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Wie berechnet man ein Konfidenzintervall für eine Normalverteilung?
Um ein Konfidenzintervall für eine Normalverteilung zu berechnen, benötigt man den Mittelwert der Stichprobe, die Standardabweichung der Stichprobe und den gewünschten Konfidenzniveau. Mit diesen Informationen kann man das Konfidenzintervall mit Hilfe der Formel: Konfidenzintervall = Mittelwert +/- (Z-Wert * Standardabweichung / Wurzel(n)) berechnen, wobei Z-Wert den kritischen Wert aus der Standardnormalverteilungstabelle darstellt und n die Stichprobengröße ist. **
Wie kann die Normalverteilung in verschiedenen Bereichen wie Statistik, Wahrscheinlichkeit und Naturphänomenen angewendet werden? Warum wird die Normalverteilung oft als Schlüsselkonzept in der Statistik betrachtet?
Die Normalverteilung wird in der Statistik verwendet, um die Verteilung von Daten zu modellieren und zu analysieren. Sie spielt eine wichtige Rolle bei der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und der Schätzung von Parametern. Aufgrund ihrer mathematischen Eigenschaften wird die Normalverteilung oft als Schlüsselkonzept in der Statistik betrachtet, da sie häufig in Naturphänomenen vorkommt und eine Vielzahl von Anwendungen ermöglicht. **
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Ähnliche Suchbegriffe für Konkurrenz
Produkte zum Begriff Konkurrenz:
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Zunehmend lässt sich eine Heterogenität von Lerngruppen hinsichtlich der Lernkultur, der Leistungsfähigkeit und der individuellen Lernwege feststellen. Mit Stationenlernen gelingt Ihnen moderner Mathematikunterricht, der den Schülern eigenverantwortliches und selbstständiges Lernen ermöglicht und mit den Zusatzstationen auf individuelle Interessen eingeht. Zu Beginn der Unterrichtsmaterialien Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die Methode Stationenlernen und ihre Umsetzung im Unterricht kurz erläutert, danach folgen 6 Pflichtstationen und 1 Zusatzstation mit Aufgabenstellungen, Ergänzungsmaterial und Laufzettel. Zu den Inhalten der Stationen zählen u.a. Zusammengesetzte Ereignisse, mehrstufige Zufallsexperimente, absolute/relative Häufigkeit, statistische Kenngrößen, Permutationen, Variationen und Kombinationen. Abschließende Wiederholungen und Lösungen der Aufgabenstellungen runden diese Unterrichtseinheit optimal ab.
Preis: 6.99 € | Versand*: 0 € -
Wie verhalten sich konkurrierende Schadensersatzansprüche aus Vertrag und Delikt zueinander? Diese Frage wird erheblich, wenn aufgrund überwiegend im Vertragsrecht platzierter gesetzlicher Haftungsbeschränkungen ein Anspruch hinter dem anderen zurückzubleiben scheint, etwa in der Dauer der Verjährungsfrist, dem summenmässigen Umfang oder dem vorausgesetzten Verschulden. Mit der vorliegenden Arbeit verfolgt der Autor den Ansatz, haftungsbeschränkende Normen durch Auslegung darauf zu befragen, ob sie auch für konkurrierende deliktische Ansprüche gelten sollen. Eine allgemeine, durch die Konkurrenz als solche begründete Beeinflussung des Deliktsrechts durch das Vertragsrecht wird abgelehnt. Die häufig behauptete generelle Ermächtigung der Wissenschaft zur eigenständigen Lösung der Konkurrenzproblematik durch die Verfasser des BOB beruht auf einem Missverständnis. Ein Auftrag an die Wissenschaft besteht lediglich im Bereich divergierender Verschuldensmassstäbe. Die Auslegungslösung wird auf die wesentlichen Haftungsbeschränkungen des BOB, HOB und des Transportrechts angewandt. Sie bestätigt zum Beispiel für die kurzen Verjährungen bei Gebrauchsüberlassungen (§§ 558, 606 BGB) ihren allgemein anerkannten deliktsrechtlichen Gehalt, verneint einen solchen dagegen bei §§ 477, 638 BGB. Im Frachtrecht beziehen sich entgegen der Rechtsprechung des BGH nahezu sämtliche Haftungsbegrenzungen auch auf konkurrierende Deliktsansprüche. Schliesslich ergibt sich, dass in nichtigen und beendeten Verträgen enthaltene deliktsrechtliche Haftungsbeschränkungen noch Wirksamkeit haben können.
Preis: 59.90 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 €
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Was ist der Unterschied zwischen intraspezifischer Konkurrenz und interspezifischer Konkurrenz?
Intraspezifische Konkurrenz bezieht sich auf den Wettbewerb innerhalb einer Art, bei dem Individuen derselben Art um begrenzte Ressourcen konkurrieren. Interspezifische Konkurrenz hingegen bezieht sich auf den Wettbewerb zwischen verschiedenen Arten, bei dem Individuen unterschiedlicher Arten um die gleichen begrenzten Ressourcen konkurrieren. Der Hauptunterschied besteht also darin, ob der Wettbewerb innerhalb oder zwischen verschiedenen Arten stattfindet. **
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Was ist Konkurrenz?
