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Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der Datenanalyse verwendet?
Eine Affinitätsmatrix ist eine Darstellung der Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen in einem Datensatz. Sie wird verwendet, um Muster und Ähnlichkeiten zwischen den Elementen zu identifizieren. In der Datenanalyse hilft die Affinitätsmatrix dabei, Cluster von ähnlichen Elementen zu bilden und Beziehungen zwischen den Datenpunkten zu visualisieren. **
Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der mathematischen Datenanalyse verwendet?
Eine Affinitätsmatrix ist eine quadratische Matrix, die die Ähnlichkeit oder Beziehung zwischen Objekten darstellt. In der mathematischen Datenanalyse wird sie verwendet, um Muster oder Cluster in den Daten zu identifizieren und Beziehungen zwischen den Objekten zu visualisieren. Sie wird oft in der Clusteranalyse, Graphentheorie und maschinellen Lernalgorithmen eingesetzt. **
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Datenanalyse, Abstimmung und Entwicklung, Fachbücher von Michael Trzesniowski, Philipp EderEinmal Renningenieur zu sein, davon träumen viele Motorsportfans und -Ingenieure. Dieses Buch gibt einen Einblick in den Arbeitsalltag eines Renningenieurs. Es werden die verschiedenen Darstellungsformen von Daten und deren Interpretation beschrieben. Dieses Wissen unterstützt die Renningenieure, Änderungen an den Einstellungen des Fahrzeugs durchzuführen, aber auch Fehlerquellen zu lokalisieren. Die gewonnenen Erkenntnisse sind aber nicht nur für das momentane Rennen wichtig, auch Potenziale für eine Neuentwicklung werden daraus abgeleitet. Zusätzlich wird neben der Datenauswertung auch der gesamte Prozess vom Datensammeln bis hin zur Komponentenauswahl beschrieben. Fahrdynamische Betrachtungen helfen dem Renningenieur, die gewinnbringende Abstimmung für einen Wagen zu finden. Die Fahrer werden bei der Suche nach Entwicklungswerkzeugen und -methoden fündig, um ihr Fahrzeug gezielt zu verbessern. Das Formelmaterial ist so aufbereitet, dass das Buch auch als Nachschlagewerk eingesetzt werden kann.129,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenanalyse mit Python, Fachbücher von Wes McKinney, Thomas Demmig, Kathrin LichtenbergDie 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 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, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel, Fachbücher von Alberto Ferrari, Marco RussoUm die richtigen Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die Datenmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für Datenanalyse mit Microsoft, in diesem Buch. Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der Datenmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln. Aus dem Inhalt: - Einführung in die Datenmodellierung - Header/Detail-Tabellen - Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung - Datumsdimensionen erstellen - Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen - Snapshots.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ducray Elution ausgleichendes Shampoo 2x200 mlBei Schuppen ab 12 Jahren geeignet. Im Wechsel mit oder im Anschluss an eine Antischuppen-Behandlung. Ihre Kopfhaut kann während oder nach einer Antischuppen-Behandlung gereizt werden. Dank seiner besonders milden Waschsubstanz und beruhigenden Wirkstoffen reinigt Elution Ausgleichendes Shampoo Ihre Kopfhaut auf sanfte Weise und reduziert gleichzeitig das Risiko eines Wiederauftretens von Schuppen. Ergebnisse Verhindert das Wiederauftreten von Schuppen Die Haare haben mehr Volumen: 94 %* Geschmeidige Haare: 85 %* *Interne, offene Studie an 98 Probanden über einen Zeitraum von 2 Wochen: % Zufriedenheit (DUCRAY) Zusammensetzung Zinkgluconat Glycin Vitamin B5 Ingredients WASSER (AQUA), SODIUM LAURETH SULFATE, GLYCINE, GLYCERIN, LAURYL BETAINE, ACRYLATES COPOLYMER, METHYL GLUCETH- 20, PEG-7 GLYCERYL COCOATE, CITRIC ACID, FRAGARANCE (PARFUM), GLYCOL PALMITATE, GLYCOL STEARATE, HYDROXYPROPYL GUAR HYDROXYPROPYLTRIMONIUM CHLORIDE, PANTHENOL, PANTOLACTONE, PHENOXYETHANOL, PIROCTONE OLAMINE, SILICA, SODIUM CHLORIDE, SODIUM HYDROXIDE, TRISODIUM ETHYLENDIAMINE DISUCCINATE, ZINC GLYCINATE. Hersteller PIERRE FABRE DERMO KOSMETIK GmbH Neuer Messplatz 5 79108 Freiburg E-Mail: adv_de@pierre-fabre.com Telefon: +49 800 70 50 900 Fax: +49 761 45261-777 Webseite: www.pierre-fabre.de27,15 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der Datenanalyse und -modellierung eingesetzt?
