIE DATENANALYSE ........................................................ 50 3.5 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG VORBEREITEN ........................................................... 55 3.6 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG KOMMUNIZIEREN - STORYTELLING ............................ 56 3.6.1 WER IST DAS PUBLIKUM? ....................................................................... 56 3.6.2 WIE WERDEN DIE DATEN ANGEZEIGT? ..................................................... 57 3.6.3 WAS IST DER ZWECK DER PRAESENTATION? ............................................... 58 3.6.4 WIE KANN DIE PRAESENTATION VEREINFACHT WERDEN? ............................ 59 3.7 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 60 4 KOMPETENZEN EINES DATENANALYTIKERS .......................................... 63 4.1 BENOETIGTE KOMPETENZEN IN DEN PHASEN DER DATENANALYTIK ...................... 63 4.2 SCHLUESSELROLLEN DER HEUTIGEN MANAGER UND FUEHRUNGSKRAEFTE .................. 67 5 DIE STIMME DES KUNDEN ................................................................. 73 5.1 WARUM KUNDENANALYTIK? ............................................................................. 73 5.1.1 HOEREN SIE AUF DIE STIMME IHRER BESTEHENDEN KUNDEN .................. 74 5.1.2 KUNDENERWARTUNGEN VERSTEHEN ......................................................... 76 5.1.3 UNTERSUCHEN DER KUNDENERFAHRUNG ................................................. 77 5.2 ENTWERFEN VON KUNDENUMFRAGEN ................................................................. 79 5.2.1 ENTWICKLUNG UND DURCHFUEHRUNG EINER EIGENEN UMFRAGE .............. 80 5.2.2 SCHLUSSFOLGERUNG ................................................................................. 83 6 FALL: TOLL, WIR HABEN UNS VERBESSERT ... ODER NICHT? ..................... 85 6.1 DAS PROBLEM DER STICHPROBE ......................................................................... 86 6.2 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 88 6.3 DATEN ERFASSEN ............................................................................................... 88 6.4 DATEN VORBEREITEN ......................................................................................... 89 6.5 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 89 6.6 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG VORBEREITEN ........................................................... 92 6.7 WAS WAERE, WENN WIR ALLE ROHDATEN HAETTEN? ............................................... 93 6.8 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 97 7 FALL: WAS BEEINFLUSST UNSERE PATIENTENZUFRIEDENHEIT? ................ 101 7.1 ANALYSIEREN DER TREIBER DER KUNDENZUFRIEDENHEITSWERTE ...................... 101 7.2 AUFBAU DER PATIENTENUMFRAGE ..................................................................... 105 7.3 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 107 7.3.1 HYPOTHESE 1: ES BESTEHT EIN SIGNIFIKANTER UNTERSCHIED ZWISCHEN DEN BEWERTUNGEN FUER DIE PROZESSSCHRITTE - MINDESTENS EIN SCHRITT WIRD UNTERSCHIEDLICH BEWERTET ............................................. 107 7.3.2 HYPOTHESE 2: ES BESTEHT EIN SIGNIFIKANTER UNTERSCHIED ZWISCHEN DEN BEWERTUNGEN DER INDIKATOREN - MINDESTENS EIN INDIKATOR WIRD UNTERSCHIEDLICH BEWERTET ........................................................... 107 7.3.3 HYPOTHESE 3: ES BESTEHT EINE SIGNIFIKANTE BEZIEHUNG ZWISCHEN DER BEWERTUNG FUER EINEN PROZESSSCHRITT UND DER GESAMT BEWERTUNG ........................................................................................... 108 7.3.4 HYPOTHESE 4: ES GIBT EIN MUSTER UEBER DIE ZEIT ................................. 108 7.4 DATEN ERFASSEN ............................................................................................... 108 7.5 DATEN VORBEREITEN ......................................................................................... 109 7.5.1 DATEN TRANSFORMIEREN ......................................................................... 109 7.5.2 UMGANG MIT NICHT HILFREICHEN EINGABEN ........................................... 110 7.5.3 UMGANG MIT FEHLENDEN EINGABEN ..................................................... 111 7.6 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 112 7.6.1 DESKRIPTIVE STATISTIK UND DARSTELLUNG ............................................... 