Produkt zum Begriff Finanzwesen:
-
SAP-Finanzwesen (Forsthuber, Heinz~Siebert, Jörg)
SAP-Finanzwesen , Mit diesem Buch meistern Sie Ihre täglichen Aufgaben in der Finanzbuchhaltung - fehlerfrei und auf dem kürzesten Weg! Anhand anschaulicher Buchungsbeispiele und zahlreicher Screenshots lernen Sie Schritt für Schritt, die Funktionen des Systems voll auszuschöpfen. Die herausnehmbare Referenzkarte sowie der umfangreiche Anhang machen dieses Buch zu einem unentbehrlichen Nachschlagewerk. Die 6. Auflage unseres FI-Standardwerks wird auf EHP 7 aktualisiert und erweitert. Aus dem Inhalt: Hauptbuchhaltung Stammdaten und Belege Auswertungen Bilanzplanung und E-Bilanz Kreditorenbuchhaltung Eingangsrechnungen maschineller und manueller Zahlungsverkehr Debitorenbuchhaltung Mahnverfahren und Forderungsmanagement Anlagenbuchhaltung Anlagenbewegungen Integration mit dem neuen Hauptbuch Bankbuchhaltung SEPA Bankenkommunikation elektronischer Kontoauszug Abschlussarbeiten periodische Abgrenzungen Abschluss der Anlagenbuchhaltung Wertberichtigung , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6. Auflage, Erscheinungsjahr: 201605, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: SAP Press##, Autoren: Forsthuber, Heinz~Siebert, Jörg, Edition: ENL, Auflage: 16006, Auflage/Ausgabe: 6. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 654, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Buchhaltung; Finanzwesen; Financials; Buchung; Buchführung; New General Ledger; Hauptbuchhaltung; Debitor; Kreditor; Anlagenbuchhaltung; Asset Accounting; Accounts Payable; Accounts Receivable; Bankkommunikation; Zahlungsverkehr; Zahlprogramm; SEPA; Bilanz; SAP ERP; SAP R/3, Fachschema: Buchhaltung / Finanzbuchhaltung~Finanzbuchhaltung~SAP R/3~Informatik~EDV / Theorie / Allgemeines~Finanzierung, Fachkategorie: SAP (Systeme, Anwendungen und Produkte in Datenbanken)~Betriebswirtschaft und Management~Informatik~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Unternehmensfinanzierung, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Finanzbuchhaltung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk, Länge: 246, Breite: 177, Höhe: 45, Gewicht: 1338, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783836220330 9783836215565 9783836211277, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 53777
Preis: 69.90 € | Versand*: 0 € -
Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 81.99 € | Versand*: 0 € -
Finanzwesen in SAP S/4HANA (Löw, Isabella)
Finanzwesen in SAP S/4HANA , So meistern Sie die tägliche Arbeit im Rechnungswesen mit SAP! In unserem Standardwerk lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie Ihre buchhalterischen Geschäftsvorfälle verwalten und darstellen. Sie werden mit allen relevanten FI-Funktionen des SAP-Systems vertraut gemacht, sei es in Hauptbuchhaltung, Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, Anlagenbuchhaltung und Bankbuchhaltung oder bei den Abschlussarbeiten. Lesen Sie, welche Werteflüsse in anderen Unternehmensbereichen bestehen und welche neuen Möglichkeiten Sie für Ihr Reporting nutzen können. Aus dem Inhalt: Hauptbuchhaltung (General Ledger) Der neue SAP-Geschäftspartner Debitorenbuchhaltung Kreditorenbuchhaltung Anlagenbuchhaltung Bankbuchhaltung Reporting , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230405, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: SAP Press##, Autoren: Löw, Isabella, Edition: ENL, Auflage: 23002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 580, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Accounting / Financial, Keyword: Buchhaltung; ncials; FI; Rechnungswesen; SAP-System; SAP HANA; Hauptbuch; General Ledger; Debitorenbuchhaltung; Kreditorenbuchhaltung; Anlagenbuchhaltung; Zahlungsverkehr; SAP Fiori; Berichtswesen; Reporting; SAP Buch; SAP Anwender; SAP Anleitung; SAP Handbuch, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Buchhaltung / Finanzbuchhaltung~Finanzbuchhaltung~Rechnungswesen~SAP - mySAP, Fachkategorie: Rechnungswesen: Lehrbücher, Handbücher~SAP (Systeme, Anwendungen und Produkte in Datenbanken)~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Anwendungs-Software, Fachkategorie: Finanzbuchhaltung, Thema: Verstehen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 244, Breite: 180, Höhe: 40, Gewicht: 1214, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2686134, Vorgänger EAN: 9783836266758, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 79.90 € | Versand*: 0 € -
Arduino Tiny Machine Learning Kit
Arduino Tiny Machine Learning Kit
Preis: 59.95 € | Versand*: 4.95 €
-
Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.
