Jurij weinblat (95 resultados)
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Paperback or Softback. Condición: New. Das Ph�nomen der illegalen Kopie. Book.
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Paperback or Softback. Condición: New. Potenziale und Risiken von Big Data in Smart Grids. Book.
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Paperback or Softback. Condición: New. Die Einbeziehung von Web 2.0-Elementen in das Customer Relationship Management: Social Customer Relationship Management als Erg�nzung zum klassischen. Book.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Research Paper (undergraduate) from the year 2012 in the subject Computer Science - General, grade: 1,3, Dublin City University (Computer Science), course: Multimedia Information Retrieval, language: English, abstract: This paper describes the concept of a home server which stores all the documents of all members of a household independent on the device on which the documents were created and let each member retrieve only his own documents. Such an approach combines the advantages of storing documents on local hard drives and in the cloud and avoids some relevant disadvantages of these storage locations. The integration of calendar appointments as another source of context information of the home server and preview pictures are new functionalities which might improve the performance of the search and help the user to identify relevant documents easier. Moreover it is explained how the home server and these new functions can be evaluated without ignoring the specific characteristics of such a system. The problems of this concept are also stated. They must be addressed in the future. …
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Paperback or Softback. Condición: New. Data Envelopment Analysis. Effizienzanalyse auf Basis von Unternehmensbilanzdaten. Book.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Master's Thesis from the year 2014 in the subject Economics - Statistics and Methods, grade: 1,0, University of Duisburg-Essen (Wirtschaftswissenschaften), course: Masterarbeit, language: English, abstract: In this thesis it is predicted if a regarded firm will grow extraordinary in the next year and maybe even become a big company in the medium term. This is crucial information for private investors and fund managers who need to decide whether they should invest in a certain firm. Companies like Apple and Amazon have shown in the past that people who recognized the potential of such companies and bought their shares have earned a lot of money.The prediction models, which are described in this paper, can also be used by politicians to identify companies which are eligible for funding. Because growing companies oftentimes hire many employees, it might be meaningful to facilitate their development process by selective subsidies to reduce unemployment. Furthermore, it is possible to question the prediction results of a financial analyst if he came to a different conclusion than a model.Since annual reports are often publically available for free, it is reasonable to take advantage of them for such a prediction. Additionally, various information providers maintain huge databases with annual reports. A big data approach promises to further improve accuracy of predictions. This paper introduces methods, which enable to generate knowledge out of these huge data sources to identify extraordinary lucrative firms.To generate these prediction models, a data mining approach is used which is based on the approved CRISP-DM proceeding model for data mining processes. CRISP-DM ensures comparability and the consideration of best practices. The prediction models are based on classification trees and forests because they have some very substantial advantages over other methods like neural networks, which are frequently used i.…
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