In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-06-13
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Aktualisiert: 2023-06-13
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In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-05-22
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Aktualisiert: 2023-05-22
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In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-05-20
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In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-05-20
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Zentrale IT-Themen kennen, einschätzen und für das eigene Unternehmen nutzen!
Big Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Augmented Reality & Co.: Im IT-Umfeld gibt es immer mehr Entwicklungen, die als erfolgskritisch für Unternehmen gelten und über die jeder Manager Bescheid wissen sollte. Wer hier eine Entwicklung verschläft, könnte bald vom Markt verschwunden sein. Die zentralen Fragen sind:
- Was sind die entscheidenden Trends?
- Welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich?
- Wie können die Trends erfolgreich genutzt werden?
- Was gibt es bei der Umsetzung zu beachten?
Dieses Buch gibt Antworten! Alle relevanten Aspekte über die zentralen IT-Themen werden pointiert und auch für den Laien verständlich dargestellt. Entscheidungsträger erhalten mit dem Werk einen Leitfaden, mit dem sie die Bedeutung und Einsatzpotenziale von aktuellen IT-Trends für das eigene Unternehmen einschätzen und Maßnahmen zur Umsetzung der für ihr Unternehmen relevanten IT-Trends einleiten können.
Aktualisiert: 2023-05-17
Autor:
Thomas Barton,
Jens-Erich Döring,
Andreas Fischer,
Michael Gröschel,
Bernd Heesen,
Michael Lang,
Sandro Leuchter,
Anett Mehler-Bicher,
Andreas Mitschele,
Michaela Müller,
René Peinl,
Klemens Schnattinger,
Lothar Steiger,
Irene Weber,
Markus Weinberger
In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-04-20
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In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-04-20
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Dieses Buch ist speziell für den Gesundheitsbereich mit Fokus auf Kliniken und (eingeschränkt) Sanatorien und Pflege- und Altersheime ausgerichtet. Ziel dieses Buches ist es, auf Grundlage eines internen, auf Kennzahlen basierenden Excel-Tools, die Wirtschaftlichkeit eines Krankenhauses zu analysieren, indem die Liquidität eingehend überprüft wird und Schwachstellen bzw. Engpässe im gesamten Zahlenwerk und -bild rechtzeitig erkannt werden können. Systematisch wird gezeigt, wie auch ohne spezifische Rechnungswesenkenntnisse das (eigene) Haus im Detail analysiert und Optimierungspotenzial aufgezeigt werden kann. Anhand des zusätzlich zum Buch zur Verfügung stehenden Excel-Tools können alle Schritte im Krankenhaus mit eigenen Zahlen ebenfalls nachvollzogen werden.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses Buch ist speziell für den Gesundheitsbereich mit Fokus auf Kliniken und (eingeschränkt) Sanatorien und Pflege- und Altersheime ausgerichtet. Ziel dieses Buches ist es, auf Grundlage eines internen, auf Kennzahlen basierenden Excel-Tools die Bilanzplanung und Investition eines Krankenhauses zu gestalten. Systematisch wird gezeigt, wie auf Grundlage der krankenhausspezifischen Ziele die Bilanzplanung aufgebaut und Optimierungspotenzial aufgezeigt werden kann. Anhand des zusätzlich zum Buch zur Verfügung stehenden Excel-Tools können alle Schritte im Krankenhaus mit eigenen Zahlen ebenfalls nachvollzogen werden.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses Buch ist speziell für den Gesundheitsbereich mit Fokus auf Kliniken und (eingeschränkt) Sanatorien und Pflege- und Altersheime ausgerichtet. Ziel dieses Buches ist es, auf Grundlage eines internen, auf Kennzahlen basierenden Excel-Tools die Bilanzplanung und Investition eines Krankenhauses zu gestalten. Systematisch wird gezeigt, wie auf Grundlage der krankenhausspezifischen Ziele die Bilanzplanung aufgebaut und Optimierungspotenzial aufgezeigt werden kann. Anhand des zusätzlich zum Buch zur Verfügung stehenden Excel-Tools können alle Schritte im Krankenhaus mit eigenen Zahlen ebenfalls nachvollzogen werden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Dieses Buch ist speziell für den Gesundheitsbereich mit Fokus auf Kliniken und (eingeschränkt) Sanatorien und Pflege- und Altersheime ausgerichtet. Ziel dieses Buches ist es, auf Grundlage eines internen, auf Kennzahlen basierenden Excel-Tools, die Wirtschaftlichkeit eines Krankenhauses zu analysieren, indem die Liquidität eingehend überprüft wird und Schwachstellen bzw. Engpässe im gesamten Zahlenwerk und -bild rechtzeitig erkannt werden können. Systematisch wird gezeigt, wie auch ohne spezifische Rechnungswesenkenntnisse das (eigene) Haus im Detail analysiert und Optimierungspotenzial aufgezeigt werden kann. Anhand des zusätzlich zum Buch zur Verfügung stehenden Excel-Tools können alle Schritte im Krankenhaus mit eigenen Zahlen ebenfalls nachvollzogen werden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.
