Zeitgenössische Praktische/berufliche Krankenpflege
Autor: Corrine R Kurzen
Jetzt in seiner Sechsten Ausgabe bietet dieser Text LPN/LVN Studenten eine grundlegende Einführung in den Nährberuf an. Einheit 1, Ins Laufen zu bringen, hilft Studenten, sich an die Studentenkrankenschwester-Rolle anzupassen, ein gesundes persönliches Leben aufrechtzuerhalten, effektiv zu kommunizieren, und anzuerkennen, dass NCLEX-PN Vorbereitung den ersten Tag der Klasse beginnt. Einheit 2, Ihren Beruf Verstehend, fasst die Geschichte der Krankenpflege und der Rollen und Pflichten von Krankenschwestern zusammen. Einheit 3, Vorbereitung auf die Erfolgreiche Praxis, richtet ethische und gesetzliche Emissionen und Führung und Verwaltungssachkenntnisse. Einheit 4, Fortbewegung, bespricht Karriere-Planung und Emissionen, die Krankenschwestern gegenüberstehen, weil sie eine Karriere beginnen. Höhepunkte der Sechsten Ausgabe umfassen zusätzliche Führung, und Verwaltungsinformation, neue Fallstudien, erhöhte NCLEX Information, Material für nicht traditionelle Studenten, und interaktiv Bewerten Sich Kästen. Beobachten Sie und Erfahren Sie Piktogramme direkte Studenten zu Videoclips auf einer dazugehörigen Website.
Booknews
Führt die Geschichte von Krankenpflege, kulturellen Unterschieden, Verhaltenszielen, Fallstudien ein. Anmerkung c. Book News, Inc, Portland, Oregon (booknews.com)
Inhaltsübersicht:
Einheit 1 Ins Laufen zu bringen
1 Anpassung dem Studentenleben 3
2 Die Studentenkrankenschwester als eine Person 38
3 Nachrichtensachkenntnisse 61
4 Ausbildung, um 83 Zu säugen
5 Der NCLEX-PN 104
Einheit das 2 Verstehen Ihres Berufs
6 Krankenpflege von der Vergangenheit, um 119 Zu präsentieren
7 Das Gesundheitsfürsorge-System 140
8 Die Gesundheitsfürsorge-Mannschaft 166
9 Versorgungspatientenpflege 185
Einheit 3 Vorbereitung auf die Erfolgreiche Praxis
10 Moralemissionen in der Gesundheitsfürsorge 223
11 Gesetzlich Verantwortliche Nährpraxis 244
12 Führung und Followership Sachkenntnisse 264
13 Verwaltungssachkenntnisse 280
Einheit 4 Fortbewegung
14 Anfang Ihre Nährkarriere 303
15 Gegenwärtige Emissionen und Zukünftige Sorgen 335
App. Betonungsverwaltungstechniken 367
App. B Kontrollierte Substanzen - Gebrauch und Effekten 369
App. C Allgemeine Geschlechtskrankheiten 374
App. D Andrews/Boyle Transcultural Krankenpflege des Bewertungsguides für Personen und Familien 378
App. E Verzeichnis der Krankenpflege und Gesundheitsverwandten Organisationen 384
App. F NFLPN Nährpraxis-Standards für die Lizenzierte Praktische/berufliche Krankenschwester 394
App. G Nationale Vereinigung für Praktische Krankenschwester-Ausbildungs- und Dienststandards der Praxis und Bildungsbefähigung von Absolventen von Praktischen/beruflichen Nährprogrammen 398
App. H Schmeichelhafte und Alternative Medizin (NOCKEN) Wörterbuch von Bestimmungen 402
Index 405
Übersetzung von:
Contemporary Practical/Vocational Nursing
Author: Corrine R Kurzen
New interesting textbook: Sky Burial or Design of Special Hazards and Fire Alarm Systems
Datamining für die Geschäftsintelligenz: Konzepte, Techniken, und Anwendungen in Microsoft Office Excel mit XLMiner
Autor: Galit Shmueli
In der heutigen Welt werden Geschäfte fähiger dazu, auf ihre idealen Verbraucher zuzugreifen, und ein Verstehen des Dataminings trägt zu diesem Erfolg bei. Das Datamining für die Geschäftsintelligenz, die von einem Kurs entwickelt wurde, der am Institut von Massachusetts der Sloan Schule der Technologie des Managements, und der Universität von Marylands Schmied-Schule des Geschäfts unterrichtet ist, verwendet echte Daten und wirkliche Fälle, um die Anwendbarkeit der Datamining-Intelligenz zur Entwicklung von erfolgreichen Geschäftsmodellen zu illustrieren.
