Data Science für Einsteiger

Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen

Data Science für Einsteiger

Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen

	HANSER Fachbuch
Autor:innen	Uwe H. Kaufmann, Amy B. C. Tan
	400 Seiten, Hardcover
Erschienen	03/2021
	978-3-446-46348-6 9783446463486

€

Best.-Nr.:

Machen Sie die Datenflut beherrschbar! Wer Daten richtig analysiert, kann Schlussfolgerungen für die Unternehmensstrategie ableiten und die richtigen Entscheidungen treffen. "Data Science für Einsteiger" erklärt Datenanalyse, ohne Vorwissen vorauszusetzen, mit Konzentration auf die Umsetzung. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie Daten bearbeiten, beurteilen und visualisieren.

Jedes Unternehmen generiert eine Vielzahl an Daten. Um daraus die richtigen Entscheidungen zu treffen, müssen sie zunächst in zuverlässiger und reproduzierbarer Weise erfasst werden, auf Fehler und grobe Abweichungen geprüft und gesäubert werden sowie statistisch analysiert und für Managementpräsentationen vorbereitet werden. Die Autoren zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie aus rohen Daten zuverlässige Informationen werden.

Aus dem Inhalt

Data Science und Datenanalytik
Phasen von Data Science und Datenanalytik
Kompetenzen eines Datenanalytikers
Die Stimme des Kunden
Fall: Toll, wir haben uns verbessert ... oder nicht?
Fall: Was beeinflusst unsere Patientenzufriedenheit?
Fall: Wie erstellt man ein Dashboard zur Patientenzufriedenheit
Ohne Prozess läuft nichts
Fall: Welcher Anbieter hat die bessere Produktqualität?

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Fall: Warum zahlt die Finanzabteilung unsere Auftragnehmer verspätet aus?
Fall: Warum vergeuden wir kostbare Blutprodukte?
Arbeitskräfte machen den Unterschied
Fall: Was macht unsere Organisation innovativ?
Fall: Ist unsere Personalstärke angemessen?
Fall: Was bedeutet das Ergebnis unserer Umfrage zum Engagement?
Fall: Was verursacht unsere Personalfluktuation?
Bessere Entscheidungen treffen
Sicherstellung des Erfolgs

Daten zu haben ist wichtig, aber nur die Grundlage für den weiteren Prozess der Bereinigung und Analyse, bevor Entscheidungen getroffen werden können. Die Autoren beschreiben in dieser Leseprobe, warum Datenanalytik so wichtig ist, Sie Zahlen aber nicht blind vertrauen sollten. Denn falschen Zahlen zu vertrauen ist schlimmer, als gar keine zu haben.

Blick ins Buch: Data Science für Einsteiger

Wer hat's geschrieben?

Uwe H. Kaufmann ist ausgebildeter und promovierter Ingenieur. Er hat mehr als zwanzig Jahre Erfahrung in der Umsetzung einer breiten Palette von Organisationsentwicklungsaufgaben in multinationalen Unternehmen in Europa, Amerika und Asien sowie in Organisationen des öffentlichen Dienstes in Singapur, China und weiteren Staaten in Asien und im Pazifik.

Bevor Uwe H. Kaufmann das Beratungsunternehmen COE Pte Ltd (www.COE-Partners.com) in Singapur gründete, war er beim TÜV Rheinland, bei General Electric Capital sowie bei Aon Deutschland und Aon Asia tätig. In T ÜV Management Systems unterstützte er als Mitarbeiter und später Abteilungsleiter europäische und asiatische Unternehmen beim Optimieren der Management-Systeme. Als Direktor und Master Black Belt in einer Bankorganisation von General Electric war er verantwortlich für die Implementierung von Six Sigma und die Ausbildung und das Coachen von Green und Black Belts mit dem Fokus auf Erhöhung von Kundenzufriedenheit und Profitabilität. Als Regionaler Direktor hatte er die Verantwortung für den Aufbau der Management-Beratung als Sparte von Aon Asia.

Als Partner und Geschäftsführer von COE betreut Uwe H. Kaufmann seine Kunden in einer weiten Palette von Organisationsentwicklungsaufgaben. Dazu zählen Dienstleistungen zur Ermittlung und Analyse von Kundenzufriedenheit und -wünschen, zur Innovation und Verbesserung der organisatorischen Abläufe sowie zur Entwicklung, Weiterbildung und Motivation des Personals.

Uwe H. Kaufmann ist als Dozent an mehreren Universitäten und Weiterbildungsorganisationen tätig.

Amy B. C. Tan ist ausgebildete Elektroingenieurin mit einem Master of Science. Zurzeit arbeitet sie an ihrem PhD in Personalführung und Innovationsmanagement mit der Universität Twente in den Niederlanden.

Sie war über viele Jahre in leitenden Funktionen im Personalmanagement tätig. Vom Standort Singapur aus bediente sie als regionale Managerin für Personalentwicklung in Nokia alle Standorte in Asien und Australien. Danach übernahm sie die Rolle als Personaldirektor von Aon Asia, wo sie neben der Modernisierung des Personalwesens die Einführung von Six Sigma als Black Belt mit mehreren Green Belts verantwortete. Über mehrere Jahre leitete sie als Direktorin die Abteilung Personalwesen (People Matters) und weitere administrative Funktionen des Arbeitsministeriums (Ministry of Manpower) in Singapur, wo sie die Transformation und Stärkung des Personalwesens initiierte und umsetzte.

Im Organisationskomitee der ersten Olympischen Jugendspiele diente sie als Personaldirektor (Director Workforce) mit der Verantwortung für etwa 600 Mitarbeiter und 20 000 Freiwillige.

Seit 2010 ist Amy B. C. Tan Partner und Direktor im Beratungsunternehmen COE Pte Ltd mit Standorten in Singapur und weiteren asiatischen Staaten mit Spezialisierung auf Organisationsentwicklung.

Amy ist ausgebildeter und praktizierender Lean Six Sigma Black Belt und ist zertifiziert in MBTI, DISC, Harrison Assessment und Belbin Team Roles und weiteren Werkzeugen zur Organisationsberatung.

In ihrer Beratungstätigkeit unterstützt Amy multinationale Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Dienstes in der systemischen Strategie- und Organisationsentwicklung sowie im Innovations- und Changemanagement. Amy B. C. Tan doziert zu diesen Themen an mehreren Universitäten in Singapur und Europa.

Data Science für Einsteiger

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	HANSER Fachbuch
Autor:innen	Uwe H. Kaufmann, Amy B. C. Tan
	400 Seiten, Hardcover
Erschienen	03/2021
	978-3-446-46348-6 9783446463486

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