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: Schweizerische Zivilprozessordnung (Art. 1–352 ZPO sowie Art. 400–408 ZPO)</div>

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Gesamtkatalog

Catalogue complet

Lisa Göbel

Frequentistische vs. bayesianische Statistik. Eine quantitative Analyse zur Interpretation von Wahrscheinlichkeiten

Studieren, aber richtig

Empirische Forschung ist ein zentrales Thema nahezu jeder wissenschaftlichen Ausbildung. Der Band von Theo Hug und Gerald Poscheschnik bietet einen Überblick über die wichtigsten Schritte bei der Planung und Umsetzung von empirischen Forschungsprojekten. Weil es dem Ablauf der Forschung folgt, kann das Buch auch als Leitfaden verwendet werden. Die gut verständliche Darstellung wird durch zahlreiche Übersichten, Literaturtipps und Internetquellen ergänzt. 
Die 4. Auflage enthält vertiefende und ergänzende Textabschnitte zur Methodenanwendung sowie Tipps und Hinweise zum Umgang mit digitalen Medien und Künstlicher Intelligenz in der Forschung.
- Was ist und wie funktioniert empirische Forschung?
- Welche Forschungsdesigns und -methoden gibt es?
- Wie plant man ein empirisches Forschungsprojekt?
- Wie präsentiert man die Forschungsergebnisse?
- Wie kann man im Forschungsprozess sinnvoll mit KI-Systemen umgehen?

Empirische Forschung ist ein zentrales Thema nahezu jeder wissenschaftlichen Ausbildung. Der Band von Theo Hug und Gerald Poscheschnik bietet einen Überblick über die wichtigsten Schritte bei der Planung und Umsetzung von empirischen Forschungsprojekten. Weil es dem Ablauf der Forschung folgt, kann das Buch auch als Leitfaden verwendet werden. Die gut verständliche Darstellung wird durch zahlreiche Übersichten, Literaturtipps und Internetquellen ergänzt. 
Die 4. Auflage enthält vertiefende und ergänzende Textabschnitte zur Methodenanwendung sowie Tipps und Hinweise zum Umgang mit digitalen Medien und Künstlicher Intelligenz in der Forschung.
- Was ist und wie funktioniert empirische Forschung?
- Welche Forschungsdesigns und -methoden gibt es?
- Wie plant man ein empirisches Forschungsprojekt?
- Wie präsentiert man die Forschungsergebnisse?
- Wie kann man im Forschungsprozess sinnvoll mit KI-Systemen umgehen?

Empirisch forschen

Studienarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Führung und Personal - Coaching, Note: 2,0, , Veranstaltung: Forschungsmethodik, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Arbeitsmarkt hat sich in den letzten Jahren zu einem Bewerbermarkt entwickelt, was bedeutet, dass sich z.B. durch technologischen Fortschritt und gesellschaftlichen Wandel ein Mangel an Fachkräften eingestellt hat. Somit ist eine Rekrutierung, welche auf die Zielgruppe ausgerichtet ist, essenziell und eine zielgerichtete Auseinandersetzung von großer Bedeutung. 
Als Zielgruppen werden die Generationen Y und Z angesehen, da sie immer mehr Einfluss auf den heutigen Arbeitsmarkt haben und immer weiter als Nachwuchstalente in die Berufstätigkeit rücken. 
Um dieser Thematik auf den Grund zu gehen, beschäftigt sich die vorliegende Hausarbeit mit der folgenden Forschungsfrage: Wie unterscheiden sich die Werte von Generation Y und Z, die in einem Unternehmen wichtig sind und die beim Rekrutierungsprozess berücksichtigt werden sollten? 
Die Hypothese, welche durch die Forschung überprüft werden soll, ist, dass die Zielgruppen Generation Y und Z jeweils unterschiedliche Werte in einem Unternehmen als wichtig erachten, die beim Rekrutierungsprozess berücksichtigt werden sollten. 
In der vorliegenden Hausarbeit werden zu Beginn theoretische Grundlagen zu der Thematik vorgestellt. Dabei werden zunächst die Generationen Y und Z vorgestellt und auf besondere Merkmale der jeweiligen Generation eingegangen, bevor Grundlagen zum Thema Rekrutierung von Mitarbeitenden gegeben werden. Anschließend wird das Forschungsdesign und das methodische Vorgehen vorgestellt, indem zunächst der quantitative Forschungsprozess vorgestellt und die Auswahl des Forschungsdesigns beschrieben wird. Anschließend wird die Operationalisierung relevanter Merkmale vorgestellt, bevor anschließend auf die Konstruktion des Fragebogens eingegangen wird. Weitergehend wird die Auswahl der Zielgruppe und Stichprobe beschrieben, bevor zum Schluss des Hauptteils auf die Datenerhebung und -analyse eingegangen wird. In der anschließenden Diskussion wird das Forschungsdesign mithilfe der Gütekriterien von quantitativen Forschungsmethoden diskutiert und Vor- und Nachteile des erstellten Forschungsdesigns erläutert. Im Fazit wird abschließend ein grober Überblick gegeben und ein Ausblick für weitergehende Forschung gegeben.

