Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!
Every time we choose a route to work, decide whether to go on a second date, or set aside money for a rainy day, we are making a prediction about the future. Yet from the global financial crisis to 9/11 to the Fukushima disaster, we often fail to foresee hugely significant events. In The Signal and the Noise, the New York Times' political forecaster and statistics guru Nate Silver explores the art of prediction, revealing how we can all build a better crystal ball. In his quest to distinguish the true signal from a universe of noisy data, Silver visits hundreds of expert forecasters, in fields ranging from the stock market to the poker table, from earthquakes to terrorism. What lies behind their success? And why do so many predictions still fail? By analysing the rare prescient forecasts, and applying a more quantitative lens to everyday life, Silver distils the essential lessons of prediction. We live in an increasingly data-driven world, but it is harder than ever to detect the true patterns amid the noise of information. In this dazzling insider's tour of the world of forecasting, Silver reveals how we can all develop better foresight in our everyday lives.
Der große Visionär, Wissenschaftsaktivist und Literaturagent John Brockmann hat den führenden Köpfen aus unterschiedlichsten Disziplinen die Frage gestellt, welche neuen wissenschaftlichen Konzepte und Ideen unser Wissen wesentlich erweitern werden. Hierbei sind die Naturwissenschaften ebenso wie die Philosophie, die Künste und die Rechts- und die Wirtschaftswissenschaften angesprochen. Eine spannende Debatte u. a. mit Daniel Kahneman, Richard Dawkins, Brian Eno, J. Craig Venter, Martin Rees, Ernst Pöppel, Gerd Gigerenzer, Nicholas Christakis, Lisa Randall, Hans Ulrich Obrist, Steven Pinker und George Dyson. »Man muss Brockman und den Wissenschaftlern dankbar sein. Viel zu selten werden Fragen diskutiert, die an unserem Selbstverständnis als Mensch rütteln oder Überzeugungen und mit ihnen Deutungshoheiten und Herrschaftsstrukturen in Frage stellen.« Deutschlandradio Kultur
Krone der Schöpfung? Vor 100 000 Jahren war der Homo sapiens noch ein unbedeutendes Tier, das unauffällig in einem abgelegenen Winkel des afrikanischen Kontinents lebte. Unsere Vorfahren teilten sich den Planeten mit mindestens fünf weiteren menschlichen Spezies, und die Rolle, die sie im Ökosystem spielten, war nicht größer als die von Gorillas, Libellen oder Quallen. Vor 70 000 Jahren dann vollzog sich ein mysteriöser und rascher Wandel mit dem Homo sapiens, und es war vor allem die Beschaffenheit seines Gehirns, die ihn zum Herren des Planeten und zum Schrecken des Ökosystems werden ließ. Bis heute hat sich diese Vorherrschaft stetig zugespitzt: Der Mensch hat die Fähigkeit zu schöpferischem und zu zerstörerischem Handeln wie kein anderes Lebewesen. Anschaulich, unterhaltsam und stellenweise hochkomisch zeichnet Yuval Harari die Geschichte des Menschen nach und zeigt alle großen, aber auch alle ambivalenten Momente unserer Menschwerdung.
»DeLillo ist zweifellos einer der Meister des politischen Romans unserer Epoche. Vor allem aber ist er ein begnadeter Erzähler.« Uwe Wittstock, Die Welt. Jack Gladney ist Professor für Hitler-Studien an einem amerikanischen College. Er und seine fünfte Frau Babette leben gemeinsam mit ihren vier Kindern aus verschiedenen Ehen in einem sympathischen Chaos. Doch als sich in einer nahen Chemiefabrik ein Giftgasunfall ereignet, nimmt ihr ganzes Leben eine jähe Wendung ...
Apple, Audi, Braun oder Samsung machen es vor: Gutes Design ist heute eine kritische Voraussetzung für erfolgreiche Produkte. Dieser Klassiker beschreibt die fundamentalen Prinzipien, um Dinge des täglichen Gebrauchs umzuwandeln in unterhaltsame und zufriedenstellende Produkte. Don Norman fordert ein Zusammenspiel von Mensch und Technologie mit dem Ziel, dass Designer und Produktentwickler die Bedürfnisse, Fähigkeiten und Handlungsweisen der Nutzer in den Vordergrund stellen und Designs an diesen angepasst werden. The Design of Everyday Things ist eine informative und spannende Einführung für Designer, Marketer, Produktentwickler und für alle an gutem Design interessierten Menschen. Zum Autor Don Norman ist emeritierter Professor für Kognitionswissenschaften. Er lehrte an der University of California in San Diego und der Northwest University in Illinois. Mitte der Neunzigerjahre leitete Don Norman die Advanced Technology Group bei Apple. Dort prägte er den Begriff der User Experience, um über die reine Benutzbarkeit hinaus eine ganzheitliche Erfahrung der Anwender im Umgang mit Technik in den Vordergrund zu stellen. Norman ist Mitbegründer der Beratungsfirma Nielsen Norman Group und hat unter anderem Autohersteller von BMW bis Toyota beraten. „Keiner kommt an Don Norman vorbei, wenn es um Fragen zu einem Design geht, das sich am Menschen orientiert.“ Brand Eins 7/2013 „Design ist einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile. Dieses Buch macht Spaß zu lesen und ist von größter Bedeutung.” Tom Peters, Co-Autor von „Auf der Suche nach Spitzenleistungen“
An irreverent look at how randomness influences our lives, and how our successes and failures are far more dependent on chance events than we recognize.
