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#29 Lieblingsbücher zur Datenanalyse
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Lieblingsbücher zur Datenanalyse
👉 historische Bücher
👉 allgemeine Datenanalyse
👉 spezielle Themen
Ich werde oft gefragt, welche Bücher ich für Grundlagen und Vertiefung beim Thema Datenanalyse oder zu speziellen Bereichn empfehlen kann. In dieser Folge stelle ich meine Auswahl an Lieblingsbüchern vor, die Ihnen beim Verständnis und der Umsetzung helfen können.
historische Bücher
Shewhart, Walter A. (1939). "Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control (Dover Books on Mathematics)"
Hrsg. von W. Edwards Deming. Dover Publications. ISBN 9780486652320. Nachdruck von 1986.
Duncan, Acheson Johnston (1986) "Quality Control and Industrial Statistics"
5. Auflage, Irwin. ISBN 9780256035353
Tukey, John W. 1977 "Exploratory Data Analysis"
Pearson. ISBN 9780201076165
Datenanalyse allgemein
Ludwig Fahrmeir, Christian Heumann, Rita Künstler, Iris Pigeot und Gerhard Tutz (2012). "Statistik: Der Weg zur Datenanalyse (Springer-Lehrbuch)"
8. Auflage, Springer, ISBN 9783662503713
Wappis, Johann und Berndt Jung (2016) "Null-Fehler-Management - Umsetzung von Six Sigma."
5. Auflage, Hanser. ISBN 9783446446304
Barbara Bredner (2021) "NOT Statistik. Nachweise führen, Optimierungen finden, Toleranzen berechnen mit Minitab und R"
2. Auflage, Tredition, ISBN: 9783347004818 NOT-Statistik
Spezielle Themen
Montgomery, Douglas C. (2020). "Introduction to Statistical Quality Control"
8. Auflage, Wiley. ISBN 9781119657118
Mathews, Paul (2010) "Sample Size Calculations: Practical Methods for Engineers and Scientists"
Mathews Malnar und Bailey, Inc. ISBN 9780615324616
Mark J. Anderson und Patrick J. Whitcomb (2015). "DOE Simplified - Practical Tools for Effective Experimentation"
3. Auflage, Productivity Press. ISBN 9781482218947
Mark J. Anderson und Patrick J. Whitcomb (2016). "RSM Simplified - Optimizing Processes Using Response Surface Methods for Design of Experiments"
2. Auflage, Productivity Press. ISBN 9781498745987
Was sind Ihre Lieblingsbücher?
Ich freue mich über Ihre Tipps! Barbara Bredner, post@irgendwas-mit-daten.io
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Lieblingsbücher zur Datenanalyse
👉 historische Bücher
👉 allgemeine Datenanalyse
👉 spezielle Themen
Ich werde oft gefragt, welche Bücher ich für Grundlagen und Vertiefung beim Thema Datenanalyse oder zu speziellen Bereichn empfehlen kann. In dieser Folge stelle ich meine Auswahl an Lieblingsbüchern vor, die Ihnen beim Verständnis und der Umsetzung helfen können.
historische Bücher
Shewhart, Walter A. (1939). "Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control (Dover Books on Mathematics)"
Hrsg. von W. Edwards Deming. Dover Publications. ISBN 9780486652320. Nachdruck von 1986.
Duncan, Acheson Johnston (1986) "Quality Control and Industrial Statistics"
5. Auflage, Irwin. ISBN 9780256035353
Tukey, John W. 1977 "Exploratory Data Analysis"
Pearson. ISBN 9780201076165
Datenanalyse allgemein
Ludwig Fahrmeir, Christian Heumann, Rita Künstler, Iris Pigeot und Gerhard Tutz (2012). "Statistik: Der Weg zur Datenanalyse (Springer-Lehrbuch)"
8. Auflage, Springer, ISBN 9783662503713
Wappis, Johann und Berndt Jung (2016) "Null-Fehler-Management - Umsetzung von Six Sigma."
5. Auflage, Hanser. ISBN 9783446446304
Barbara Bredner (2021) "NOT Statistik. Nachweise führen, Optimierungen finden, Toleranzen berechnen mit Minitab und R"
2. Auflage, Tredition, ISBN: 9783347004818 NOT-Statistik
Spezielle Themen
Montgomery, Douglas C. (2020). "Introduction to Statistical Quality Control"
8. Auflage, Wiley. ISBN 9781119657118
Mathews, Paul (2010) "Sample Size Calculations: Practical Methods for Engineers and Scientists"
Mathews Malnar und Bailey, Inc. ISBN 9780615324616
Mark J. Anderson und Patrick J. Whitcomb (2015). "DOE Simplified - Practical Tools for Effective Experimentation"
3. Auflage, Productivity Press. ISBN 9781482218947
Mark J. Anderson und Patrick J. Whitcomb (2016). "RSM Simplified - Optimizing Processes Using Response Surface Methods for Design of Experiments"
2. Auflage, Productivity Press. ISBN 9781498745987
Was sind Ihre Lieblingsbücher?
Ich freue mich über Ihre Tipps! Barbara Bredner, post@irgendwas-mit-daten.io
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