XLMiner, die Zusatzfunktion von Microsoft Office Excel zeigend, erlaubt dieses Buch Lesern, vorwärts und Erfüllungsalgorithmen mit ihrer eigenen Geschwindigkeit mit einer minimalen Lernkurve zu folgen. Außerdem wird Studenten und Praktikern von Datamining-Techniken spielerische, Geschäft-orientierte Anwendungen geboten. Eine reichliche Menge von Wahrnehmungen und Beispielen wird zur Verfügung gestellt, um das Lernen und Verstehen zu motivieren.
Datamining für die Geschäftsintelligenz:
* Stellt sowohl ein theoretisches als auch praktisches Verstehen der Schlüsselmethoden der Klassifikation, Vorhersage, der Verminderung, Erforschung, und Affinitätsanalyse zur Verfügung
* Zeigt einen Geschäftsbeschlussfassungszusammenhang für diese Schlüsselmethoden
* Illustriert die Anwendung und Interpretation dieser Methoden, echte Geschäftsfälle und Daten verwendend
Dieses Buch hilft Lesern, die nutznießende Beziehung zu verstehen, die zwischen Datamining und klugen Geschäftsmethoden gegründet werden kann, und ein ausgezeichnetes Lernwerkzeug ist, um wertvolle Strategien zu schaffen und klügere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Inhaltsübersicht:
Vorwort xiii
Einleitung xv
Anerkennungen xvii
Einführung 1
Wie Ist Datamining? 1
Wo wird Datamining Verwendet? 2
Die Ursprünge des Dataminings 2
Das Schnelle Wachstum des Dataminings 3
Warum Sind Dort So viele Verschiedene Methoden? 4
Fachsprache und Notation 4
Autokarten zu Diesem B uch 6
Übersicht des Datamining-Prozesses 9
Einführung 9
Kernideen im Datamining 9
Das beaufsichtigte und Unbeaufsichtigte Lernen 11
Die Schritte im Datamining 11
Einleitende Schritte 13
Das Bauen eines Modells: Beispiel mit der Linearen Regression 21
Das Verwenden Ragt für das Datamining 27 Hervor
Probleme 31
Datenerforschung und die Dimensionsverminderung 35
Einführung 35
Praktische Rücksichten 35
Hauspreise in Boston 36
Datenzusammenfassungen 37
Datenvergegenwärtigung 38
Korrelationsanalyse 40
Das Vermindern der Anzahl von Kategorien in Kategorischen Variablen 41
Hauptteilanalyse 41
Frühstückszerealien 42
Hauptkomponenten 45
Das Normalisieren der Daten 46
Das Verwenden von Hauptkomponenten für die Klassifikation und Vorhersage 49
Probleme 51
Das Auswerten der Klassifikation und Prophetischen Leistung 53
Einführung 53
Das Beurteilen der Klassifikationsleistung 53
Genauigkeitsmaßnahmen 53
Abkürzung für die Klassifikation 56
Leistung in der Ungleichen Wichtigkeit von Klassen 60
Asymmetrische Kosten der Falschen Klassifizierung 61
Überabtastung und Asymmetrische Kosten 66
Klassifikation, eine Triage Strateg ie 72 Verwendend
Das Auswerten Prophetischer Leistung 72
Probleme 74
Vielfache Lineare Regression 75
Einführung 75
Erklärend dagegen. Das prophetische Modellieren 76
Das Schätzen der Regressionsgleichung und Vorhersage 76
Beispiel: Das Voraussagen des Preises von Verwendetem Toyota Corolla Automobiles 7 7
Variable Auswahl in der Linearen Regression 81
Das Vermindern der Anzahl von Propheten 81
Wie man die Anzahl von Propheten 82 vermindert
Probleme 86
Drei Einfache Klassifikationsmethoden 91
Einführung 91
Das Voraussagen Betrügerischer Finanzberichterstattung 91
Das Voraussagen von Verzögerten Flügen 92
Die Naive Herrschaft 92
Naiver Bayes 93
Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Kreuztabellen 94
Eine Praktische Schwierigkeit 94
Eine Lösung: Naiver Bayes 95
Vorteile und Mängel des naiven Bayes Classifier 100
K-Nearest-Nachbarn 103
Das Reiten von Mähern 104
Auswahl k 105
k-NN für eine Quantitative Antwort 106
Vorteile und Mängel von k-NN Algorithmen 106
Probleme 108
Klassifikation und Bäume des Rückwärts Gehens 111
Einführung 111
Klassifikationsbäume 113
Das rekursive Verteilen 113
Beispiel 1: Das Reiten von Mähern 113
Maßnahmen von Unreinheit 115
Das Auswerten der Leistung eines Klassifikationsbaums 120
Annahme des Persönlichen Darlehens 120
Das Vermeiden der Überanprobe 121
Das Aufhören des Baumwachstums: CHAID 121