"Die vier apokalyptischen Reiter" – so bezeichnet Marketing-Guru Galloway Amazon, Apple, Facebook und Google. Diese Tech-Giganten haben nicht nur neue Geschäftsmodelle entwickelt. Sie haben die Regeln des Wirtschaftslebens und die Voraussetzungen für Erfolg neu definiert. In dem respektlosen Stil, der Galloway zu einem der gefeiertsten Wirtschaftsprofessoren der Welt gemacht hat, zerlegt er die Strategien der Vier. Er führt vor, wie sie unsere grundlegenden emotionalen Bedürfnisse mit einer Schnelligkeit und in einem Ausmaß manipulieren, an die andere nicht herankommen. Und er zeigt, wie man die Lehren aus ihrem Aufstieg auf sein eigenes Unternehmen oder seinen eigenen Job anwenden kann. Ob man mit ihnen konkurrieren will, mit ihnen Geschäfte machen oder einfach in der Welt leben will, die von ihnen beherrscht wird – man muss die Vier verstehen.
Die letzten dreißig Jahre seines wissenschaftlichen Lebens verwandte Albert Einstein auf die Suche nach der Weltformel, die alle elementaren Naturkräfte in einer einzigen schlüssigen Theorie erklärt. Aber die Zeit war nicht reif für eine solche Entdeckung. Auch nicht, als Stephen Hawking 1988 Eine kurze Geschichte der Zeit veröffentlichte. Sein Welt-Bestseller hat jedoch die Suche nach der einen Theorie von allem populär gemacht wie kein anderes Buch. Jetzt überrascht uns Hawking mit der Nachricht, dass wir womöglich kurz davorstehen. In Der große Entwurf schlägt das Jahrhundert-Genie einen ungewöhnlichen Weg vor, wie sich die widerstreitenden Theorien über Relativität und Quantenphysik zusammenfügen lassen. Für Hawking wäre dann bewiesen, was er heute nur vermuten kann: dass sich das Universum selbst erschaffen hat. Im Lichte von 40 Jahren eigener Forschung und mit Blick auf die bahnbrechenden astronomischen Entdeckungen und theoretischen Durchbrüche der letzten Jahre präsentiert Der große Entwurf eine aufregend neue und provokative Theorie über den Ursprung und die Entwicklung des Universums. In seiner klaren, eleganten und bilderreichen Sprache unternimmt es Hawking gemeinsam mit Leonard Mlodinow, uns Antworten zu geben auf die ersten und letzten Fragen unserer Existenz.
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
Etwa die Hälfte der westlichen Bevölkerung ist nach mindestens einer Verhaltensweise süchtig. Wie unter Zwang hängen wir an unseren E-Mails, Instagram-Likes und Facebook-Posts; wir schießen uns mit Fernsehserien ins Koma, können das Online-Shoppen nicht lassen, arbeiten jedes Jahr noch ein paar Stunden länger; wir starren im Schnitt drei Stunden am Tag auf unsere Smartphones. Ein Grund dafür liegt im suchterzeugenden Design dieser Technologien. Das Zeitalter der Verhaltenssüchte ist noch jung, doch immer deutlicher wird, wie sehr es sich um ein gesellschaftlich relevantes Problem handelt – mit zerstörerischer Wirkung auf unser Wohlergehen und besonders die Gesundheit und das Glück unserer Kinder. Der Psychologe Adam Alter zeigt, warum sich Verhaltenssüchte so wild wuchernd ausbreiten, wie sie aus der menschlichen Psyche Kapital schlagen und was wir tun müssen, damit wir und unsere Kinder es einfacher haben, ihnen zu widerstehen. Denn die gute Nachricht lautet, dass wir den Verhaltenssüchten nicht unumstößlich ausgeliefert sind. »Adam Alter hat den Heiligen Gral erlangt: ein wichtiges Buch voller Einsicht, das zu lesen ein Vergnügen ist und auf aktuellster Forschung beruht.« Charles Duhigg
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

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