Produkt zum Begriff Kulturellen:
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
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Waldmann, Peter: Elitenbildung im kulturellen und historischen Vergleich
Elitenbildung im kulturellen und historischen Vergleich , Die vorliegende Studie weicht von der in der Elitensoziologie verbreiteten Auffassung ab, dass die gesellschaftlichen und politischen Spitzenpositionen von Aspiranten besetzt werden, die sich im allgemeinen Konkurrenzkampf als besonders tüchtig und durchsetzungsfähig bewährt haben. Kritisiert wird daran meist, dass im Auswahlprozess Angehörige der niederen sozialen Schichten benachteiligt würden. Das Ausleseverfahren als solches bleibt dabei außen vor. Peter Waldmanns Studie setzt hier mit der Frage an: Was müssen Gesellschaften tun, damit die jeweils Klügsten, Erfahrensten und Leistungsstärksten Führungspositionen einnehmen? Nicht zuletzt weil das heutige Elitenspektrum westlicher Gesellschaften weit vom Ideal der Elitenbildung abzuweichen scheint, verlangt diese Frage nach Klärung. Zu diesem Zweck geht die Studie historisch und kulturvergleichend vor. Sie umfasst in zeitlicher Hinsicht die Ära des Feudalismus und die sich daran anschließende Industrialisierungsphase, geht aber, von Ausnahmen abgesehen, nicht über die späten 70er Jahre des vergangenen Jahrhunderts hinaus. Der kulturelle Bogen der Untersuchung umspannt neben Deutschland auch Frankreich, die USA, Japan und China. Die Arbeit führt zu einigen transkulturell gültigen Einsichten: Den funktionalen Mittelpunkt der Elitenbildung bildete die Oberschichtfamilie, der aufgrund ihres Vermögens, ihres über die Generationen hinweg angesammelten Erfahrungsschatzes sowie eines den Nachkommen tradierten Tugendkanons eine Schlüsselrolle in der Aufrechterhaltung der Elitenkontinuität zufiel. Auf die Primärsozialisation im Schoße der Familie folgte meistens eine Anlern- und Schulungsphase durch einen überlegenen Lehrmeister, der Eliteanwärter auf künftige Herrschafts- und Führungsaufgaben vorbereitete. Ein dritter in seiner Bedeutung nicht zu unterschätzender Bildungsfaktor war der Umstand, dass der Ausleseprozess nicht gemäß abstrakter Regeln erfolgte, sondern auf der Basis von Anweisungen und Direktiven konkreter Personen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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GUDE 8311-2 metered PDU, 7x, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
7-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 7 Lastausgänge (Schutzkontakt) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
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GUDE 8311-4 metered PDU, 8xC13, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
8-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 8 Lastausgänge (C13) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
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Wie erfolgt die statistische Auswertung von 3?
Die statistische Auswertung von Daten erfolgt in der Regel durch die Anwendung von mathematischen Methoden und statistischen Modellen. Dabei werden die Daten analysiert, um Muster, Zusammenhänge oder Unterschiede zu identifizieren. Dies kann durch deskriptive Statistik, wie z.B. Mittelwerte oder Standardabweichungen, oder durch inferentielle Statistik, wie z.B. Hypothesentests oder Regressionsanalysen, erfolgen. Die Ergebnisse werden dann interpretiert und Schlussfolgerungen gezogen.
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Wie erfolgt die statistische Auswertung einer Abschlussarbeit?
Die statistische Auswertung einer Abschlussarbeit erfolgt in der Regel in mehreren Schritten. Zunächst werden die erhobenen Daten auf Plausibilität und Vollständigkeit überprüft. Anschließend werden geeignete statistische Verfahren ausgewählt und angewendet, um die Forschungsfragen zu beantworten. Die Ergebnisse werden interpretiert und in Form von Tabellen, Grafiken oder Texten präsentiert.
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Welche Analysewerkzeuge sind für die Auswertung großer Datenmengen am effektivsten?