-
Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden.
-
Wie kann die Zimmerverfügbarkeit in Hotels durch die Implementierung von Technologien wie Machine Learning und Predictive Analytics verbessert werden, um eine optimale Auslastung zu gewährleisten?
Durch die Implementierung von Machine Learning und Predictive Analytics können Hotels historische Buchungsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Technologien können auch externe Faktoren wie Wetter, Veranstaltungen und saisonale Schwankungen berücksichtigen, um genaue Prognosen zur Zimmerauslastung zu erstellen. Auf dieser Grundlage können Hotels ihre Preisgestaltung und Marketingstrategien anpassen, um die Nachfrage zu steuern und eine optimale Auslastung zu erreichen. Darüber hinaus können diese Technologien auch dabei helfen, personalisierte Angebote zu erstellen, um die Kundenbindung zu stärken und die Zimmerverfügbarkeit zu maximieren.
-
Wie wird das Konzept der Predictive Analytics in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel eingesetzt, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen?
In der Gesundheitsbranche werden Predictive Analytics eingesetzt, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen, Behandlungsverläufe zu optimieren und personalisierte Medizin zu ermöglichen. Im Finanzwesen werden Predictive Analytics genutzt, um Betrug zu erkennen, Kreditrisiken zu bewerten und Finanzmärkte zu prognostizieren. Im Einzelhandel werden Predictive Analytics verwendet, um das Kaufverhalten der Kunden zu analysieren, Lagerbestände zu optimieren und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. In allen Branchen ermöglicht Predictive Analytics eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und hilft dabei, zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen.
Ähnliche Suchbegriffe für Finanzwesen:
-
Zeigermann, Oliver: Machine Learning - kurz & gut
Machine Learning - kurz & gut , Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python illustriert. Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt jetzt auch Large Language Models wie z.B. ChatGPT und MLOps. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 € -
SparkFun MicroMod Machine Learning Carrier Board
SparkFun MicroMod Machine Learning Carrier Board
Preis: 23.75 € | Versand*: 4.95 € -
Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Preis: 4.99 € | Versand*: 3.99 € -
Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AI
Machine Learning Q and AI , "An advanced exploration of machine learning and AI, with each chapter asking and answering a question from the field. Divided into five sections: deep learning and neural networks; computer vision; natural language processing; production and deployment; and predictive performance and model evaluation"-- , >
Preis: 37.30 € | Versand*: 0 €
-
Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird.
-
Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln.
-
Inwiefern hat die Nutzung von Big Data in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel zu Veränderungen und Innovationen geführt?
Die Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen hat zu einer verbesserten Patientenversorgung und personalisierten Medizin geführt, indem Datenanalysen genutzt werden, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Behandlungspläne zu optimieren. Im Finanzwesen hat die Verwendung von Big Data zu einer besseren Risikobewertung, Betrugserkennung und personalisierten Finanzdienstleistungen geführt, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind. Im Einzelhandel hat die Analyse von Big Data zu einer verbesserten Kundenbindung, personalisierten Marketingstrategien und einer effizienteren Lagerverwaltung geführt, um die Bedürfnisse der Verbraucher besser zu erfüllen. Insgesamt hat die Nutzung von Big Data in diesen Bereichen zu einer erhöhten Effizien
-
Inwiefern hat die Verwendung von Big Data in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel zu Veränderungen und Fortschritten geführt?
Die Verwendung von Big Data im Gesundheitswesen hat zu einer verbesserten Diagnose und Behandlung von Krankheiten geführt, da große Datenmengen analysiert werden können, um Muster und Trends zu identifizieren. Im Finanzwesen hat die Nutzung von Big Data zu einer besseren Risikobewertung, Betrugsprävention und personalisierten Finanzdienstleistungen geführt. Im Einzelhandel hat die Verwendung von Big Data zu einer verbesserten Kundenanalyse, Lagerverwaltung und personalisierten Marketingstrategien geführt, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Insgesamt hat die Verwendung von Big Data in diesen Bereichen zu effizienteren Prozessen, besseren Entscheidungen und letztendlich zu Fortschritten in der jeweiligen Branche geführt.
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.