Beschneidung des Baums 125
Klassifikation Herrscht von Bäumen 130
Bäume des Rückwärts Gehens 130
Vorhersage 130
Das Messen von Unreinheit 131
Das Auswerten der Leistung 132
Vorteile, Schwächen, und Erweiterungen 132
Probleme 134
Logistisches Rückwärts Gehen 137
Einführung 137
Das Logistische Model l 138 des Rückwärts Gehens
Beispiel: Annahme des Persönlichen Darlehens 139
Modell mit einem Einzelnen Propheten 141
Das Schätzen des Logistischen Modells von Daten: Computerwissenschaft von Parameter-Schätzungen 143
Interpretation von Ergebnissen in Bezug auf die Verschiedenheit 144
Warum Lineare Regression für eine Kategorische Antwort 146 Unpassend ist
Das Auswerten der Klassifikationsleistung 148
Variable Auswahl 148
Das Auswerten der Güte von Passenden 150
Beispiel der Ganzen Analyse: Das Voraussagen von Verzögerten Flügen 153
Datenaufbereitung 154
Musteranprobe und Bewertung 155
Musterinterpretation 155
Musterleistung 155
Güte von passenden 157
Variable Auswahl 158
Logistisches Rückwärts Gehen für mehr als Zwei Klassen 160
Ordnungsklassen 160
Nominelle Klassen 161
Probleme 163
Nervennetze 167
Einführung 167
Konzept und Struktur eines Nervennetzwerkes 168
Anprobe eines Netzwerkes zu Daten 168
Winziger Datensatz 169
Computerwissenschaft der Produktion von Knoten 170
Aufbereitung die Daten 172
Schulung des Model ls 172
Das Klassifizieren der Unfallstrenge 176
Das Vermeiden der Überanprobe 177
Das Verwenden der Produktion für die Vorhersage und Klassifikation 181
Erforderlicher Benutzereingang 181
Das Erforschen der Beziehung Zwischen Propheten und Antwort 182
Vorteile und Schwächen von Nervennetzwerken 182
Probleme 184
Diskriminanten-Analyse 187
Einführung 187
Beispiel 1: Das Reiten von Mähern 187
Beispiel 2: Persönliche Kreditannahme 188
Entfernung einer Beobachtung von einer Klasse 188
Die geradlinigen Klassifikationsfunktionen des Fischers 191
Klassifikationsleistung der Diskriminanten-Analyse 194
Vorherige Wahrscheinlichkeiten 195
Ungleiche Kosten der Falschen Klassifizierung 195
Das Klassifizieren von mehr als Zwei Klassen 196
Medizinische Absendung zu Unfallszenen 196
Vorteile und Schwächen 197
Probleme 200
Vereinigung Herrscht 203
Einführung 203
Das Entdecken der Vereinigung Herrscht in Transaktionsdatenbanken 203
Beispiel 1: Synthetische Daten auf Käufen von Telefonfaceplates 204
Der erzeugende Kandidat Herrscht 204
Der Apriori Algorithmus 205
Das starke Auswählen Herrscht 206
Support und Vertrauen 206
Liftverhältnis 207
Datenformat 207
Der Prozess der Herrschaft-Auswahl 209
Interpretation der Ergebnisse 210
Statistische Bedeutung dessen Herrscht 211
Beispiel 2: Herrscht für Ähnliche Buchkäufe 212
Zusammenfassende 212
Probleme 215
Clusteranalyse 219
Einführung 219
Beispiel: Öffentliche Dienstprogramme 220
Das Messen der Entfernung Zwischen Zwei Akten 222
Euklidische Entfernung 223
Das Normalisieren Numerischer Maße 223
Andere Entfernungsmaßnahmen für Numerische Daten 223
Entfernungsmaßnahmen für Kategorische Daten 226
Entfernungsmaßnahmen für Mischdaten 226
Das Messen der Entfernung Zwischen Zwei Trauben 227
Hierarchisch (Agglomerative) das Sammeln 228
Minimale Entfernung (Einzelne Verbindung) 229
Maximale Entfernung (Ganze Verbindung) 229
Gruppendurchschnitt (Durchschnittliche Verknüpfung) 230
Dendrograms: Das Anzeigen des sich sammelnden Prozesses und der Ergebnisse 230
Bestätigung von Trauben 231
Beschränkungen des Hierarchischen Sammelns 232
Das Nichthierarchische Sammeln: Der K-Mittel-Algorithmus 233
Anfängliche Auseinandersetzung in k Trauben 234
Probleme 237
Fälle 241
Buchgemeinschaft von Charles 241
Deutscher Kredit 250
Software von Tayko Cataloger 254
Segmentierung von Verbrauchern der Badeseife 258
Kapitalbeschaffung der Direkten Post 262
Katalog , der 265 Kreuz verkauft
Das Voraussagen des Bankrotts 267
Verweisungen 271
Index 2 73
Übersetzung von:
Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel with XLMiner
Author: Galit Shmueli