Quantitative Forschungsmethoden

Vergleich von Generation Y und Z. Berücksichtigung spezifischer Werte im Rekrutierungsprozess

Haufe Praxisratgeber

Dieses Buch von Manfred Weber ist ein umfassendes Nachschlagewerk des Wirtschaftsrechnens und der praktischen Statistik. Es macht Sie fit für alle Entscheidungen, bei denen Sie auf eindeutige Zahlen und exakte Berechnungen angewiesen sind. Für die Praxis liefert es wichtige Formeln, Rechenhilfen und Kennzahlen zur Unternehmenssteuerung, Kostenrechnung und Kalkulation, Investitions- und Wirtschaftlichkeitsrechnung, Erstellung aussagefähiger Statistiken. Mit ausführlichem Stichwortverzeichnis am Ende des Buchs.&nbsp;
Inhalte:
<ul><li>Grundlegende kaufmännische Rechenverfahren: von Dreisatz über Prozent-, Zins- und Zinseszinsrechnen bis Diskontierung und Terminrechnen</li><li>Sorten-, Devisen- und Wertpapierrechnung</li><li>Kosten, Kalkulation und Deckungsbeiträge</li><li>Investitionsrechenverfahren, Statistik und Unternehmenssteuerung</li></ul>
Neu in der 11. Auflage:
<ul><li>Finanzierung</li><li>Immobilien:&nbsp;Geldanlage und Finanzierung</li><li>Kapitalverwaltungsgesellschaften</li></ul>

Dieses Buch von Manfred Weber ist ein umfassendes Nachschlagewerk des Wirtschaftsrechnens und der praktischen Statistik. Es macht Sie fit für alle Entscheidungen, bei denen Sie auf eindeutige Zahlen und exakte Berechnungen angewiesen sind. Für die Praxis liefert es wichtige Formeln, Rechenhilfen und Kennzahlen zur Unternehmenssteuerung, Kostenrechnung und Kalkulation, Investitions- und Wirtschaftlichkeitsrechnung, Erstellung aussagefähiger Statistiken. Mit ausführlichem Stichwortverzeichnis am Ende des Buchs.&nbsp;Inhalte:<ul><li>Grundlegende kaufmännische Rechenverfahren: von Dreisatz über Prozent-, Zins- und Zinseszinsrechnen bis Diskontierung und Terminrechnen</li><li>Sorten-, Devisen- und Wertpapierrechnung</li><li>Kosten, Kalkulation und Deckungsbeiträge</li><li>Investitionsrechenverfahren, Statistik und Unternehmenssteuerung</li></ul>Neu in der 11. Auflage:<ul><li>Finanzierung</li><li>Immobilien:&nbsp;Geldanlage und Finanzierung</li><li>Kapitalverwaltungsgesellschaften</li></ul>

Formeln, Rechenbeispiele, Tipps für die Praxis

Kaufmännisches Rechnen von A-Z

Dieses Buch bietet einen praxisnahen und verständlichen Einstieg in die Welt qualitativer, quantitativer und Mixed-Methods-Forschung. Der Leitfaden richtet sich gezielt an Promovierende aller Fachrichtungen, die ihre methodischen Kenntnisse systematisch vertiefen und ihre Forschung fundiert aufbauen möchten. Von der Definition zentraler Begriffe über die Wahl eines passenden Forschungsdesigns bis hin zur Durchführung und Auswertung verschiedener Erhebungsverfahren bietet das Buch eine kompakte, aber fundierte Orientierung. Besonderes Augenmerk liegt auf der Anwendung klassischer und moderner Gütekriterien sowie dem reflektierten Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Forschungsprozess. Leser*innen profitieren von klar strukturierten Kapiteln, praxisnahen Beispielen und hilfreichen Entscheidungshilfen - für eine sichere Navigation durch den methodischen Dschungel der Promotion.

