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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 € -
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 € -
Steinberg Systems Schichtdickenmessgerät - 0 - 2000 μm - ±3 % + 1 μm - Datenanalyse SBS-TG-3000
In Sekundenschnelle Lackschichten messen – mit dem Schichtdickenmessgerät von Steinberg Systems kein Problem! Das hochsensible Gerät ermittelt automatisch, wie stark verschiedene Schichten, wie etwa Farbe oder Kunststoffe, auf ferromagnetischen Metallen sind. Die vielen Funktionen und exakten Messergebnisse machen das Gerät zum Muss in jeder Autowerkstatt. Umfangreicher geht’s kaum: Das Lackmessgerät bietet neben verstellbarer Display-Helligkeit und Alarm-Lautstärke viele Funktionen: automatisch rotierende Anzeige und Abschaltung, Analysesoftware mit verschiedenen Darstellungen der Messwerte, verschiedene Modi sowie die Batterie-Warnanzeige. Die gemessenen Werte übertragen Sie per Bluetooth bequem auf den Rechner. Dank spezieller App behalten Sie den Überblick über die Daten. Der Lacktester verfügt zudem über eine integrierte, hochempfindliche Sonde. Diese misst auf ±3 % + 1 μm genau. Vor der Messung justieren Sie das Gerät schnell und einfach mittels Nullpunkt- oder Mehrpunktkalibrierung. Dazu verwenden Sie im besten Fall eine unbeschichtete Probe des Substrates, das Sie messen möchten. Alternativ eignet sich auch eine glatte Nullplatte. Mit dem Lackdicken-Messer prüfen Sie die Dicke nichtmagnetischer Schichten auf verschiedenen Oberflächen, beispielsweise auf Edelstahl, Eisen, Aluminium oder Kupfer. Dazu nutzt das Gerät die Wirbelstromprüfung. Diese ermöglicht Ihnen die zerstörungsfreie Messung mit einem hohen Messbereich von 0 - 2000 μm. Die Ergebnisse lesen Sie bequem auf dem klaren LCD ab.
Preis: 109.00 € | Versand*: 0.00 € -
Baseus Reinigungswerkzeug / Reinigungsbürste für Smartphones und Zubehör, weiß
Baseus Reinigungswerkzeug / Reinigungsbürste für Smartphones und Zubehör, weiß
Preis: 5.90 € | Versand*: 4.95 €
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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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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.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Technologie und Datenanalyse Betrug aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Technologie und Datenanalyse Betrug aufspüren, indem sie fortschrittliche Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzen, um verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Überwachung von Transaktionen in Echtzeit können Unternehmen potenzielle Betrugsfälle frühzeitig erkennen und eingreifen. Zudem können sie mithilfe von Datenanalyse historische Transaktionsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die auf Betrug hinweisen könnten. Durch die Integration von Technologie und Datenanalyse in ihre Betrugspräventionsstrategie können Unternehmen effektiver Betrug aufspüren und verhindern, was zu einer verbesserten Sicherheit und einem geringeren
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Wie beeinflusst die Datenanalyse die Entscheidungsfindung in den Bereichen Wirtschaft, Gesundheitswesen und Technologie?
Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Trends und Muster in den Daten erkennen, um Geschäftsstrategien zu entwickeln und zu optimieren. Im Gesundheitswesen kann Datenanalyse dazu beitragen, die Effizienz von Behandlungen zu verbessern, die Patientenergebnisse zu optimieren und die Kosten zu senken. In der Technologiebranche ermöglicht Datenanalyse die Identifizierung von Kundenpräferenzen, die Entwicklung personalisierter Produkte und die Optimierung von Prozessen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Letztendlich trägt die Datenanalyse in allen drei Bereichen dazu bei, bessere Entscheidungen zu treffen, die zu verbesserten Ergebnissen und Effizienz führen.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenanalyse:
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GRUNDFOS Zubehör für Umwälzpumpen MI301 Uni. Dongle f.Android Smartphones 98046408
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Druckluft-Reinigungsdose (600ml, Elektronik, Reinigung, Zubehör)
DELTACO GAMING Druckluftdose Diese feste Druckluft kann zum Reinigen von Tastaturen, Computerkomponenten und anderen elektronischen Geräten verwendet werden. Die flexible Düse lässt sich leicht an der Dose befestigen und erleichtert das Reinigen auf engstem Raum. Große 600 ml Dose mit Druckluft Flexible Düse für enge Räum Abmessungen (BxTxH): 65 x 65 x 284 mm Gewicht: 456 g
