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Olavarria, Marco: Agile Prozessoptimierung
Agile Prozessoptimierung , Vorteile Das Buch schließt eine Lücke in der weiter wachsenden Literatur zu agilen Ansätzen - es ist kein anderes Werk am Markt bekannt, das sich dem Thema der Optimierung und Gestaltung von agilen Prozessen widmet Die Optimierung von Prozessen ist eine fortlaufende Herausforderung in allen Unternehmen und 91% der Führungskräfte halten Prozessmanagement für wichtig (Quelle: DGQ, Deutsche Gesellschaft für Qualität, 2015); somit handelt es sich um nachhaltig relevante Inhalte Das Buch stellt eine praxiserprobte Methode zur Optimierung von Prozessen dar und erlaubt die direkte Anwendung der Methode Im Fokus steht hoher Nutzwert für den Leser - dieser wird erreicht durch einen flüssigen Schreibstil, graphische Darstellungen zur Veranschaulichung sowie konkreten Arbeitshilfen, wie z.B. Checklisten oder Agendavorschlägen für Meetings. Zum Werk Die Methode "Agile Prozessoptimierung" ist branchenübergreifend zur Optimierung von Prozessen und zur Steigerung der Agilität einsetzbar. Sie ist ebenso einfach anzuwenden wie wirkungsvoll, da sie auf agilen Prinzipien wie "funktionsübergreifende Teams", "Fokussierung" oder "Optimierung der Prozesse wichtiger als Dokumentation der Prozesse" basiert. Somit ist sie von allen Unternehmen und Teams einsetzbar, die Optimierungspotenziale in ihren Abläufen erkennen, praktikable Verbesserungsmaßnahmen entwickeln und auch umsetzen möchten. Zudem unterstützt die Methode den gezielten Einsatz agiler Praktiken entlang der Prozesse. Das Buch beschreibt die Methode praxisnah und erlaubt es dem Leser, diese direkt anzuwenden. In der Einleitung wird die Methode in der Übersicht dargestellt und es wird aufgezeigt, für wen Agile Prozessoptimierung warum relevant und nutzenstiftend ist. Zudem erfolgt eine konzise Darstellung, was echte Agilität in Unternehmen ausmacht und wie Agile Prozessoptimierung den Weg zu mehr Agilität und besseren Prozessen unterstützt. Die Methode sieht sechs Schritte vor, von der Definition der Ziele bis hin zur Umsetzung, die im Buch praxisnah und anwendbar dargestellt werden: 1. Ziele, Scope und Beteiligte: In diesem Abschnitt wird ein einfaches Tool zur Formulierung der Ziele vorgestellt. Sodann wird aufgezeigt, wie auf Basis des Pareto-Prinzips die zu optimierenden Prozesse nutzenorientiert bestimmt werden. Abschließend erfolgen Hinweise zur optimalen Teambesetzung. 2. Training und Rollenklärung: Die an den Prozessen direkt Beteiligten spielen bei der Agilen Prozessoptimierung eine wichtige Rolle; so wird die Entwicklung praktikabler Lösungen und aktive Unterstützung in der Umsetzungsphase gesichert. Sie sind jedoch in der Regel keine Prozessprofis. Entsprechend werden in diesem Abschnitt Trainingsinhalte für die Teams dargestellt und es wird aufgezeigt, wie durch Einnahme spezifischer Rollen die Durchführung erleichtert und unterstützt wird. 3. Prozessdurchläufe durchführen: Zentraler Aspekt der Methode ist die Sichtung der Prozesse vor Ort. In diesem Abschnitt werden daher konkrete Hinweise zur Organisation und zur Durchführung von Prozessdurchläufen gegeben. Dies umfasst konkrete Fragestellungen zur Entdeckung wichtiger Aspekte und Details sowie rollenspezifische Checklisten. 4. Dokumentation der Prozessdurchläufe: Die Optimierung von Prozessen wird durch umfängliche Dokumentationen häufig eher behindert als befördert. Daher werden in diesem Abschnitt Wege aufgezeigt, wie die Dokumentation mit geringem Aufwand und dennoch aussagefähig gelingt. 5. Optimierung der Prozesse: Die eigentliche Prozessoptimierung erfolgt in zwei Stufen, die hier dargelegt werden: Zunächst werden die Prozesse im Hinblick auf grundlegende Anforderungen, wie z.B. Minimierung der Schleifen, optimiert. Die so optimierten Prozesse werden dann in einem zweiten Schritt durch die Implementierung agiler Praktiken weiter verbessert und agilisiert. 6. Umsetzung: Hier wird aufgezeigt, welche Maßnahmen zur Veränderung vom Ist- zum Ziel-Prozess geplant und durchgeführt werden müssen. Zielgruppe Führungskräfte der 1. Und 2. Ebene, die mit Fragen des Changemanagements und der Weiterentwicklung ihrer Organisation befasst sind. Unternehmensberater, die Organisationen bei Veränderungsprojekten begleiten, beraten und unterstützen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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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,
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SRX3K-CRM neu
Clustering-Modul für SRX3000, Erfordert JUNOS 10.2 und höher
Preis: 655.00 € | Versand*: 0.00 € -
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
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Was sind Beispiele für Aufgaben zur Differentiation?