112 7.6.2 HYPOTHESE 1: ES BESTEHT EIN SIGNIFIKANTER UNTERSCHIED ZWISCHEN DEN BEWERTUNGEN FUER SCHRITTE (X) ..................................................... 115 7.6.3 HYPOTHESE 2: ES BESTEHT EIN SIGNIFIKANTER UNTERSCHIED ZWISCHEN DEN BEWERTUNGEN DER INDIKATOREN (X) ............................................. 123 7.6.4 HYPOTHESE 3: ES BESTEHT EINE SIGNIFIKANTE BEZIEHUNG ZWISCHEN DER BEWERTUNG FUER MINDESTENS EINEN DER PROZESSSCHRITTE (STEPL ... STEP5, X) UND DER GESAMTBEWERTUNG (OVERALL, F) ............ 126 7.6.5 HYPOTHESE 4: ES GIBT EIN MUSTER UEBER DIE ZEIT ................................ 137 7.7 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG VORBEREITEN ........................................................... 140 7.8 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 142 8 FALL: WIE ERSTELLT MAN EIN DASHBOARD ZUR PATIENTENZUFRIEDENHEIT ..................................................................... 147 8.1 ENTSCHEIDUNG UEBER METRIKEN ZUR VERANSCHAULICHUNG DER KLINIKLEISTUNGSBEWERTUNG ........................................................................... 147 8.2 AUFBAU EINES KLINIK-DASHBOARDS MIT MS POWER BI UND R ...................... 148 8.3 VERWENDUNG VON MS POWER BI FUER ANALYTISCHES STORYTELLING .................. 163 8.4 SCHLUSSFOLGERUNG ........................................................................................... 166 9 OHNE PROZESS LAEUFT NICHTS ................................................................. 171 9.1 WARUM PROZESSANALYTIK? ............................................................................. 171 9.2 DIMENSIONEN DER PROZESSANALYTIK ............................................................... 174 9.2.1 PROZESSDESIGN UND ANALYTIK ............................................................. 174 9.2.2 DEFINIEREN VON INDIKATOREN FUER DIE ANALYTIK .................................. 176 9.2.3 PROZESSMANAGEMENT MIT ANALYTIK ................................................... 178 9.2.4 PROZESSVERBESSERUNG DURCH ANALYTIK MIT DMAIC ............................ 180 9.3 ROLLEN UND EINSATZ VON PROZESSANALYTIK ..................................................... 181 9.4 SCHLUSSFOLGERUNG ........................................................................................... 184 10 FALL: WELCHER ANBIETER HAT DIE BESSERE PRODUKTQUALITAET? .......... 187 10.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 187 10.2 DATEN ERFASSEN UND VORBEREITEN ................................................................... 188 10.3 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 188 10.4 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG TREFFEN ................................................................... 198 10.5 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 199 11 FALL: WARUM ZAHLT DIE FINANZABTEILUNG UNSERE AUFTRAGNEHMER VERSPAETET AUS? ........................................................ 201 11.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 201 11.2 DATEN ERFASSEN ............................................................................................... 202 11.3 DATEN VORBEREITEN ......................................................................................... 203 11.4 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 205 11.4.1 HYPOTHESE: EINIGE GESCHAEFTSEINHEITEN SIND BESSER ALS ANDERE ... 208 11.4.2 HYPOTHESE: DIE FINANZABTEILUNG ERHAELT RECHNUNGEN, NACHDEM DIE ZAHLUNGSFRIST ABGELAUFEN IST ....................................................... 208 11.4.3 HYPOTHESE: GESCHAEFTSEINHEIT 1 HAT SICH VERBESSERT ........................ 210 11.5 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG TREFFEN ................................................................... 211 11.6 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 212 11.61 MOSAIKDIAGRAMM ............................................................................... 213 11.6.2 GEIGENDIAGRAMM ................................................................................. 213 11.6.3 NACHWEIS EINES SIGNIFIKANTEN UNTERSCHIEDS ZWISCHEN GRUPPEN .. 214 11.7 EIN DASHBOARD ZUR YYLIEFERANTENBUCHHALTUNG ........................................... 216 12 FALL: WARUM VERGEUDEN WIR KOSTBARE BLUTPRODUKTE? .................... 219 12.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 219 12.1.1 HYPOTHESE 1: ARBEITSSTRESS ERHOEHT DIE VERSCHWENDUNG ................ 