Preis: 19.99 € | Versand*: 0.00 € -
Great Scott Gadgets Cynthion USB-Analyzer
Multitool zum Erstellen, Analysieren und Hacken von USB-Geräten Cynthion ist ein All-in-One-Tool zum Erstellen, Testen, Überwachen und Experimentieren mit USB-Geräten. Die digitale Hardware von Cynthion basiert auf einer einzigartigen FPGA-basierten Architektur und kann vollständig an die jeweilige Anwendung angepasst werden. Dadurch kann es als kompromissloser Hochgeschwindigkeits-USB-Protokoll-Analyzer, als USB-Forschungs-Multitool oder als USB-Entwicklungsplattform fungieren. Cynthion fungiert standardmäßig als USB-Protokoll-Analyzer, der den Datenverkehr zwischen einem Host und jedem Low-, Full- oder High-Speed-USB-Gerät („USB 2.0“) erfassen und analysieren kann. Es funktioniert nahtlos mit der Open-Source-Analysesoftware Packetry. In Kombination mit der LUNA-Gateware und den Facedancer-Bibliotheken wird Cynthion zu einem vielseitigen USB-Forschungs- und Entwicklungstool. Mit Facedancer können Sie schnell und einfach echte USB-Geräte erstellen oder damit experimentieren – nicht nur Emulationen –, selbst wenn Sie keine Erfahrung mit digitalem Hardware-Design, HDL oder FPGA-Architektur haben! Features Cynthion ist ein vollständig rekonfigurierbares Testgerät, das die gesamte Hardware, Gateware, Firmware und Software bereitstellt, mit der Sie arbeiten müssen – und tatsächlich tob master-USB. Nachfolgend sind einige der Herausforderungen aufgeführt, bei denen Sie Ihr Cynthion einsetzen können: Protokollanalyse für Low-, Full- und High-Speed-USB: Cynthion bietet alles, was Sie für die passive USB-Überwachung benötigen. Mit der USB-Analysesoftware Packetry bietet Cynthion alles, was Sie für die passive USB-Überwachung benötigen. Erstellen Sie Ihr eigenes Low-, Full- oder High-Speed-USB-Gerät: LUNA bietet Amaranth-Gateware, mit der Sie USB-Geräte in Gateware, Firmware oder einer Kombination aus beiden erstellen können. Mit der Facedancer-Bibliothek können Sie echte USB-Geräte in High-Level-Python erstellen oder emulieren. Meddler-in-the-Middle (MitM)-Angriffe auf die USB-Kommunikation: Cynthion-Hardware kann als „USB-Proxy“ fungieren und USB-Daten beim Fluss zwischen einem Host und einem Gerät transparent ändern. Die drei USB-C-Anschlüsse jedes Boards ermöglichen ein gleichzeitiges Hochgeschwindigkeits-Proxying bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer Hochgeschwindigkeitsverbindung zum Host. Dadurch können Sie eine Verbindung mit oder ohne Hilfe eines Host-PCs weiterleiten. USB-Reverse-Engineering und Sicherheitsforschung: Cynthion-Hardware und LUNA-Gateware stellen ein speziell entwickeltes Backend für Forschungstools wie Facedancer und USB-Fuzzing-Bibliotheken dar und vereinfachen so die Emulation und schnelle Prototypenerstellung kompatibler und nicht kompatibler USB-Geräte. Im Gegensatz zu anderen USB-Emulationslösungen ist Cynthion-basierte Hardware dynamisch rekonfigurierbar, sodass Sie die Flexibilität haben, jede Endpunktkonfiguration zu erstellen und auf nahezu jedes USB-(Fehl-)Verhalten zu reagieren. Technische Daten Ein Lattice Semiconductor LFE5U-12F ECP5 FPGA, unterstützt durch den yosys+nextpnr Open-Source-FPGA-Flow Drei Hochgeschwindigkeits-USB-Schnittstellen, jede verbunden mit einem USB3343 PHY, der mit bis zu 480 Mbps arbeiten kann. Zwei USB-C-Anschlüsse für die Kommunikation im Gerätemodus (linke Seite) Ein USB-C-Anschluss für Host-Modus-Kommunikation, Geräte-Modus-Kommunikation oder USB-Analyse (rechts) Ein USB-A-Anschluss für Host-Modus-Kommunikation oder USB-Analyse (rechts, gemeinsam mit USB-C-Anschluss) Ein Microchip SAMD11 Debug-Controller ermöglicht die Benutzerkonfiguration des FPGA und bietet eine Reihe von Diagnoseschnittstellen. Ein vollständiger, vom Benutzer programmierbarer JTAG-Controller, der das FPGA konfigurieren und über JTAG mit Benutzerdesigns kommunizieren kann. Eine integrierte USB-zu-Seriell-Kommunikationsbrücke für FPGA-Debug-I/O Eine Vielzahl einfacher, integrierter Debug-Mechanismen, einschließlich Dienstprogrammen, mit denen Sie einfache, vom PC aus zugängliche Registerschnittstellen erstellen können. Drei USB-Stromschalter ermöglichen Ihnen die Steuerung der Stromversorgung zu und von den USB-Anschlüssen auf der rechten Seite und erleichtern so das kontrollierte Ein- und Ausschalten der zu analysierenden USB-betriebenen Geräte. 64 Mbit (8 MiB) RAM zum Puffern des USB-Verkehrs oder für Benutzeranwendungen Zwei Digilent Pmod-kompatible E/A-Anschlüsse mit 16 Hochgeschwindigkeits-FPGA-Benutzer-E/As, die Benutzer-FPGA-Anwendungen unterstützen. 32 Mbit (4 MiB) SPI-verbundener Flash für PC-lose FPGA-Konfiguration Sechs FPGA-verbundene Benutzer-LEDs und fünf vom Mikrocontroller verwaltete Status-LEDs Ein 4-Kanal-I2C-Leistungsüberwachungs-IC PAC1954 zur Messung von VBUS-Spannungen und -Strömen an allen vier Cynthion-USB-Anschlüssen. Zwei FUSB302B I2C USB-C-Port-Controller für die AUX- und TARGET-C-Ports zur Unterstützung von USB Power Delivery oder benutzerdefiniertem USB-C-Verhalten. Downloads Documentation Hardware Design Files Schematic, Diagrams & Software
