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Wie man Dubletten im Datenbestand findet und vermeidet

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Produktform: Buch / Einband - flex.(Paperback)

In einer Welt, in der Daten das neue Gold sind, ist die Vermeidung von Dubletten in Datenbeständen entscheidend für die Effizienz und Genauigkeit von Datenanalysen und Geschäftsentscheidungen. Klaus-Dieter Sedlacek, ein Experte auf dem Gebiet der Informatik und künstlichen Intelligenz, bietet im Werk "Wie man Dubletten im Datenbestand findet und vermeidet" ein umfassendes Kompendium an Strategien und Methoden zur Datenpräparation. Von der Normalisierung von Namen und Adressen bis hin zu fortgeschrittenen Algorithmen zur Duplikaterkennung, deckt Sedlacek alle Aspekte ab, die für das moderne Datenmanagement unerlässlich sind. Dieses Buch ist ein unverzichtbarer Leitfaden für jeden, der in der Datenverarbeitung tätig ist, und bietet praktische Lösungen für ein Problem, das in der digitalen Ära zunehmend an Bedeutung gewinnt.weiterlesen

Sprache(n): Deutsch

ISBN: 978-3-384-20706-7 / 978-3384207067 / 9783384207067

Verlag: tredition

Erscheinungsdatum: 20.02.2024

Seiten: 72

Zielgruppe: Das Buch "Wie man Dubletten im Datenbestand vermeidet" ist ideal für eine breite Palette von Lesern, die sich für Datenmanagement, Datenqualität und IT im Allgemeinen interessieren. Hier sind einige spezifische Zielgruppen, für die dieses Buch besonders geeignet ist: Datenwissenschaftler und Analysten: Fachleute, die regelmäßig mit großen Datenmengen arbeiten und die Notwendigkeit verstehen, genaue und duplikatfreie Datensätze für ihre Analysen zu haben. IT-Profis und Datenbankadministratoren: Personen, die für die Wartung und Verwaltung von Datenbanken zuständig sind, werden praktische Ratschläge finden, wie sie die Datenintegrität sicherstellen können. Softwareentwickler: Entwickler, die Anwendungen bauen, die mit Daten arbeiten, können lernen, wie sie das Design ihrer Systeme verbessern können, um Duplikate von vornherein zu vermeiden. Projektmanager und Geschäftsanalysten: Diese Gruppe wird von den Methoden profitieren, um die Datenqualität in ihren Projekten zu verbessern und damit be

Autor(en): Klaus-Dieter Sedlacek

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