Zeitgenössische Praktische/berufliche Krankenpflege

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