Ein Leitfaden für qualitative, quantitative und Mixed-Methods-Forschung

Methodenkompetenz für Promovierende

Du stehst kurz vor deinem Studienabschluss. Es fehlt "nur" noch die letzte große Hürde: deine Abschlussarbeit - und in einem ersten Schritt dein Exposé.

Doch du sitzt vor einem leeren Dokument, bist überfordert und hast keine Ahnung, wie du überhaupt anfangen sollst:
¿ Welches Thema soll ich wählen? 
¿ Wie formuliere ich eine Forschungsfrage? 
¿ Welche Methode ist die richtige und wie setze ich sie um? 
¿ Wie gestalte ich eine schlüssige Gliederung?
¿ Wie soll ich zeitlich alles schaffen?

Du bist nicht allein. Vielen Studierenden geht es genauso.
Sie schieben die Arbeit vor sich her, verstehen ihre Betreuungsperson nicht, haben nie wirklich gelernt, wie wissenschaftliches Arbeiten funktioniert - und denken irgendwann: Ich schaff das nicht.

Andrea Moser, akademische Mentorin seit 2020, zeigt dir: Doch - du schaffst das.
Mit verständlichen Erklärungen, klarer Struktur, motivierender Sprache und der klugen Unterstützung von ChatGPT. 

Du lernst nicht nur, wie du mit KI dein Exposé stressfrei verfasst, sondern bekommst das Rüstzeug für deine gesamte Abschlussarbeit.
¿ Ohne Fachchinesich
¿ Ohne Überforderung
¿ Dafür mit Plan, Anleitung, Prompts und richtig viel Erleichterung.

Die Profi-Anleitung für einen schnellen, stressfreien Studienabschluss

Mit ChatGPT zum starken Exposé

Die Chancen und Risiken von KI kennen
Die Literaturübersicht als Bachelorarbeit ist auch in Zeiten von KI beliebt. Dieser Ratgeber verrät, was dabei zu beachten ist: Er stellt die unterschiedlichen Arten der Literaturübersicht vor und zeigt auf, wie sich Literatur finden, bearbeiten, strukturieren und gliedern lässt. Zudem beleuchtet er den Schreibprozess und hilft bei Schreibblockaden. Auf Chancen und Risiken von KI-Unterstützung geht die Neuauflage explizit ein.
Das Buch richtet sich an Bachelorstudierende aller Disziplinen, insbesondere der Wirtschafts-, Sozial-, Geistes-, Natur- und Gesundheitswissenschaften.

für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

Mit der Literaturübersicht die Bachelorarbeit meistern

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Customer-Relationship-Management, CRM, Note: 2,3, SRH Fernhochschule (Data Science &amp; Analytics), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit untersucht, wie datenbasierte Methoden aus Business Intelligence und Customer Relationship Management Unternehmen dabei unterstützen können, ihre Kunden besser zu verstehen und gezielte Marketingmaßnahmen abzuleiten. Am Beispiel von Yannick's Schreibwarenstüble wird ein umfassendes Dashboard in Tableau entwickelt, das zentrale Kundendaten analysiert und visuell aufbereitet. 

Im Mittelpunkt stehen dabei vier Analysebereiche, nämlich das demografische Profil mit Alter, Bildungsgrad und Familienstand, die Einkommensstruktur, das Kaufverhalten über verschiedene Absatzmärkte sowie die Responsivität auf Rabattaktionen.

Die Visualisierungen ermöglichen es, Kundensegmente klar zu identifizieren, deren Preisempfindlichkeit besser einzuschätzen und zielgerichtete Rabatt- und Preisaktionen abzuleiten. Das Dashboard dient somit als funktionaler Einstieg in ein analytisches CRM. 

Darüber hinaus werden theoretische Erweiterungen wie Customer Lifetime Value und Churn Rate diskutiert, um das CRM zukünftig weiter zu professionalisieren. Die Arbeit zeigt, wie datengetriebene Analysen Unternehmen helfen können, von generischen Marketingansätzen zu einer personalisierten Kundenansprache überzugehen, weist aber gleichzeitig auf Limitationen wie Datenqualität, statische Visualisierungen und fehlende Predictive-Analytics-Komponenten hin.