Für die Auswertung großer Datenmengen sind Data Mining, maschinelles Lernen und statistische Analysen die effektivsten Analysewerkzeuge. Diese Tools können Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten identifizieren. Durch die Automatisierung und Skalierbarkeit dieser Werkzeuge können auch komplexe Daten schnell und präzise analysiert werden.
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Welche Analysewerkzeuge können Unternehmen für die Auswertung ihrer Geschäftsdaten nutzen?
Unternehmen können Analysewerkzeuge wie Business Intelligence-Software, Data Mining-Tools und Predictive Analytics-Plattformen verwenden, um ihre Geschäftsdaten auszuwerten. Diese Tools helfen dabei, Muster, Trends und Erkenntnisse in den Daten zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Geschäftsleistung zu verbessern. Durch die Nutzung dieser Analysewerkzeuge können Unternehmen ihre Daten effizienter nutzen und wettbewerbsfähiger werden.
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Zaglitsch, Linda O'Bryan und Hans: Das Oldenburger und Osnabrücker Land erfahren 30 Radtouren durch malerische Landschaften, zu reizvollen Städten und kulturellen Highlights
Das Oldenburger und Osnabrücker Land erfahren 30 Radtouren durch malerische Landschaften, zu reizvollen Städten und kulturellen Highlights , Touren zwischen Hase und Weser 30 Mal Tourengenuss durchs Osnabrücker und Oldenburger Land. Ein Radführer zu den Must-sees der niedersächsischen Radelregion. Ein flächendeckendes Radwegenetz, lückenlos ausgeschildert und bestens unterhalten: Damit trumpfen Osnabrücker und Oldenburger Land auf. Dieser Radführer kennt die 30 schönsten Touren zwischen Nordseeküste und Osnabrück, zwischen Hase und Weser. Ob anspruchsvoll durchs Bergland des Teutoburger Walds oder entspannt entlang der Kirschblütenroute, ob durchs Hasetal, zum Heidesee oder über die Dammer Berge: Entdeckungen in einem Paradies für Tourenfans. Radtouren für Genussradler und Rennradfans Detaillierte Routenbeschreibungen mit Schwierigkeitsgrad und Tourencharakter Mit Tipps zur Einkehr und zu lohnenden Badestopps Mit GPS-Tracks zum Download , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Statistische Methoden der VWL und BWL (Schira, Josef)
Statistische Methoden der VWL und BWL , Der Klassiker der Statistik vermittelt Studierenden der Wirtschaftswissenschaften grundlegendes Statistikwissen, wie es an den deutschen Hochschulen gelehrt wird. Auf einzigartige Weise gelingt es dem Werk, die Theorie mit hochaktuellen Fällen aus Wirtschaft, Staat und Politik zu verbinden. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 6., aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 20210401, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Pearson Studium - Economic VWL##, Autoren: Schira, Josef, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 625, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Business Mathematics, Keyword: BWL; Betriebswirtschaft; Mathematik; Quantitative Methoden; Schließende Statistik; Statistik; Statistische Methoden; VWL; Volkswirstchaft; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Wirtschaftswissenschaften; Ökonometrie, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Statistik~Nationalökonomie~Volkswirtschaft - Volkswirtschaftslehre - Volkswirt~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 246, Breite: 203, Höhe: 38, Gewicht: 1400, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783868942996 9783868941173 9783868940206 9783827371638 9783827370419, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 714424
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Welche Analysewerkzeuge eignen sich am besten zur Auswertung großer Datenmengen?
Für die Auswertung großer Datenmengen eignen sich am besten Tools wie Hadoop, Apache Spark und Apache Flink. Diese ermöglichen eine schnelle Verarbeitung und Analyse von Big Data. Zudem bieten sie Skalierbarkeit und die Möglichkeit, verschiedene Datenquellen zu integrieren.
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Für die Auswertung von großen Datenmengen eignen sich am besten Tools wie Hadoop, Spark und Apache Flink, die speziell für die Verarbeitung von Big Data entwickelt wurden. Diese Werkzeuge ermöglichen eine schnelle und effiziente Analyse von umfangreichen Datensätzen. Zudem bieten sie Funktionen zur Parallelverarbeitung, um die Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu optimieren.
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