Eine Affinitätsmatrix ist eine mathematische Darstellung der Beziehung zwischen verschiedenen Elementen. Sie wird verwendet, um Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen Datenpunkten zu identifizieren und Cluster zu bilden. In der Datenanalyse und -modellierung wird die Affinitätsmatrix oft verwendet, um Muster zu erkennen und komplexe Datenstrukturen zu visualisieren. **
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Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der Datenanalyse und Mustererkennung verwendet?
Eine Affinitätsmatrix ist eine mathematische Darstellung von Beziehungen zwischen Objekten. Sie wird verwendet, um Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen Objekten zu quantifizieren. In der Datenanalyse und Mustererkennung wird die Affinitätsmatrix verwendet, um Cluster von ähnlichen Objekten zu identifizieren oder um Muster in den Daten zu erkennen. **
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Was ist eine Affinitätsmatrix und welche Rolle spielt sie in der Datenanalyse und der Clusteranalyse?
Eine Affinitätsmatrix ist eine quadratische Matrix, die die Ähnlichkeit zwischen Objekten oder Merkmalen darstellt. In der Datenanalyse wird sie verwendet, um Beziehungen zwischen Datenpunkten zu visualisieren und Muster zu erkennen. In der Clusteranalyse hilft die Affinitätsmatrix dabei, Gruppen von ähnlichen Datenpunkten zu identifizieren und zu gruppieren. **
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Was sind die Anwendungen einer Affinitätsmatrix in der Datenanalyse und wie können sie zur Entdeckung von Mustern und Beziehungen zwischen Datenpunkten beitragen?
Eine Affinitätsmatrix wird verwendet, um die Ähnlichkeit zwischen Datenpunkten zu messen. Sie kann in der Clusteranalyse eingesetzt werden, um Gruppen von ähnlichen Datenpunkten zu identifizieren. Durch die Analyse der Affinitätsmatrix können Muster und Beziehungen zwischen Datenpunkten aufgedeckt werden, die sonst möglicherweise nicht erkennbar wären. **
Was versteht man unter Datenanalyse?
Was versteht man unter Datenanalyse? Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen. Dabei werden verschiedene statistische und mathematische Methoden angewendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Ziel der Datenanalyse ist es, fundierte Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu treffen oder Einblicke in komplexe Zusammenhänge zu gewinnen. Datenanalyse wird in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Technologie eingesetzt, um Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. **
Wie kann ich Datenanalyse lernen?
Um Datenanalyse zu lernen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Du könntest zum Beispiel Online-Kurse oder Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen. Es kann auch hilfreich sein, mit realen Daten zu arbeiten und praktische Erfahrungen zu sammeln. Zudem könntest du dich mit anderen Datenanalysten vernetzen und von ihren Erfahrungen und Tipps profitieren. **
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Datenanalyse mit SPSS, Fachbücher von Michael StreichDieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten, die im Rahmen ihrer Seminar-, Bachelor- oder Masterarbeit quantitative Daten erheben. Neben deskriptiven Analysen sind in solchen Situationen zumeist induktive statistische Verfahren gefordert, die auf den ersten Blick teilweise relativ komplex erscheinen. In diesem Buch werden typische Verfahren eingeordnet und inhaltlich erläutert. Neben einer einfachen Einführung werden im Nachgang vertiefende Analysen vorgestellt. Alle Verfahren werden anhand von Beispielen auf Basis der Statistiksoftware IBM SPSS dargestellt, die einen sehr einfachen Zugang auch zu komplexeren Verfahren bietet. Dabei werden die Beispiele, nach einer Einführung in das Programm als solches, systematisch Schritt für Schritt bearbeitet, so dass auch eigene Analysen im Rahmen schriftlicher Arbeiten problemlos nachvollzogen werden können.