Entwicklung eines datenanalytischen Dashboards zur Unterstützung von Kundenbindungs- und Kampagnenstrategien im Schreibwarenhandel

Springer Texts in Political Science and International Relations

This textbook offers a step-by-step introduction to the fundamentals of data analysis. It begins with descriptive analyses, moves on to linear regression, and then covers more advanced and sophisticated statistical models. Using the freely available statistical software R, the analyses are implemented in a clear and practical manner to make the theoretical concepts more tangible. In addition, the author introduces Quarto Markdown – a tool that significantly simplifies the technical aspects of writing seminar papers, bachelor’s and master’s theses. Exercises at the end of each chapter encourage readers to apply the material covered and dig deeper on their own. The book is primarily intended for students in the social sciences.

The English translation of this book, originally in German, was facilitated by artificial intelligence. The content was later revised by the author for accuracy.

Introduction and Advanced Models with R

Data Science for the Social Sciences

Kluge Entscheidungen verlangen Datenkompetenz! 
In der heutigen Wirtschaftswelt stehen Führungskräfte vor einer Datenflut, die zahlreiche strategische Herausforderungen mit sich bringt. Ein souveräner Umgang mit der stetig steigenden Zahl an erhobenen, analysierten und KI-generierten Daten erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern Haltung und klare Zielorientierung.
Katharina Schüller, Expertin für KI- und Datenkompetenz, stellt in ihrem Buch ein praxisnahes Tool- und Skillset vor. Sie verbindet persönliche Erfahrungen mit Beispielen aus der Arbeitswelt und lässt weitere Fachleute zu Wort kommen, die zeigen, wie datenkompetentes Handeln im
Arbeits- und Führungsalltag gelingt. Zudem macht sie deutlich, welches Mindset nötig ist, um die Macht der Daten im Einklang mit menschlichen Werten zu nutzen.

'Dieses Buch ist ein Kompass. Es lehrt uns nicht nur, mit Zahlen umzugehen, sondern auch mit der Verantwortung, die daraus erwächst. Es befähigt uns, unsere Urteilskraft zu schärfen, ohne uns in der Komplexität der Welt zu verlieren.' Florence Gaub

Kluge Entscheidungen verlangen Datenkompetenz! 
In der heutigen Wirtschaftswelt stehen Führungskräfte vor einer Datenflut, die zahlreiche strategische Herausforderungen mit sich bringt. Ein souveräner Umgang mit der stetig steigenden Zahl an erhobenen, analysierten und KI-generierten Daten erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern Haltung und klare Zielorientierung.
Katharina Schüller, Expertin für KI- und Datenkompetenz, stellt in ihrem Buch ein praxisnahes Tool- und Skillset vor. Sie verbindet persönliche Erfahrungen mit Beispielen aus der Arbeitswelt und lässt weitere Fachleute zu Wort kommen, die zeigen, wie datenkompetentes Handeln im
Arbeits- und Führungsalltag gelingt. Zudem macht sie deutlich, welches Mindset nötig ist, um die Macht der Daten im Einklang mit menschlichen Werten zu nutzen.

»Dieses Buch ist ein Kompass. Es lehrt uns nicht nur, mit Zahlen umzugehen, sondern auch mit der Verantwortung, die daraus erwächst. Es befähigt uns, unsere Urteilskraft zu schärfen, ohne uns in der Komplexität der Welt zu verlieren.« Florence Gaub

Kompetentes Entscheiden im Zeitalter von KI

Daten sind Macht

Künstliche Intelligenz sinnvoll in den wissenschaftlichen Schreibprozess zu integrieren, ohne dabei die Verantwortung für den eigenen Text abzugeben – wie das gelingt, zeigt Isabella Buck in ihrem Buch. 
Sie erklärt Begrifflichkeiten und Funktionsweisen und geht auf Herausforderungen bei der Anwendung, wie ethische und datenschutzrechtliche Aspekte, ein. Anschließend erläutert sie verschiedene Nutzungsmöglichkeiten von generativer KI beim wissenschaftlichen Schreiben und zeigt, wie Prompting gelingen kann. In der zweiten Auflage hat sie neueste wissenschaftliche Studien integriert und das Kapitel über Prompting um einen Abschnitt zum Context Engineering ergänzt.
Ein aufschlussreiches Buch für Studierende mit erster Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben und Promovierende aller Fachrichtungen.