Konkurrenz bezieht sich auf den Wettbewerb zwischen Unternehmen oder Personen um begrenzte Ressourcen wie Kunden, Marktanteile oder Aufträge. Es ist ein Zustand, in dem verschiedene Akteure ähnliche Produkte oder Dienstleistungen anbieten und um die Gunst der Kunden konkurrieren. Konkurrenz kann sowohl positiv sein, indem sie Innovation und Effizienz fördert, als auch negativ, indem sie zu Preiskämpfen oder unfairen Geschäftspraktiken führt. **
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Hat Amazon Konkurrenz?
Hat Amazon Konkurrenz? Ja, Amazon hat definitiv Konkurrenz in Form von anderen E-Commerce-Plattformen wie eBay, Walmart und Alibaba. Diese Unternehmen bieten ähnliche Produkte und Dienstleistungen an und konkurrieren direkt mit Amazon um Marktanteile. Darüber hinaus gibt es auch spezialisierte Online-Händler, die in bestimmten Nischenmärkten tätig sind und Amazon Konkurrenz machen. Trotz seiner dominanten Position im E-Commerce-Markt muss Amazon weiterhin gegen diese Konkurrenten ankämpfen, um seine Marktführerschaft zu behaupten. **
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Was ist Konkurrenz?
Konkurrenz bezieht sich auf den Wettbewerb zwischen Unternehmen oder Personen, die ähnliche Produkte oder Dienstleistungen anbieten. Es geht darum, Kunden zu gewinnen und Marktanteile zu sichern, indem man sich von anderen abhebt und besser abschneidet. Konkurrenz kann sowohl positiv sein, da sie Innovation und Effizienz fördert, als auch negativ, da sie zu Preiskämpfen und unfairen Praktiken führen kann. **
Was ist Konkurrenz?
Konkurrenz bezieht sich auf den Wettbewerb zwischen Unternehmen oder Personen, die ähnliche Produkte oder Dienstleistungen anbieten. Dabei geht es darum, Kunden oder Aufträge zu gewinnen und sich von anderen abzuheben. Konkurrenz kann sowohl positiv sein, da sie Innovation und Effizienz fördert, als auch negativ, wenn sie zu unfairem Verhalten oder Preiskämpfen führt. **
Was bedeutet "Konkurrenz 2"?
"Konkurrenz 2" kann verschiedene Bedeutungen haben, je nach Kontext. Es könnte sich um eine Fortsetzung oder eine zweite Version eines Wettbewerbs oder einer Veranstaltung handeln. Es könnte auch bedeuten, dass es eine zweite Konkurrenz gibt, die mit der ersten konkurriert. **
Produkte zum Begriff Konkurrenz:
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Das öffentliche Denken hat sich von der Wirtschaftskonkurrenz so vereinnahmen lassen, dass die Anwendung des Konkurrenzbegriffes auf andere Gebiete gleichsam als Analogie angesehen wurde. Die Besonderheiten der Wirtschaftskonkurrenz wurden generalisierend auf den Konkurrenzbegriff übertragen, obwohl dies nur durch angestrengte Auslegungskünste möglich war.
Preis: 60.50 € | Versand*: 0 € -
Zunehmend lässt sich eine Heterogenität von Lerngruppen hinsichtlich der Lernkultur, der Leistungsfähigkeit und der individuellen Lernwege feststellen. Mit Stationenlernen gelingt Ihnen moderner Mathematikunterricht, der den Schülern eigenverantwortliches und selbstständiges Lernen ermöglicht und mit den Zusatzstationen auf individuelle Interessen eingeht. Zu Beginn der Unterrichtsmaterialien Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung werden die Methode Stationenlernen und ihre Umsetzung im Unterricht kurz erläutert, danach folgen 6 Pflichtstationen und 1 Zusatzstation mit Aufgabenstellungen, Ergänzungsmaterial und Laufzettel. Zu den Inhalten der Stationen zählen u.a. Zusammengesetzte Ereignisse, mehrstufige Zufallsexperimente, absolute/relative Häufigkeit, statistische Kenngrößen, Permutationen, Variationen und Kombinationen. Abschließende Wiederholungen und Lösungen der Aufgabenstellungen runden diese Unterrichtseinheit optimal ab.