Aktualisiert: 2023-04-19
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Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.
Aktualisiert: 2023-04-19
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Dieses Buch richtet sich an Praktiker, die in einfach nachvollziehbaren Schritten Insolvenzrisiken erkennen lernen wollen. Nach einer kompakten Einführung in die Rechtslage in Deutschland und Österreich wird mit einem Beispiel gezeigt, wie anhand der Bilanz und der GuV potenzielle Insolvenztatbestände erkannt und analysiert werden können.Die Analyse des Zahlenwerks ist mit geringen buchhalterischen Kenntnissen, mit wenigen Kennzahlen und auf einfachem mathematischem Niveau möglich. Mithilfe des zusätzlich zum Buch zur Verfügung stehenden Excel-Tools können alle Schritte im eigenen Unternehmen nachvollzogen werden. Die Autoren zeigen mit diesem Buch die Chancen auf, die die Insolvenz als Instrument zur Unternehmenssanierung gegenüber der außergerichtlichen Sanierung birgt.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses Buch richtet sich an Praktiker, die in einfach nachvollziehbaren Schritten Insolvenzrisiken erkennen lernen wollen. Nach einer kompakten Einführung in die Rechtslage in Deutschland und Österreich wird mit einem Beispiel gezeigt, wie anhand der Bilanz und der GuV potenzielle Insolvenztatbestände erkannt und analysiert werden können.Die Analyse des Zahlenwerks ist mit geringen buchhalterischen Kenntnissen, mit wenigen Kennzahlen und auf einfachem mathematischem Niveau möglich. Mithilfe des zusätzlich zum Buch zur Verfügung stehenden Excel-Tools können alle Schritte im eigenen Unternehmen nachvollzogen werden. Die Autoren zeigen mit diesem Buch die Chancen auf, die die Insolvenz als Instrument zur Unternehmenssanierung gegenüber der außergerichtlichen Sanierung birgt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Um Ihr Basiswissen im Bereich Unternehmensbewertung umfassend zu vergrößern, behandelt dieses Buch u. a. folgende Teilbereiche: Richtiger Umgang mit KennzahlenAnalysen historischer Ist-PeriodenWertermittlung eines UnternehmensGewinn- und Verlustrechnung (GuV)BilanzaufbauVor- und Nachteile der DCF-Methode Auf diese Weise lernen Sie mit diesem Werk nicht nur neue Fachtermini kennen. Dank eines ausführlichen Beispiels einer Unternehmensbewertung sind Sie mit Heesens Basiswissen-Buch zudem in der Lage, einfache buchhalterische Berechnungen selbstständig zu erledigen. Dabei unterstützen Sie zusätzlich begleitende Excel-Tools, die online zur Verfügung stehen. Dieser Praxisbezug erleichtert es Ihnen, auch die theoretischen Hintergründe der Unternehmensbewertung besser zu verstehen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das Werk stellt die klassischen Fragen der Investitionsrechnung an einem Excel-basierten mehrperiodischen Beispiel-Unternehmen im Detail dar. Während die für die Praxis weniger relevanten statischen Ansätze nur kurz dargestellt werden, liegt der Schwerpunkt auf den dynamischen Ansätzen und daraus abzuleitenden Kennzahlen für die detaillierte Analyse aus verschiedenen Blickwinkeln. Das Buch richtet sich an Praktiker, die Investitionen und ih unter Contracts/Rightsre Finanzierung planen, begleiten und überprüfen sowie an Studierende, die ein praktisches Verständnis betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge erlangen möchten.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das Werk stellt die klassischen Fragen der Investitionsrechnung an einem Excel-basierten mehrperiodischen Beispiel-Unternehmen im Detail dar. Während die für die Praxis weniger relevanten statischen Ansätze nur kurz dargestellt werden, liegt der Schwerpunkt auf den dynamischen Ansätzen und daraus abzuleitenden Kennzahlen für die detaillierte Analyse aus verschiedenen Blickwinkeln. Das Buch richtet sich an Praktiker, die Investitionen und ih unter Contracts/Rightsre Finanzierung planen, begleiten und überprüfen sowie an Studierende, die ein praktisches Verständnis betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge erlangen möchten.
Aktualisiert: 2023-04-04
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