Preis: 229.00 € | Versand*: 0.00 € -
Great Scott Gadgets GreatFET One Universal USB
GreatFET One ist der beste Freund des Hardware-Hackers. Mit einem erweiterbaren Open-Source-Design, zwei USB-Anschlüssen und 100 Erweiterungspins ist GreatFET One ein unverzichtbares Gadget zum Hacken, Basteln und Reverse Engineering. Durch Hinzufügen von Erweiterungsplatinen, den sogenannten Nachbarn, können Sie GreatFET One in ein USB-Peripheriegerät verwandeln, das fast alles kann. Ob Sie eine Schnittstelle zu einem externen Chip, einen Logik-Analysator, einen Debugger oder einfach nur eine Menge Pins zum Bit-Bangen benötigen, der vielseitige GreatFET One ist das richtige Werkzeug für Sie. Hi-Speed USB und eine Python API ermöglichen es GreatFET One, Ihre individuelle USB-Schnittstelle zur physikalischen Welt zu werden. Features Serielle Protokolle: SPI, I2C, UART und JTAG Programmierbare digitale E/A Analoge E/A (ADC/DAC) Logik-Analyse Fehlersuche Datenerfassung Vier LEDs Vielseitige USB-Funktionen Hardware-unterstützte serielle Streaming-Engine mit hohem Durchsatz Downloads Documentation GitHub
Preis: 99.95 € | Versand*: 5.95 €
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Wie beeinflusst die Datenanalyse die Entscheidungsfindung in den Bereichen Wirtschaft, Gesundheitswesen und Technologie?
Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Muster und Trends in ihren Geschäftsdaten erkennen. Im Gesundheitswesen kann Datenanalyse dazu beitragen, die Effizienz von Behandlungen zu verbessern und die Patientenergebnisse zu optimieren. In der Technologiebranche können Datenanalysen dazu beitragen, die Benutzererfahrung zu verbessern und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Verbraucher entsprechen. Letztendlich kann die Datenanalyse in allen drei Bereichen dazu beitragen, bessere Entscheidungen zu treffen, die zu positiven Ergebnissen führen.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle verwenden, um verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten zu identifizieren. Durch die Integration von Machine Learning und künstlicher Intelligenz können Unternehmen auch fortlaufend neue Betrugsmuster erkennen und präventive Maßnahmen ergreifen. Die Implementierung von Echtzeitüberwachungssystemen ermöglicht es Unternehmen, verdächtige Aktivitäten sofort zu erkennen und zu stoppen, bevor größerer Schaden entsteht. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Zusammenführung verschiedener Datenquellen ein umfassendes Bild von potenziellen Betrugsfällen erhalten und so proaktiv gegen betrügerische Aktivitäten vorgehen
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle verwenden, um verdächtige Muster und Anomalien in den Daten zu identifizieren. Durch die Überwachung von Transaktionen und Verhaltensweisen können Unternehmen frühzeitig potenzielle Betrugsfälle erkennen. Zudem können sie mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz automatisierte Systeme implementieren, die verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen und Maßnahmen zur Verhinderung von Betrug ergreifen. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen ein umfassendes Bild von potenziellen Betrugsfällen erhalten und proaktiv gegen betrügerische Aktivitäten vorgehen.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren und verhindern?
Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Technologie betrügerische Aktivitäten aufspüren, indem sie Algorithmen und Modelle entwickeln, die verdächtige Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten erkennen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten können Unternehmen frühzeitig potenziell betrügerische Aktivitäten identifizieren und eingreifen. Zudem können sie Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen, um automatisierte Systeme zu entwickeln, die betrügerische Aktivitäten in Echtzeit erkennen und verhindern können. Durch die Integration von Datenanalyse und Technologie können Unternehmen ihre Betrugserkennungs- und Präventionsmaßnahmen kontinuierlich verbessern und anpassen, um
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