220 12.1.2 HYPOTHESE 2: UNTERSCHIEDLICHES MATERIAL VON BLUTBEUTELN TRAEGT ZU HOEHERER VERSCHWENDUNG BEI ......................................................... 221 12.1.3 HYPOTHESE 3: BLUTPLAETTCHEN-VERLUSTE HAENGEN VOM SPENDENORT AB 221 12.1.4 HYPOTHESE 4: DIE ZEIT, DIE FUER DIE BLUTUNG BENOETIGT WIRD, BEEINFLUSST DIE VERSCHWENDUNG VON BLUTPLAETTCHEN ........................ 221 12.1.5 HYPOTHESE 5: DIE RUHEZEIT VOR DER VERARBEITUNG VON BLUTPLAETTCHEN BEEINFLUSST DIE VERSCHWENDUNG ................................ 221 12.1.6 HYPOTHESE 6: DER VERWENDETE ZENTRIFUGENTYP VERURSACHT UNTERSCHIEDLICHE ABFALLMENGEN ......................................................... 222 12.1.7 HYPOTHESE 7: MITARBEITER TRAGEN ZU HOEHERER VERSCHWENDUNG BEI 222 12.2 DATEN ERFASSEN ............................................................................................... 222 12.3 DATEN VERARBEITEN ......................................................................................... 223 12.4 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 226 12.4.1 HYPOTHESE 1: ARBEITSSTRESS ERHOEHT DIE VERSCHWENDUNG ................ 226 12.4.2 HYPOTHESE 2: BESTIMMTES MATERIAL VON BLUTBEUTELN TRAEGT ZU HOEHERER VERSCHWENDUNG BEI ............................................................. 230 12.4.3 HYPOTHESE 3: THROMBOZYTEN-VERLUSTE HAENGEN VOM ORT DER BLUTSPENDE AB ..................................................................................... 232 12.4.4 HYPOTHESE 4: DIE ZEIT, DIE FUER DIE BLUTUNG BENOETIGT WIRD, BEEINFLUSST DIE QUALITAET VON BLUTPLAETTCHEN ...................................... 233 12.4.5 HYPOTHESE 5: DIE RUHEZEIT VOR DER VERARBEITUNG VON BLUTPLAETTCHEN BEEINFLUSST DIE QUALITAET ............................................... 235 12.4.6 HYPOTHESE 6: DER VERWENDETE ZENTRIFUGEN-TYP BEEINFLUSST DIE QUALITAET DER BLUTPLAETTCHEN ........................................................... 236 12.4.7 HYPOTHESE 7: EINIGE MITARBEITER TRAGEN ZU VERMINDERTER QUALITAET BEI ......................................................................................... 239 12.4.8 DIE KOSTSPIELIGE FRAGE ......................................................................... 241 12.4.9 INVESTITIONEN SPAREN ........................................................................... 241 12.5 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG TREFFEN ................................................................... 243 12.6 SCHLUSSFOLGERUNG ........................................................................................... 245 12.7 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 245 13 ARBEITSKRAEFTE MACHEN DEN UNTERSCHIED ........................................ 251 13.1 WARUM PERSONALANALYTIK? ........................................................................... 251 13.2 WARUM HAT SICH DAS THEMA YYARBEITSKRAEFTE ZU EINER PRIORITAET ENTWICKELT? ................................................................................................... 252 13.3 DIE ROLLE VON HR IN DER PERSONALANALYTIK ................................................... 256 13.4 DIMENSIONEN DER PERSONALANALYTIK ............................................................. 258 13.5 PERSONALPLANUNG ........................................................................................... 258 13.5.1 PERSONALPLANUNG FUER TRANSAKTIONALE AKTIVITAETEN ............................ 259 13.5.2 PERSONALPLANUNG FUER WENIGER TRANSAKTIONALE AKTIVITAETEN .............. 261 13.6 SCHRITTE ZUR PERSONALANALYTIK ..................................................................... 262 13.6.1 BEGINNEN SIE MIT EINEM PROBLEM, DAS DIE ORGANISATION LOESEN WILL 262 13.6.2 BENOETIGTE INFORMATIONEN ERMITTELN UND DATEN SAMMELN .............. 263 13.6.2.1 SCHRITT 1: IDENTIFIZIEREN DER POTENZIELLEN TREIBER FUER DAS PROBLEM ................................................................................. 263 13.6.2.2 SCHRITT 2: PILOTDATENERFASSUNG UND -ANALYSE DURCHFUEHREN 264 13.6.2.3 SCHRITT 3: VOLLSTAENDIGE DATENERHEBUNG DURCHFUEHREN ......... 265 13.6.3 ANALYSE DER DATEN ............................................................................... 265 13.6.4 DIE GESCHAEFTSRELEVANTE ANTWORT FORMULIEREN - STORYTELLING ........... 265 13.6.5 CHANGE-MANAGEMENT IST ESSENZIELL ................................................... 