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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1191183580 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Predictive Analytics for Energy Efficiency and Energy Retailing / Konstantin Hopf ; Betreuer: Thorsten Staake |
| Person(en) |
Hopf, Konstantin (Verfasser) Staake, Thorsten (Akademischer Betreuer) |
| Organisation(en) | University of Bamberg Press (Verlag) |
| Verlag | Bamberg : University of Bamberg Press |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2019 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Hopf, Konstantin: Predictive analytics for energy efficiency and energy retailing |
| Hochschulschrift | Dissertation, Bamberg, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2019 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bvb:473-opus4-548335 DOI: 10.20378/irbo-54833 |
| URL | https://opus4.kobv.de/opus4-bamberg/frontdoor/index/index/docId/54833 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Schriften aus der Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik der Otto-Friedrich-Universität Bamberg ; 36 |
| Anmerkungen | In: Parallel erschienen als Druckausg. in der University of Bamberg Press, 2019 (32,50 EUR) |
| Schlagwörter | Deutschland ; Schweiz ; Energiemarkt ; Datenanalyse ; Maschinelles Lernen ; Prognose |
| DDC-Notation | 333.79110943 [DDC23ger]; 333.791109494 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 333.7 Natürliche Ressourcen, Energie und Umwelt |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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