Produkt zum Begriff Sentimentanalyse:
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Brinker, Klaus: Linguistische Textanalyse
Linguistische Textanalyse , Die "Linguistische Textanalyse" von Klaus Brinker ist inzwischen zu einem Standardwerk der Sprachwissenschaft geworden. Ebenso verständlich wie fachlich kompetent geschrieben, ermöglicht auch die 10. Auflage einen umfassenden Einblick in die linguistische Textanalyse. Die Einführung hat das Ziel, theoretisch und methodisch bestimmt durch die Textlinguistik, die Struktur und die kommunikative Funktion konkreter Texte transparent zu machen und nachprüfbar zu beschreiben. Dadurch vermittelt sie grundlegende Einsichten in die Regelhaftigkeit von Textkonstitution und Textrezeption. Die Autoren legen mit dieser Einführung in die linguistische Textanalyse eine durchgehend anwendungsbezogene Darstellung vor. Vor dem Hintergrund zentraler textlinguistischer Ansätze wird ein integratives Analysemodell entwickelt, das an Texten aus verschiedenen Kommunikationsbereichen anschaulich verdeutlicht wird. Den systematisch aufeinander aufbauenden Kapiteln wurden Zusammenfassungen und Hinweise zur weiterführenden Lektüre beigegeben. Eine umfangreiche Bibliographie und ein Sachregister runden den Band ab. Für die vorliegende 10. Auflage wurde die Vorgängerauflage durchgesehen, an einigen Stellen präzisiert sowie durch eine Auswahl neuester Literaturhinweise komplettiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 22.00 € | Versand*: 0 € -
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
Preis: 1624.56 € | Versand*: 0.00 € -
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 € -
Textgebundener Aufsatz - Textanalyse (Diepold, Peter)
Textgebundener Aufsatz - Textanalyse , Schritt für Schritt zur Textanalyse Die produktive Erarbeitung eines Textes und das Schreiben einer Textanalyse sind zu Anfang für Schüler der Sekundarstufe gar nicht so einfach. Mit diesem Band vermitteln Sie Ihren Schülern im Deutschunterricht, wie der textgebundene Aufsatz gut gelingen kann. Mit System zum guten Aufsatz! Die Kapitel dieses Bandes bauen systematisch aufeinander auf. In den Kapiteln findet nach und nach die Erarbeitung der Grundlagen der Aufsatzform statt. Das Gelernte wird nach und nach miteinander verknüpft und zu einem Ganzen zusammengefügt. Das Besondere: Die Schüler beginnen schon früh mit dem eigentlichen Schreiben, was immens zur Übung und Festigung beiträgt. Schülerorientierung im Deutschunterricht Die Schüler erarbeiten sich beim Schreiben hilfreiche Tipps und Tricks, die sie beim Gliedern von Informationen, beim Textaufbau und bei vielen anderen Aspekten unterstützen. Gleichzeitig erleichtern ihnen schülernahe Themen den Zugang zur Aufsatzform. Der Band enthält: - insgesamt über 40 Arbeitsblätter als Kopiervorlagen - eine Checkliste zur Selbstkontrolle - ausführliche Lösungen , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20150120, Produktform: Geheftet, Beilage: Broschüre drahtgeheftet, Titel der Reihe: Aufsätze schreiben Schritt für Schritt##, Autoren: Diepold, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 60, Keyword: 7. bis 10. Klasse; Deutsch; Sekundarstufe I; Texte schreiben, Fachschema: Aufsatz / Lehrermaterial~Deutsch / Lehrermaterial~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Deutsch/ Kommunikation~Didaktik und Methodik, Fachkategorie: Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Schule und Lernen: Erstspracherwerb, Sprache: Deutsch, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: SEK, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag in der AAP Lehrerwelt GmbH, Länge: 299, Breite: 212, Höhe: 7, Gewicht: 197, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Schulform: Sekundarschule (alle kombinierten Haupt- und Realschularten), Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,
Preis: 23.99 € | Versand*: 0 €
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Was sind die wichtigsten Anwendungsmöglichkeiten der Sentimentanalyse in der heutigen Datenanalyse?
Die wichtigsten Anwendungsmöglichkeiten der Sentimentanalyse sind das Monitoring von Kundenfeedback in sozialen Medien, die Bewertung von Produktrezensionen und die Analyse von Stimmungen in der Öffentlichkeit zu bestimmten Themen. Durch die Sentimentanalyse können Unternehmen schnell auf negative Rückmeldungen reagieren, Trends erkennen und ihre Marketingstrategien anpassen. Die Technologie wird auch in der Finanzbranche eingesetzt, um Stimmungen an den Märkten zu analysieren und Investitionsentscheidungen zu treffen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Sentimentanalyse?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete von Sentimentanalyse sind das Monitoring von Kundenfeedback in sozialen Medien, die Analyse von Produktbewertungen und die Vorhersage von Markttrends basierend auf öffentlicher Meinung. Sentimentanalyse wird auch für das Krisenmanagement, die Verbesserung des Kundenservice und die Identifizierung von Stimmungsschwankungen in Finanzmärkten eingesetzt. Unternehmen nutzen Sentimentanalyse, um das Image ihrer Marke zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern und wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Zielgruppe zu gewinnen.
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Wie kann Sentimentanalyse dabei helfen, die Stimmung der Konsumenten in Bezug auf ein Produkt oder eine Marke zu verstehen? Welche Rolle spielt Sentimentanalyse bei der Auswertung von Social Media-Posts und Kundenfeedback?