266 13.7 ZUSAMMENFASSUNG ....................................................................................... 268 14 FALL: WAS MACHT UNSERE ORGANISATION INNOVATIV? .......................... 271 14.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 271 14.2 DATEN ERFASSEN ............................................................................................... 272 14.3 DATEN VORBEREITEN ......................................................................................... 273 14.4 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 275 14.4.1 VERGLEICHEN DES INNOVATIVEN ARBEITSVERHALTENS ZWISCHEN ABTEILUNGEN ......................................................................................... 276 14.4.2 ERMITTELN DER TREIBER FUER INNOVATIVES ARBEITSVERHALTEN ................. 278 14.5 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG TREFFEN ................................................................... 280 14.6 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 284 15 FALL: IST UNSERE PERSONALSTAERKE ANGEMESSEN? ............................... 285 15.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 285 15.2 DATEN ERFASSEN UND VORBEREITEN ................................................................... 286 15.3 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 289 15.3.1 DIE NACHFRAGESTRUKTUR VERSTEHEN ..................................................... 289 15.3.2 VORHERSAGE EINES MOEGLICHEN ZUKUENFTIGEN PROBLEMS ...................... 294 15.3.3 VERSTEHEN DES AKTIVITAETSMUSTERS ....................................................... 295 15.4 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG TREFFEN ................................................................... 297 15.4.1 PLANUNG DER ARBEITSKRAEFTE ................................................................. 297 15.4.2 YYKAMPF GEGEN DIE VARIATION ............................................................. 299 15.4.2.1 YYTRAINIEREN DER KUNDEN ....................................................... 299 15.4.2.2 FLEXIBLE ARBEITSVEREINBARUNGEN FUER DAS PERSONAL ............ 299 15.4.2.3 SPITZENZEITEN MIT ZEITARBEITSKRAEFTEN ABDECKEN ................... 300 15.4.2.4 ANGESTELLTE AUF DER GEHALTSLISTE SIND NICHT 100% VERFUEGBAR ................................................................................. 300 15.4.3 DEN PROZESS UEBERDENKEN UND ERNEUERN ........................................... 301 15.5 SCHLUSSFOLGERUNG ........................................................................................... 302 15.6 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 302 16 FALL: WAS BEDEUTET DAS ERGEBNIS UNSERER UMFRAGE ZUM ENGAGEMENT? ............................................................................ 305 16.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 306 16.2 DATEN ERFASSEN UND VORBEREITEN ................................................................... 307 16.3 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 307 16.4 GESCHAEFTSRELEVANTE ENTSCHEIDUNG TREFFEN ................................................... 313 16.5 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 314 17 FALL: WAS VERURSACHT UNSERE PERSONALFLUKTUATION? ....................... 319 17.1 GESCHAEFTSRELEVANTE FRAGE FORMULIEREN ....................................................... 319 17.2 DATEN ERFASSEN ............................................................................................... 320 17.2.1 VERGLEICH MIT BENCHMARKS ................................................................. 323 17.2.2 VERWENDUNG VON PROXY-MESSUNGEN ................................................. 324 17.2.3 EINSATZ VON DIREKTMESSUNGEN ........................................................... 325 17.2.4 EINBEZIEHEN EINER KONTROLLGRUPPE .................................................... 326 17.2.5 AUFNEHMEN VON DEMOGRAFISCHEN FAKTOREN ....................................... 326 17.3 DATEN VORBEREITEN ......................................................................................... 327 17.4 DATEN ANALYSIEREN ......................................................................................... 330 17.4.1 HYPOTHESE 1: DER UMFANG AN GESCHAEFTSREISEN HAT EINEN SIGNIFIKANTEN EINFLUSS AUF DIE ABSICHT DER MITARBEITER, DAS UNTERNEHMEN ZU VERLASSEN ............................................................... 