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Grundlagen der Datenanalyse mit R, Fachbücher von Daniel WollschlägerDas Buch "Grundlagen der Datenanalyse mit R" bietet eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenanalyse unter Verwendung der Programmiersprache R. Es richtet sich an Studierende im fortgeschrittenen Bachelorstudium und vermittelt grundlegende Konzepte und Techniken der Datenanalyse. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie sowohl theoretische als auch praktische Aspekte abdecken, was es den Leserinnen und Lesern ermöglicht, die erlernten Methoden direkt anzuwenden. Die 6. überarbeitete und erweiterte Auflage stellt sicher, dass die Informationen aktuell sind und den neuesten Entwicklungen in der Datenanalyse Rechnung tragen. Das Buch ist in deutscher Sprache verfasst und eignet sich sowohl für das Selbststudium als auch als Lehrmaterial in akademischen Kursen.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenanalyse, Abstimmung und Entwicklung, Fachbücher von Michael Trzesniowski, Philipp EderEinmal Renningenieur zu sein, davon träumen viele Motorsportfans und -Ingenieure. Dieses Buch gibt einen Einblick in den Arbeitsalltag eines Renningenieurs. Es werden die verschiedenen Darstellungsformen von Daten und deren Interpretation beschrieben. Dieses Wissen unterstützt die Renningenieure, Änderungen an den Einstellungen des Fahrzeugs durchzuführen, aber auch Fehlerquellen zu lokalisieren. Die gewonnenen Erkenntnisse sind aber nicht nur für das momentane Rennen wichtig, auch Potenziale für eine Neuentwicklung werden daraus abgeleitet. Zusätzlich wird neben der Datenauswertung auch der gesamte Prozess vom Datensammeln bis hin zur Komponentenauswahl beschrieben. Fahrdynamische Betrachtungen helfen dem Renningenieur, die gewinnbringende Abstimmung für einen Wagen zu finden. Die Fahrer werden bei der Suche nach Entwicklungswerkzeugen und -methoden fündig, um ihr Fahrzeug gezielt zu verbessern. Das Formelmaterial ist so aufbereitet, dass das Buch auch als Nachschlagewerk eingesetzt werden kann.129,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenanalyse mit Python, Fachbücher von Wes McKinney, Thomas Demmig, Kathrin LichtenbergDie 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 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, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der Datenanalyse verwendet?
Eine Affinitätsmatrix ist eine Darstellung der Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen in einem Datensatz. Sie wird verwendet, um Muster und Ähnlichkeiten zwischen den Elementen zu identifizieren. In der Datenanalyse hilft die Affinitätsmatrix dabei, Cluster von ähnlichen Elementen zu bilden und Beziehungen zwischen den Datenpunkten zu visualisieren. **
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Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der mathematischen Datenanalyse verwendet?
Eine Affinitätsmatrix ist eine quadratische Matrix, die die Ähnlichkeit oder Beziehung zwischen Objekten darstellt. In der mathematischen Datenanalyse wird sie verwendet, um Muster oder Cluster in den Daten zu identifizieren und Beziehungen zwischen den Objekten zu visualisieren. Sie wird oft in der Clusteranalyse, Graphentheorie und maschinellen Lernalgorithmen eingesetzt. **
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Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der Datenanalyse und -modellierung eingesetzt?
Eine Affinitätsmatrix ist eine mathematische Darstellung der Beziehung zwischen verschiedenen Elementen. Sie wird verwendet, um Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen Datenpunkten zu identifizieren und Cluster zu bilden. In der Datenanalyse und -modellierung wird die Affinitätsmatrix oft verwendet, um Muster zu erkennen und komplexe Datenstrukturen zu visualisieren. **
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Was ist eine Affinitätsmatrix und wie wird sie in der Datenanalyse und Mustererkennung verwendet?
