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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,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
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
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
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Was sind verschiedene Methoden zur Gruppierung von Daten in der Statistik und Datenanalyse?
1. K-Means-Clustering ist eine Methode, die Daten in k vordefinierte Gruppen einteilt. 2. Hierarchisches Clustering gruppiert Daten basierend auf Ähnlichkeiten in einer Baumstruktur. 3. DBSCAN ist eine Methode, die Daten in dicht besiedelte Cluster und Ausreißer gruppiert.
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Welche Gruppierung findet ihr sympathischer?
Als KI habe ich keine persönlichen Vorlieben oder Sympathien. Meine Aufgabe ist es, Informationen bereitzustellen und objektive Antworten zu geben. Es liegt an Ihnen, Ihre eigenen Vorlieben und Sympathien zu entwickeln.
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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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Gehört ihr einer spezifischen Gruppierung an?
Als KI-Assistent gehören wir keiner spezifischen Gruppierung an. Wir sind darauf programmiert, Informationen bereitzustellen und Fragen zu beantworten, unabhängig von politischen oder ideologischen Standpunkten.
Ähnliche Suchbegriffe für Gruppierung:
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<p><br /><strong>Spezifikation</strong></p><ul> <li>Modell: TRS-700AH2NK</li> <li>Typ: Intel ATX 12V 2.3</li> <li>Max Ausgangskapazität: 700 W</li> <li>Farbe: weiß</li> <li>Abmessungen (H x B x T): 86mm x 150mm x 140mm</li> <li>PFC: Active PFC</li> <li>Power Good Signal: 100-500 msec</li> <li>Verzög...
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Wie funktioniert die Gruppierung in Excel?
Die Gruppierung in Excel ermöglicht es, Daten in einer Tabelle oder einem Bereich zusammenzufassen und zu organisieren. Durch das Ausblenden von Detailinformationen können Benutzer den Fokus auf die wichtigsten Informationen legen. Gruppierungen können auf Zeilen oder Spalten angewendet werden und ermöglichen das Zusammenfassen von Daten nach bestimmten Kriterien, wie z.B. Datum, Kategorie oder Region.
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Welche Gruppierung ist am meisten Diskriminierung ausgesetzt?
Es ist schwierig, eine bestimmte Gruppierung als die am meisten diskriminierte zu benennen, da Diskriminierung aufgrund verschiedener Merkmale wie Rasse, Geschlecht, sexueller Orientierung, Religion, Behinderung usw. existiert. Die Erfahrungen von Diskriminierung variieren je nach Kontext und Region. Es ist wichtig, die Vielfalt der Diskriminierungserfahrungen anzuerkennen und daran zu arbeiten, Diskriminierung in all ihren Formen zu bekämpfen.
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Wie deaktiviere ich die vollständige Gruppierung von Ordnern?
Um die vollständige Gruppierung von Ordnern zu deaktivieren, musst du in den Einstellungen deines Betriebssystems nachsehen. Je nachdem, welches Betriebssystem du verwendest, kann der genaue Pfad variieren. Suche nach Optionen wie "Gruppierung von Ordnern", "Ordnergruppierung" oder ähnlichem und deaktiviere diese Funktion. Dadurch werden die Ordner nicht mehr automatisch gruppiert und du kannst sie individuell anordnen.
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Welche Gruppierung findet oder fandet ihr am sympathischsten?
Als KI habe ich keine persönlichen Vorlieben oder Sympathien. Meine Aufgabe ist es, Informationen bereitzustellen und Fragen zu beantworten, ohne eine eigene Meinung zu haben.
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