332 17.4.2 HYPOTHESE 2: DIE KUENDIGUNGSABSICHT IST FUER VERSCHIEDENE ORGANISATIONSEINHEITEN UNTERSCHIEDLICH ........................................... 334 17.4.3 HYPOTHESE 3: DIE ENTSCHEIDUNG DES PERSONALS ZUR KUENDIGUNG HAENGT VON DESSEN FAMILIENSTAND AB ................................................. 337 17.4.4 HYPOTHESE 4: DIE ENTSCHEIDUNG DER MITARBEITER, ZU KUENDIGEN, HAENGT VON IHREM GESCHLECHT AB ......................................................... 338 17.4.5 HYPOTHESE 5: DIE KUENDIGUNGSENTSCHEIDUNG DES PERSONALS HAENGT VON DEN GEGEBENEN AUSBILDUNGSMOEGLICHKEITEN AB ........................ 338 17.4.6 HYPOTHESEN 6 -14: DIE ENTSCHEIDUNG DES PERSONALS, ZU KUENDIGEN, HAENGT VON DEN FAKTOREN JOB LEVEL, ALTER, AMTSZEIT, ENTFERNUNG ZUM WOHNORT, BILDUNGSNIVEAU, ARBEITSMOTIVATION, FUEHRUNGSPRAXIS, TEAMARBEIT UND GEHALT AB .................................... 345 17.4.7 BERECHNUNG DER VORHERSAGEGENAUIGKEIT ........................................... 353 17.4.8 PRIORISIERUNG VON PRAEDIKTOREN ........................................................... 355 17.5 GESCHAEFTSENTSCHEIDUNG VORBEREITEN ........................................................... 358 17.5.1 HAUPTTRIEBKRAEFTE ZUR FLUKTUATION VON MITARBEITERN ...................... 358 17.5.2 MODELL ZUR VORHERSAGE VON PERSONAL, DAS DIE ORGANISATION VERLAESST ................................................................................................. 359 17.5.3 MASSNAHMEN ZUR EINDAEMMUNG DER FLUKTUATION .............................. 359 17.6 SCHLUSSFOLGERUNG ........................................................................................... 360 17.7 UEBERLEGUNGEN ZU DEN WICHTIGSTEN VERWENDETEN ANALYSEWERKZEUGEN .. 361 18 BESSERE ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN ..................................................... 369 18.1 MOEGLICHE FEHLER BEI DER ENTSCHEIDUNGSFINDUNG ........................................ 370 18.1.1 FALL 1: ES GIBT KEINEN UNTERSCHIED, UND WIR ENTSCHEIDEN, DASS ES KEINEN GIBT - KEIN FEHLER ................................................................... 370 18.1.2 FALL 2: ES GIBT KEINEN UNTERSCHIED UND WIR ENTSCHEIDEN, DASS ES EINEN GIBT - TYP-I-FEHLER ................................................................... 370 18.1.3 FALL 3: ES GIBT EINEN UNTERSCHIED, UND WIR ENTSCHEIDEN, DASS ES EINEN GIBT - KEIN FEHLER ..................................................................... 371 18.1.4 FALL 4: ES GIBT EINEN UNTERSCHIED, ABER WIR ENTSCHEIDEN, DASS ES KEINEN GIBT - TYP-II-FEHLER ................................................................. 371 18.2 BESSERE ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN - DER STATISTIK NICHT BLIND VERTRAUEN .. 373 18.2.1 SIGNIFIKANTER UNTERSCHIED BEDEUTET NICHT WICHTIGER UNTERSCHIED . 374 18.2.2 EIN NICHTSIGNIFIKANTER UNTERSCHIED KOENNTE FUER DIE ORGANISATION WICHTIG SEIN ......................................................................................... 374 18.3 SCHLUSSFOLGERUNG ........................................................................................... 375 19 SICHERSTELLUNG DES ERFOLGS ............................................................... 377 19.1 GRUNDSAETZLICHES ............................................................................................. 377 19.2 SCHRITTE ZUR IMPLEMENTIERUNG DER DATENANALYTIK ..................................... 379 19.3 MANAGEMENTUNTERSTUETZUNG SICHERSTELLEN ................................................... 381 19.4 BEGEISTERUNG FUER DIE DATENANALYTIK UND DEREN VORTEILE ERZEUGEN .......... 383 19.5 WISSEN AUFBAUEN - FANGEN SIE KLEIN AN ..................................................... 386 19.6 ANALYSEN ZUM AUFBRECHEN VON SILOS VERWENDEN ....................................... 387 19.7 KREISLAUF SCHLIESSEN ....................................................................................... 388 19.8 DATENANALYTIK-IMPLEMENTIERUNG UEBERPRUEFEN ............................................. 389 20 LITERATUR UND LINKS ............................................................................. 393 LITERATUR ................................................................................................................... 393 LINKS ......................................................................................................................... 395 21 STICHWORTVERZEICHNIS ......................................................................... 397 22 ZUSATZMATERIAL ZUM DOWNLOAD ........................................................ 399 23 DIE AUTOREN ......................................................................................... 401
