Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung | Buchprofil und Inhaltsübersicht
02/08/2026
Lesedauer: 3 min
Alle Kerninfos zu Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung von Weber, René Dr auf einen Blick: Inhalt und Buchdetails. Gut, wenn du Inhalt und Eckdaten ohne Umwege sehen willst.

Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung: Inhalt, Einordnung und bibliografische Details
Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung gehört zur Kategorie Sachbuch und stammt von Weber, René Dr - eine Kombination, die den Titel sowohl fachlich als auch bibliografisch interessant macht. Der Untertitel neuronale Netze, Tree-Modelle und klassische Statistik im Vergleich ergänzt den Haupttitel Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung sinnvoll und gibt bereits früh einen konkreten Hinweis auf die inhaltliche Ausrichtung des Buches. Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung wurde am 2000 publiziert und dem Verlag R. Fischer mit Verlagsort München zugeordnet.
Was diese Ausgabe besonders interessant macht
Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung liegt in Deutsch vor, was für die inhaltliche Nutzung ebenso wichtig ist wie für die bibliografische Suche. Mit dem Erscheinungszeitpunkt 2000 lässt sich Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung sauber in einen bibliografischen Kontext einordnen. Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung ist besonders für Leserinnen und Leser interessant, die sich gezielt mit Veröffentlichungen von Weber, René Dr beschäftigen möchten. Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung spricht besonders Nutzer an, die sich für Bücher rund um Sachbuch interessieren. Verlagsname und Verlagsort - R. Fischer und München - helfen dabei, die Ausgabe eindeutig zu identifizieren.
Inhalte, Themen und Relevanz
Die vorhandenen Tags verdichten die inhaltliche Einordnung des Buches zusätzlich: Mathematical models, Methodology, Television programs, Television viewers, Rating
Wichtige Kennzeichen dieser Ausgabe
Durch die Kombination aus R. Fischer, München und 2000 lässt sich die Ausgabe sauber verorten. Auch externe Referenzen sind vorhanden: Die Work-ID lautet OL16209860W, die zugehörigen Editions-IDs sind OL25073532M.
Wichtige Buchdaten im Überblick
- Untertitel: neuronale Netze, Tree-Modelle und klassische Statistik im Vergleich
- Internationale Standardbuchnummer (ISBN-10): 3889272614
- Buchtitel: Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung
- Verfügbare Sprache dieser Ausgabe: Deutsch
- Open-Library-Editions-IDs: OL25073532M
- Erscheinungsdatum: 2000
- Verfasst von: Weber, René Dr
- Seitenzahl: 329
- Verlag: R. Fischer
- Ort der Veröffentlichung: München
- Externe Work-Referenz: OL16209860W
- Thematische Hauptkategorie: Sachbuch
- Schlagwörter: Mathematical models, Methodology, Television programs, Television viewers, Rating
Warum sich Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung gut einordnen lässt
Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung profitiert für die Auffindbarkeit besonders von der Verbindung zwischen Weber, René Dr, Sachbuch und den Tags Mathematical models, Methodology, Television programs, Television viewers, Rating, weil dadurch eine starke semantische Einordnung entsteht.
Häufige Fragen zu Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung
Warum ist der Untertitel neuronale Netze, Tree-Modelle und klassische Statistik im Vergleich wichtig?
Er hilft dabei, Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung inhaltlich schneller zu erfassen und den konkreten Schwerpunkt der Ausgabe besser zu verstehen.
Gibt es externe Referenzdaten für das Werk?
Ja, das Werk ist über die Open-Library-Work-ID OL16209860W sowie die Editions-IDs OL25073532M referenzierbar.
Wie lässt sich Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung thematisch einordnen?
Die Ausgabe wird dem Bereich Sachbuch zugeordnet und ist damit für thematisch fokussierte Recherchen gut geeignet.
Welche Sprache und Schlagwörter sind hinterlegt?
Verzeichnet sind die Sprache Deutsch sowie die Tags Mathematical models, Methodology, Television programs, Television viewers, Rating, die die thematische Zuordnung erleichtern.
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