Beispiele für Aufgaben zur Differentiation können sein: die Bestimmung der Ableitung einer Funktion an einem bestimmten Punkt, die Berechnung von Extremstellen einer Funktion, die Untersuchung des Verhaltens einer Funktion an den Rändern ihres Definitionsbereichs oder die Bestimmung von Tangenten- oder Normalensteigungen an einer gegebenen Stelle.
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Was ist die partielle Differentiation erster Ordnung?
Die partielle Differentiation erster Ordnung bezieht sich auf die Ableitung einer Funktion nach einer einzelnen Variablen, während alle anderen Variablen als konstant betrachtet werden. Dies ermöglicht es, die Änderung der Funktion in Bezug auf eine bestimmte Variable zu quantifizieren, während alle anderen Variablen konstant gehalten werden. Die partielle Ableitung erster Ordnung wird oft verwendet, um Gradientenvektoren und Tangenten an Funktionen zu berechnen.
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Ist CRM ein ERP System?
Nein, CRM (Customer Relationship Management) ist nicht dasselbe wie ein ERP (Enterprise Resource Planning) System. Während ein ERP System darauf abzielt, verschiedene Geschäftsprozesse wie Finanzen, Personalwesen und Lagerverwaltung zu integrieren, konzentriert sich CRM hauptsächlich auf die Verwaltung von Kundenbeziehungen und Vertriebsaktivitäten. CRM-Systeme helfen Unternehmen, Kundeninformationen zu verfolgen, Marketingkampagnen zu verwalten und den Vertriebsprozess zu optimieren. Obwohl beide Systeme dazu beitragen, die Effizienz und Produktivität eines Unternehmens zu steigern, haben sie unterschiedliche Schwerpunkte und Funktionalitäten. Daher ist CRM kein ERP System, sondern ein eigenständiges System zur Verwaltung von Kundenbeziehungen.
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Differentiation und Integration in der Calculus?
Differentiation befasst sich mit der Bestimmung der Steigung einer Funktion an einem bestimmten Punkt und ermöglicht es, Extremstellen und Wendepunkte zu finden. Integration hingegen beschreibt die Fläche unter einer Kurve und ermöglicht es, den Flächeninhalt zwischen zwei Funktionen zu berechnen. Beide Konzepte sind grundlegend für die Analyse von Funktionen und haben zahlreiche Anwendungen in Physik, Ingenieurwesen, Wirtschaft und anderen Bereichen.
Ähnliche Suchbegriffe für Differentiation:
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PowerWalker VFI 3000 CRM LCDEigenschaften: -Informatives Display erleichtert die Überwachung und Kontrolle -Rack/Tower Design mit drehbarem LCD-Displa
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"Was sind die grundlegenden Eigenschaften und Anwendungen von Differentiation in der Mathematik und Physik?"
Differentiation ist ein mathematisches Verfahren, um die Steigung einer Funktion an einem bestimmten Punkt zu berechnen. In der Physik wird Differentiation verwendet, um Geschwindigkeit, Beschleunigung und andere physikalische Größen zu bestimmen. Es ist ein wichtiges Werkzeug, um Veränderungen und Trends in mathematischen Modellen und physikalischen Systemen zu analysieren.
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Was sind die verschiedenen Methoden der Differentiation und wie können sie in verschiedenen Bereichen angewendet werden?
Die verschiedenen Methoden der Differentiation umfassen die Produktregel, die Quotientenregel, die Kettenregel und die Summenregel. Diese Methoden können in der Mathematik verwendet werden, um die Ableitung von Funktionen zu berechnen. Sie können auch in den Naturwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften und Ingenieurwissenschaften angewendet werden, um Veränderungen und Steigungen zu analysieren.
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Was sind einige gängige numerische Methoden, die zur Lösung von mathematischen Problemen wie Integration, Differentiation und Gleichungssystemen eingesetzt werden?
Einige gängige numerische Methoden sind das Newton-Verfahren zur Lösung von Gleichungssystemen, die Trapezregel zur numerischen Integration und die Finite-Differenzen-Methode zur Differentiation. Diese Methoden approximieren die Lösungen von mathematischen Problemen durch Berechnungen auf diskreten Datenpunkten. Sie sind besonders nützlich, wenn analytische Lösungen nicht verfügbar sind oder zu aufwändig zu berechnen wären.
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Was sind die verschiedenen Ansätze zur Differentiation von Schülern in der Schule und wie können sie effektiv umgesetzt werden?
Die verschiedenen Ansätze zur Differentiation von Schülern in der Schule umfassen individuelle Lernpläne, flexible Gruppierungen und alternative Bewertungsmethoden. Sie können effektiv umgesetzt werden, indem Lehrkräfte die Bedürfnisse jedes Schülers erkennen, differenzierte Unterrichtsmaterialien bereitstellen und regelmäßig den Lernfortschritt überprüfen. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Lehrkräften, Schülern und Eltern ist entscheidend für den Erfolg der Differentiation.
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