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Wie verhalten sich konkurrierende Schadensersatzansprüche aus Vertrag und Delikt zueinander? Diese Frage wird erheblich, wenn aufgrund überwiegend im Vertragsrecht platzierter gesetzlicher Haftungsbeschränkungen ein Anspruch hinter dem anderen zurückzubleiben scheint, etwa in der Dauer der Verjährungsfrist, dem summenmässigen Umfang oder dem vorausgesetzten Verschulden. Mit der vorliegenden Arbeit verfolgt der Autor den Ansatz, haftungsbeschränkende Normen durch Auslegung darauf zu befragen, ob sie auch für konkurrierende deliktische Ansprüche gelten sollen. Eine allgemeine, durch die Konkurrenz als solche begründete Beeinflussung des Deliktsrechts durch das Vertragsrecht wird abgelehnt. Die häufig behauptete generelle Ermächtigung der Wissenschaft zur eigenständigen Lösung der Konkurrenzproblematik durch die Verfasser des BOB beruht auf einem Missverständnis. Ein Auftrag an die Wissenschaft besteht lediglich im Bereich divergierender Verschuldensmassstäbe. Die Auslegungslösung wird auf die wesentlichen Haftungsbeschränkungen des BOB, HOB und des Transportrechts angewandt. Sie bestätigt zum Beispiel für die kurzen Verjährungen bei Gebrauchsüberlassungen (§§ 558, 606 BGB) ihren allgemein anerkannten deliktsrechtlichen Gehalt, verneint einen solchen dagegen bei §§ 477, 638 BGB. Im Frachtrecht beziehen sich entgegen der Rechtsprechung des BGH nahezu sämtliche Haftungsbegrenzungen auch auf konkurrierende Deliktsansprüche. Schliesslich ergibt sich, dass in nichtigen und beendeten Verträgen enthaltene deliktsrechtliche Haftungsbeschränkungen noch Wirksamkeit haben können.
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Wie berechnet man ein Konfidenzintervall für eine Normalverteilung?
Um ein Konfidenzintervall für eine Normalverteilung zu berechnen, benötigt man den Mittelwert der Stichprobe, die Standardabweichung der Stichprobe und den gewünschten Konfidenzniveau. Mit diesen Informationen kann man das Konfidenzintervall mit Hilfe der Formel: Konfidenzintervall = Mittelwert +/- (Z-Wert * Standardabweichung / Wurzel(n)) berechnen, wobei Z-Wert den kritischen Wert aus der Standardnormalverteilungstabelle darstellt und n die Stichprobengröße ist. **
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Was ist der Unterschied zwischen intraspezifischer Konkurrenz und interspezifischer Konkurrenz?
Intraspezifische Konkurrenz bezieht sich auf den Wettbewerb innerhalb einer Art, bei dem Individuen derselben Art um begrenzte Ressourcen konkurrieren. Interspezifische Konkurrenz hingegen bezieht sich auf den Wettbewerb zwischen verschiedenen Arten, bei dem Individuen unterschiedlicher Arten um die gleichen begrenzten Ressourcen konkurrieren. Der Hauptunterschied besteht also darin, ob der Wettbewerb innerhalb oder zwischen verschiedenen Arten stattfindet. **
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Was ist Konkurrenz?
Konkurrenz bezieht sich auf den Wettbewerb zwischen Unternehmen oder Personen um begrenzte Ressourcen wie Kunden, Marktanteile oder Aufträge. Es ist ein Zustand, in dem verschiedene Akteure ähnliche Produkte oder Dienstleistungen anbieten und um die Gunst der Kunden konkurrieren. Konkurrenz kann sowohl positiv sein, indem sie Innovation und Effizienz fördert, als auch negativ, indem sie zu Preiskämpfen oder unfairen Geschäftspraktiken führt. **
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Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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"Zwischen Konkurrenz und Kooperation" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit der Entwicklung der deutschen Unterhaltungselektronikindustrie im Kontext der japanischen Herausforderungen zwischen 1950 und 1987 auseinandersetzt. Verfasst von Florian Staffel, bietet das Werk eine detaillierte Analyse der historischen, wirtschaftlichen und technologischen Aspekte, die die Branche in dieser entscheidenden Zeit prägten. Der kartonierte Einband und die 365 Seiten umfassende Darstellung machen es zu einer wertvollen Ressource für Studierende und Fachleute im Bereich Geschichte und Archäologie. Das Buch ist in deutscher Sprache verfasst und bietet einen tiefen Einblick in die Dynamiken von Konkurrenz und Kooperation, die die Beziehungen zwischen Deutschland und Japan in der Elektronikbranche beeinflussten. Es beleuchtet nicht nur die Herausforderungen, sondern auch die Möglichkeiten, die sich aus dieser Interaktion ergaben, und trägt somit zu einem besseren Verständnis der globalen Entwicklungen in der Unterhaltungselektronik bei.
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Produkte und Dienstleistungen werden immer austauschbarer. Unternehmen suchen nach Alleinstellungsmerkmalen, die ihnen die Möglichkeit geben, sich von Mitbewerbern zu unterscheiden und sich gegenüber Kunden wie Mitarbeitern zu profilieren. Eine Lösung: Customer Experience Management (CXM bzw. CEM), denn professionelles CXM macht aus Kunden wie Mitarbeitern begeisterte und emotional gebundene Markenbotschafter, die Empfehlungen aussprechen und sich positiv an ihre Erlebnisse erinnern. Das wirkt sich direkt auf den Umsatz aus! Und das ist nötig, denn Produkte und Dienstleistungen alleine werden immer austauschbarer. Statt entscheidungsrelevante Kontaktpunkte dem Zufall oder einzelnen Mitarbeitern zu überlassen, werden diese konsequent und strukturiert bespielt. So wird die alte Währung Kundenzufriedenheit durch neue Begriffe erweitert: NPS (Net Promotor Score), Loyalität und Emotion.
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