any_adam_object	1
author	Kaufmann, Uwe H. Tan, Amy BC
author_GND	(DE-588)1024897974 (DE-588)1229012850
author_facet	Kaufmann, Uwe H. Tan, Amy BC
author_role	aut aut
author_sort	Kaufmann, Uwe H.
author_variant	u h k uh uhk a b t ab abt
building	Verbundindex
bvnumber	BV047018917
classification_rvk	QP 345 SK 850 ST 265 ST 530
ctrlnum	(OCoLC)1242730678 (DE-599)DNB1210296926
discipline	Informatik Mathematik Wirtschaftswissenschaften
format	Book
fullrecord	<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>02818nam a22006618c 4500</leader><controlfield tag="001">BV047018917</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20221107 </controlfield><controlfield tag="007">t\|</controlfield><controlfield tag="008">201119s2021 gw a\|\|\| \|\|\|\| 00\|\|\| ger d</controlfield><datafield tag="015" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">20,N21</subfield><subfield code="2">dnb</subfield></datafield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">1210296926</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783446463486</subfield><subfield code="c">hbk. : EUR 49.99 (DE), EUR 51.40 (AT)</subfield><subfield code="9">978-3-446-46348-6</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">3446463488</subfield><subfield code="9">3-446-46348-8</subfield></datafield><datafield tag="024" ind1="3" ind2=" "><subfield code="a">9783446463486</subfield></datafield><datafield tag="028" ind1="5" ind2="2"><subfield code="a">Bestellnummer: 556/46348</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1242730678</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DNB1210296926</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">XA-DE-BY</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-521</subfield><subfield code="a">DE-2070s</subfield><subfield code="a">DE-706</subfield><subfield code="a">DE-1050</subfield><subfield code="a">DE-860</subfield><subfield code="a">DE-19</subfield><subfield code="a">DE-Aug4</subfield><subfield code="a">DE-12</subfield><subfield code="a">DE-210</subfield><subfield code="a">DE-1049</subfield><subfield code="a">DE-898</subfield><subfield code="a">DE-B768</subfield><subfield code="a">DE-1046</subfield><subfield code="a">DE-29T</subfield><subfield code="a">DE-20</subfield><subfield code="a">DE-384</subfield><subfield code="a">DE-859</subfield><subfield code="a">DE-188</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">QP 345</subfield><subfield code="0">(DE-625)141866:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SK 850</subfield><subfield code="0">(DE-625)143263:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 265</subfield><subfield code="0">(DE-625)143634:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 530</subfield><subfield code="0">(DE-625)143679:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">650</subfield><subfield code="2">sdnb</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Kaufmann, Uwe H.</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1024897974</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Data Science für Einsteiger</subfield><subfield code="b">Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen</subfield><subfield code="c">Uwe H. Kaufmann, Amy BC Tan</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">München</subfield><subfield code="b">Hanser</subfield><subfield code="c">[2021]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">© 2021</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">XIX, 402 Seiten</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield><subfield code="c">25 cm</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Entscheidungsunterstützung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4202171-6</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="0">(DE-588)1140936166</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Organisationsentwicklung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4126887-8</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Visualisierung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4188417-6</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Data