Eine Affinitätsmatrix ist eine mathematische Darstellung von Beziehungen zwischen Objekten. Sie wird verwendet, um Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen Objekten zu quantifizieren. In der Datenanalyse und Mustererkennung wird die Affinitätsmatrix verwendet, um Cluster von ähnlichen Objekten zu identifizieren oder um Muster in den Daten zu erkennen. **
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Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel, Fachbücher von Alberto Ferrari, Marco RussoUm die richtigen Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die Datenmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für Datenanalyse mit Microsoft, in diesem Buch. Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der Datenmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln. Aus dem Inhalt: - Einführung in die Datenmodellierung - Header/Detail-Tabellen - Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung - Datumsdimensionen erstellen - Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen - Snapshots.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ducray Elution ausgleichendes Shampoo 2x200 mlBei Schuppen ab 12 Jahren geeignet. Im Wechsel mit oder im Anschluss an eine Antischuppen-Behandlung. Ihre Kopfhaut kann während oder nach einer Antischuppen-Behandlung gereizt werden. Dank seiner besonders milden Waschsubstanz und beruhigenden Wirkstoffen reinigt Elution Ausgleichendes Shampoo Ihre Kopfhaut auf sanfte Weise und reduziert gleichzeitig das Risiko eines Wiederauftretens von Schuppen. Ergebnisse Verhindert das Wiederauftreten von Schuppen Die Haare haben mehr Volumen: 94 %* Geschmeidige Haare: 85 %* *Interne, offene Studie an 98 Probanden über einen Zeitraum von 2 Wochen: % Zufriedenheit (DUCRAY) Zusammensetzung Zinkgluconat Glycin Vitamin B5 Ingredients WASSER (AQUA), SODIUM LAURETH SULFATE, GLYCINE, GLYCERIN, LAURYL BETAINE, ACRYLATES COPOLYMER, METHYL GLUCETH- 20, PEG-7 GLYCERYL COCOATE, CITRIC ACID, FRAGARANCE (PARFUM), GLYCOL PALMITATE, GLYCOL STEARATE, HYDROXYPROPYL GUAR HYDROXYPROPYLTRIMONIUM CHLORIDE, PANTHENOL, PANTOLACTONE, PHENOXYETHANOL, PIROCTONE OLAMINE, SILICA, SODIUM CHLORIDE, SODIUM HYDROXIDE, TRISODIUM ETHYLENDIAMINE DISUCCINATE, ZINC GLYCINATE. Hersteller PIERRE FABRE DERMO KOSMETIK GmbH Neuer Messplatz 5 79108 Freiburg E-Mail: adv_de@pierre-fabre.com Telefon: +49 800 70 50 900 Fax: +49 761 45261-777 Webseite: www.pierre-fabre.de27,15 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ducray Elution Shampoo Ausgleichendes 200 MLProdukteigenschaften: Ducray Elution Shampoo Als Intervallpflege bei Schuppen - zur schonenden Wiederherstellung der Kopfhaut-Balance Schutz und milde Anwendung für Ihre von Schuppen empfindliche, angegriffene Kopfhaut. Sie raufen sich über ein bestimmtes Problem wie Schuppen die Haare oder sie möchten Ihrer Kopfhaut einfach mal wieder etwas Gutes tun? - mit Elution Shampoo Sind Sie auf der richtigen Seite. Elution Shampoo enthält hautberuhigendes und schützendes Zinkglukonat, um das Gleichgewicht Ihrer sensibilisierten Kopfhaut wiederherzustellen. Glycin lindert den Juckreiz und D-Panthenol spendet Ihrem Haar und Ihrer Kopfhaut wieder mehr Feuchtigkeit. Seine besonders milde Waschgrundlage und Dermoproteine machen es für Ihre empfindliche Kopfhaut besonders gut verträglich und das Haar erhält wieder Spannkraft, Vitalität, Volumen und Glanz. Elution Shampoo eignet sich auch hervorragend für die häufige Haarwäsche zwischen zwei Anwendungen eines Anti-Schuppen-Shampoos oder im Anschluss an eine Anti-Schuppen-Kur, um Rückfälle zu verhindern. Ideal: bei empfindlicher, gereizter Kopfhaut. für die häufige Haarwäsche zwischen 2 Anwendungen eines Schuppenshampoos. im Anschluss an eine Anti–Schuppen–Kur. Anwendung: auf das feuchte Haar geben, leicht einmassieren. Shampoo einige Minuten einwirken lassen, gründlich ausspülen. bei Bedarf täglich anwendbar. Aktivstoffe: Zinkglukonat Glycin Dermoproteine D–Panthenol Milde Waschgrundlage Ingredients: Water (Aqua), Sodium Laureth Sulfate, Glycine, Glycerin, Lauryl Betaine, Acrylates Copolymer, Methyl Gluceth-20, PEG-7 Glyceryl Cocoate, Citric Acid, Fragrance (Parfum), Glycol Palmitate, Glycol Stearate, Hydroxypropyl Guar Hydroxypropyltrimonium Chloride, Panthenol, Pantolactone, Phenoxyethanol, Piroctone Olamine, Silica, Sodium Chloride, Sodium Hydroxide, Trisodium Ethylenediamine Disuccinate, Zink Glycinate. Quelle: www.ducray.de Stand: 05/201813,51 €*Versand: 4,50 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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McKinney, Wes: Datenanalyse mit PythonDatenanalyse mit Python , Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython , Querlenker > Sportfederung , 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,44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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