Sentimentanalyse analysiert Texte, um positive, negative oder neutrale Meinungen über ein Produkt oder eine Marke zu identifizieren. Durch die Auswertung von Social Media-Posts und Kundenfeedback kann Sentimentanalyse wichtige Einblicke in die Meinungen und Bedürfnisse der Konsumenten liefern. Diese Informationen können Unternehmen dabei helfen, ihre Produkte und Marketingstrategien zu verbessern und gezielter auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Durchführung einer Sentimentanalyse?
Die gängigsten Methoden zur Durchführung einer Sentimentanalyse sind lexikonbasierte Ansätze, maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke. Lexikonbasierte Ansätze verwenden vordefinierte Wörterlisten, um die Stimmung eines Textes zu bestimmen. Maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke analysieren große Mengen von Daten, um Muster und Zusammenhänge zwischen Wörtern und Sentimenten zu erkennen.
Ähnliche Suchbegriffe für Sentimentanalyse:
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Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan
Anwendungsgebiet von Fettsäure-Analyse Selbsttest NorsanMit dem Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan können Sie bequem von Zuhause Ihre Fettsäurewerte bestimmen lassen. Gemessen wird das Omega-6/3-Verhältnis, der Omega3-Index sowie 26 Fettsäuren. Die Auswertung Ihres Blutes wird von einem unabhängigen Labor durchgeführt. Der individuelle Bedarf an Omega 3 lässt sich mithilfe des Selbsttests zur Analyse des Fettsäure- und Omega-Profils (NORSAN Analyse) belegen. Mit einigen Tropfen Blut aus der Fingerbeere wird Ihr Fettsäure-Profil analysiert und Sie erhalten unter anderem Informationen zu: Omega-3 Index: Gibt den Anteil der marinen Omega-3-Fettsäuren EPA und DHA im Verhältnis zu den gesamten Fettsäuren an. NORSAN empfiehlt einen Anteil von über 8 %. Omega 6/3-Verhältnis: Weist auf das Verhältnis zwischen Omega-6 und Omega-3-Fettsäuren hin, die bei der Entzündungsbildung und -hemmung entscheidend mitwirken. Ein zu hohes Omega-6/3 Verhältnis (Omega-3-Ratio) führt zu einem unerwünscht hohen Entzündungsniveau im Körper. Transfett-Anteil: Transfette sind Fettstoffe, die nicht natürlich in den Körper gehören. Transfette schaden den Zellen. Der Transfett-Anteil sollte niedrig sein. Es wird empfohlen, dass die industriellen Transfette weniger als 0,50 % der gesamten Fettsäuren ausmachen sollen. Wirkstoffe / Inhaltsstoffe / ZutatenIm Lieferumfang enthalten:- Bestellanforderung für die Blutanalyse - Blutentnahmeset mit Nadel- Folienbeutel- Test-Papier zum Auftrag des entnommenen Blutes und frankierten Rücksendeumschlag - Anleitung zur Blutentnahme und Anforderung des Analyseergebnisses - Auswertung durch ein unabhängiges Labor - Anschließend Befund mit ErnährungsempfehlungGegenanzeigenBei bekannter Überempfindlichkeit gegenüber einem der oben genannten Inhaltsstoffe sollte dieses Produkt nicht angewendet werden. Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan können in Ihrer Versandapotheke www.deutscheinter
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Welche Methoden werden zur Durchführung einer erfolgreichen Sentimentanalyse eingesetzt und welche Rolle spielt sie in der Analyse von Kundenfeedback?
Zur Durchführung einer erfolgreichen Sentimentanalyse werden Methoden wie Natural Language Processing, Machine Learning und Text Mining eingesetzt. Die Sentimentanalyse spielt eine wichtige Rolle in der Analyse von Kundenfeedback, da sie Unternehmen dabei unterstützt, die Stimmung und Meinungen ihrer Kunden zu verstehen und entsprechend darauf zu reagieren. Durch die Auswertung von Kundenfeedback können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen der Sentimentanalyse in der heutigen Gesellschaft?
Die wichtigsten Anwendungen der Sentimentanalyse in der heutigen Gesellschaft sind das Monitoring von Kundenfeedback in sozialen Medien, die Analyse von Stimmungen in der Öffentlichkeit für politische Entscheidungen und die Vorhersage von Trends und Verhalten basierend auf Emotionen und Meinungen. Sentimentanalyse wird auch zur Bewertung von Produkten und Dienstleistungen, zur Personalisierung von Marketingstrategien und zur Identifizierung von Krisen in Echtzeit eingesetzt. Insgesamt hilft die Sentimentanalyse Unternehmen und Organisationen dabei, die Bedürfnisse und Meinungen ihrer Zielgruppen besser zu verstehen und entsprechend zu handeln.
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Was sind die häufigsten Anwendungsfälle für Sentimentanalyse in der heutigen Geschäftswelt?
Die häufigsten Anwendungsfälle für Sentimentanalyse in der heutigen Geschäftswelt sind das Monitoring von Kundenfeedback in sozialen Medien, die Bewertung von Produktrezensionen zur Verbesserung der Produkte und das Erkennen von Trends und Stimmungen in der Öffentlichkeit, um Marketingstrategien anzupassen. Sentimentanalyse wird auch verwendet, um das Image einer Marke zu überwachen und Krisenmanagement zu betreiben.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Sentimentanalyse in der heutigen Geschäftswelt?
Die wichtigsten Anwendungen von Sentimentanalyse in der heutigen Geschäftswelt sind das Monitoring von Kundenfeedback in sozialen Medien, die Verbesserung des Kundenservice durch die Analyse von Emotionen und die Vorhersage von Markttrends basierend auf Stimmungsdaten. Sentimentanalyse hilft Unternehmen, schnell auf negative Rückmeldungen zu reagieren, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und ihre Marketingstrategien zu optimieren.
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