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Linke Daten, Rechte Daten (Fischer, Tin)
Linke Daten, Rechte Daten , Warum wir nur sehen, was wir sehen wollen - und was das für die Wahrheit heißt Sind Ausländer die kriminellste Gruppe in Deutschland oder Männer? Explodieren die Krisen auf der Welt oder war es früher noch schlimmer? Sind die Deutschen reich oder ist die Mehrheit nicht vielmehr unterprivilegiert? In diesem ebenso erhellenden wie unterhaltsamen Buch zeigt Datenjournalist Tin Fischer, dass man längst keine Statistik mehr fälschen muss, um die öffentliche Meinung nach den eigenen Überzeugungen zu beeinflussen. Anhand vieler verblüffender Beispiele zeigt er, wie völlig unterschiedlich sich die gleichen Daten interpretieren lassen, je nachdem, ob man als Betrachter politisch rechts oder links steht. Ob Migration, soziale Gerechtigkeit oder Umweltthemen: Was bedeutet es für den Einzelnen, für die Gesellschaft, die Medien und die Politik, wenn die Wahrheit immer nur im Auge des Betrachters liegt? In einer zunehmend unübersichtlichen Welt werden sie immer wichtiger: Statistiken sind das Mittel der Wahl, um die Wirklichkeit scheinbar unverfälscht abzubilden. Dieses verblüffende Buch zeigt, warum wir in Statistiken aber immer nur das sehen, was wir sehen wollen - und andere etwas völlig anderes darin erkennen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20220402, Produktform: Leinen, Autoren: Fischer, Tin, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Statistics, Keyword: Statistiken; Gefühlte Wahrheit; Wahrheit; Fake News; Gesundheit; Gesellschaft; Grüne; Umwelt; Klima; Wirtschaft; Geld; Politik; Mario Mensch; Wirtschaftsstatistik; Statistik; Einwanderung, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Migration (soziologisch)~Wanderung (soziologisch)~Zuwanderung~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Umwelt / Politik, Wirtschaft, Planung~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Sozialforschung und -statistik~Grüne Politik / Ökopolitik / Umweltschutz~Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Warengruppe: HC/Politikwissenschaft/Soziologie/Populäre Darst., Fachkategorie: Migration, Einwanderung und Auswanderung, Thema: Auseinandersetzen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag GmbH, Länge: 215, Breite: 144, Höhe: 26, Gewicht: 402, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2678135
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Welche Rolle spielt Geoinformatik bei der Analyse und Visualisierung geografischer Daten?
Geoinformatik spielt eine zentrale Rolle bei der Erfassung, Speicherung und Analyse geografischer Daten. Sie ermöglicht die Visualisierung von komplexen räumlichen Informationen, um Muster und Trends zu identifizieren. Durch Geoinformatik können Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen treffen und Probleme im Zusammenhang mit Geodaten lösen.
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Welches Statistiktool würdest du zur Analyse und Visualisierung von Daten empfehlen? Und warum?
Ich würde das Statistiktool "R" empfehlen, da es eine Vielzahl von Funktionen zur Datenanalyse und Visualisierung bietet. Zudem ist es kostenlos und Open Source, was es für viele Nutzer attraktiv macht. Außerdem gibt es eine große Community, die bei Fragen und Problemen unterstützen kann.
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Wie können Tabellen zur übersichtlichen Darstellung und Analyse von Daten genutzt werden?
Tabellen können verwendet werden, um Daten in strukturierter Form darzustellen, was die Übersichtlichkeit erhöht. Durch die Verwendung von Spalten und Zeilen können Daten leicht verglichen und analysiert werden. Außerdem können in Tabellen Formeln eingebaut werden, um automatisch Berechnungen durchzuführen.
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Wie kann die Georeferenzierung von Daten dazu beitragen, die räumliche Analyse und Visualisierung zu verbessern?
Durch die Georeferenzierung können Daten mit geografischen Informationen versehen werden, was es ermöglicht, räumliche Beziehungen und Muster zu erkennen. Dies erleichtert die räumliche Analyse und ermöglicht eine präzisere Visualisierung von Daten auf Karten. Durch die Verknüpfung von georeferenzierten Daten können komplexe Zusammenhänge und Trends aufgezeigt werden, die ohne diese Informationen nicht erkennbar wären.
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Was sind diskrete und stetige Daten in der Statistik?
Diskrete Daten sind Werte, die nur bestimmte, abzählbare Werte annehmen können, wie zum Beispiel die Anzahl der Kinder in einer Familie. Stetige Daten hingegen können jeden beliebigen Wert in einem bestimmten Intervall annehmen, wie zum Beispiel das Gewicht einer Person.
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Welche Rolle spielt die Visualisierung von Daten in der heutigen Geschäftswelt?
Die Visualisierung von Daten spielt eine entscheidende Rolle in der heutigen Geschäftswelt, da sie komplexe Informationen verständlich und schnell erfassbar macht. Durch Visualisierungen können Unternehmen Trends, Muster und Zusammenhänge erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zudem ermöglicht sie eine effektive Kommunikation von Daten und Ergebnissen innerhalb des Unternehmens und gegenüber externen Stakeholdern.
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Wie kann ein Diagramm genutzt werden, um komplexe Daten visuell darzustellen?
Ein Diagramm kann verwendet werden, um komplexe Daten visuell darzustellen, indem es Informationen in eine leicht verständliche Form bringt. Durch die Verwendung von verschiedenen Diagrammtypen wie Balken-, Linien- oder Kreisdiagrammen können Beziehungen und Muster in den Daten schnell erkannt werden. Die visuelle Darstellung ermöglicht es, Trends, Abweichungen und Zusammenhänge auf einen Blick zu erfassen.
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Welche Methoden können zur Analyse von Daten verwendet werden?
Zu den Methoden zur Datenanalyse gehören statistische Analysen wie Regression und Korrelation, Data Mining-Techniken wie Clustering und Klassifizierung sowie Text Mining zur Analyse von unstrukturierten Daten. Des Weiteren können auch Visualisierungstools wie Diagramme und Dashboards eingesetzt werden, um Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren. Machine Learning-Algorithmen wie künstliche neuronale Netze und Entscheidungsbäume können ebenfalls zur Datenanalyse verwendet werden.
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