Wissenschaftliches Schreiben mit KI

Springer Texts in Business and Economics

This comprehensive textbook equips students of economics and business, as well as industry professionals, with essential principles, techniques, and applications of applied statistics, statistical testing, and multivariate data analysis. Through real-world business examples, it illustrates the practical use of univariate, bivariate, and multivariate statistical methods.The content spans a broad range of topics, from data collection and scaling to the presentation and fundamental univariate analysis of quantitative data, while also demonstrating advanced analytical techniques for exploring multivariate relationships. The book systematically covers all topics typically included in university-level courses on statistics and advanced applied data analysis. Beyond theoretical discussion, it offers hands-on guidance for using statistical software tools such as Excel, SPSS, Stata, and R.In this completely revised and updated second edition, new sections on logistic regression are included, along with enhanced examples and solutions using R for all covered statistical methods. This edition provides a robust resource for mastering applied statistics in both academic and professional settings.

A Modern Approach Using R, SPSS, Stata, and Excel

Applied Statistics and Multivariate Data Analysis for Business and Economics

Haufe Fachbuch

Das Buch von Nicole Blatt bietet einen anwendungsorientierten Leitfaden, um das Prinzip der Führungskräftebewertung durch Mitarbeitende und die damit einhergehende Förderung von Selbstverantwortung in KMU umzusetzen. Nach einer Einführung in moderne Arbeitsformen führt es mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung durch den Prozess: von den Bewertungsgrundlagen und den Aufbau der Bewertungsbögen über die Durchführung der Bewertungsgespräche bis zur Auswertung der Bögen. Dabei berücksichtigt es sowohl die Perspektive des Personalwesens als auch die der Führung und der Mitarbeitenden.
Inhalte:
<ul><li>Mitbestimmung durch Mitarbeitende</li><li>Ziel der Führungskräftebewertung&nbsp;</li><li>Bewertungsgrundlagen: Wer bewertet wird, welche Kompetenzen bewerten werden, Struktur für die Bewertung u. a.</li><li>Bewertungsbogen: Aufbau, Skala, Vergleichbarkeit, Beispielbogen</li><li>Durchführung der Bewertungsgespräche: Grundlagen, Vorbereitung der Mitarbeitenden, anonyme vs. Face-to-face Durchführung</li><li>Auswertung der Bögen: Wertermittlung, Teilen der Ergebnisse, Ableitung von Handlungs- und Schulungsmaßnahmen</li><li>Konzepteinführung im Unternehmen</li><li>Ausweitung der Selbstverantwortung und Mitbestimmung der Mitarbeitenden</li></ul>

Das Buch von Nicole Blatt bietet einen anwendungsorientierten Leitfaden, um das Prinzip der Führungskräftebewertung durch Mitarbeitende und die damit einhergehende Förderung von Selbstverantwortung in KMU umzusetzen. Nach einer Einführung in moderne Arbeitsformen führt es mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung durch den Prozess: von den Bewertungsgrundlagen und den Aufbau der Bewertungsbögen über die Durchführung der Bewertungsgespräche bis zur Auswertung der Bögen. Dabei berücksichtigt es sowohl die Perspektive des Personalwesens als auch die der Führung und der Mitarbeitenden.Inhalte:<ul><li>Mitbestimmung durch Mitarbeitende</li><li>Ziel der Führungskräftebewertung&nbsp;</li><li>Bewertungsgrundlagen: Wer bewertet wird, welche Kompetenzen bewerten werden, Struktur für die Bewertung u. a.</li><li>Bewertungsbogen: Aufbau, Skala, Vergleichbarkeit, Beispielbogen</li><li>Durchführung der Bewertungsgespräche: Grundlagen, Vorbereitung der Mitarbeitenden, anonyme vs. Face-to-face Durchführung</li><li>Auswertung der Bögen: Wertermittlung, Teilen der Ergebnisse, Ableitung von Handlungs- und Schulungsmaßnahmen</li><li>Konzepteinführung im Unternehmen</li><li>Ausweitung der Selbstverantwortung und Mitbestimmung der Mitarbeitenden</li></ul>

Führungsqualität messbar machen und verbessern – ein praxisorientierter Leitfaden für KMU

Mitarbeiter-Feedback

Frequentistische vs. bayesianische Statistik. Eine quantitative Analyse zur Interpretation von Wahrscheinlichkeiten

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