Science</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Datenanalyse</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Statistik</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">FBWIALLG: Management allgemein</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="0">(DE-588)1140936166</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Visualisierung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4188417-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Entscheidungsunterstützung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4202171-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Data Science</subfield><subfield code="0">(DE-588)1140936166</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="1"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="2"><subfield code="a">Entscheidungsunterstützung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4202171-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="3"><subfield code="a">Organisationsentwicklung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4126887-8</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Tan, Amy BC</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1229012850</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-3-446-46677-7</subfield><subfield code="w">(DE-604)BV047243915</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">DNB Datenaustausch</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032426419&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="943" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-032426419</subfield></datafield></record></collection>
id	DE-604.BV047018917
illustrated	Illustrated
indexdate	2024-12-20T19:07:27Z
institution	BVB
isbn	9783446463486 3446463488
language	German
oai_aleph_id	oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-032426419
oclc_num	1242730678
open_access_boolean
owner	DE-521 DE-2070s DE-706 DE-1050 DE-860 DE-19 DE-BY-UBM DE-Aug4 DE-12 DE-210 DE-1049 DE-898 DE-BY-UBR DE-B768 DE-1046 DE-29T DE-20 DE-384 DE-859 DE-188
owner_facet	DE-521 DE-2070s DE-706 DE-1050 DE-860 DE-19 DE-BY-UBM DE-Aug4 DE-12 DE-210 DE-1049 DE-898 DE-BY-UBR DE-B768 DE-1046 DE-29T DE-20 DE-384 DE-859 DE-188
physical	XIX, 402 Seiten Illustrationen, Diagramme 25 cm
publishDate	2021
publishDateSearch	2021
publishDateSort	2021
publisher	Hanser
record_format	marc
spellingShingle	Kaufmann, Uwe H. Tan, Amy BC Data Science für Einsteiger Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen Entscheidungsunterstützung (DE-588)4202171-6 gnd Data Science (DE-588)1140936166 gnd Organisationsentwicklung (DE-588)4126887-8 gnd Visualisierung (DE-588)4188417-6 gnd Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd
subject_GND	(DE-588)4202171-6 (DE-588)1140936166 (DE-588)4126887-8 (DE-588)4188417-6 (DE-588)4123037-1
title	Data Science für Einsteiger Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen
title_auth	Data Science für Einsteiger Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen
title_exact_search	Data Science für Einsteiger Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen
title_full	Data Science für Einsteiger Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen Uwe H. Kaufmann, Amy BC Tan
title_fullStr	Data Science für Einsteiger Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen Uwe H. Kaufmann, Amy BC Tan
title_full_unstemmed	Data Science für Einsteiger Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen Uwe H. Kaufmann, Amy BC Tan
title_short	Data Science für Einsteiger
title_sort	data science fur einsteiger daten analysieren interpretieren und richtige entscheidungen treffen
title_sub	Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen
topic	Entscheidungsunterstützung (DE-588)4202171-6 gnd Data Science (DE-588)1140936166 gnd Organisationsentwicklung (DE-588)4126887-8 gnd Visualisierung (DE-588)4188417-6 gnd Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd
topic_facet	Entscheidungsunterstützung Data Science Organisationsentwicklung Visualisierung Datenanalyse
url	http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032426419&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
work_keys_str_mv	AT kaufmannuweh datasciencefureinsteigerdatenanalysiereninterpretierenundrichtigeentscheidungentreffen AT tanamybc datasciencefureinsteigerdatenanalysiereninterpretierenundrichtigeentscheidungentreffen

Availability

‌

Table of Contents