Год выпуска: 2014

Luminaire: Soft

Количество страниц: 360

Формат: 16,5 x 23,5 см

Анализ данных в бизнесе. Искусство принятия эффективных решений

приемного проректора, том, том fawcett

. Нарисуйте точные выводы!

Набор данных - это половина успеха. Другая половина - способность эффективно анализировать их и делать выводы! Только на этой основе вы сможете должным образом оценить состояние вашей компании и принимать правильные решения. Знания, содержащиеся в этой книге, могут решить об успехе или неудаче бизнеса. Не рискуйте и не достигайте этого превосходного источника знаний, посвященного изучению данных.

- это уникальный учебник, который поможет вам эффективно освоить даже самые сложные проблемы, связанные с анализом данных. Узнайте, как создан процесс исследования данных, какие инструменты вы можете использовать и как создать прогнозирующую модель и адаптировать ее к данным. В последующих главах вы прочитаете о том, что угрожает чрезмерным сопоставлением модели, и как ее избежать и как сделать выводы с помощью метода ближайших соседей. Наконец, вы познакомитесь с возможностями визуализации эффективности модели и обнаружения взаимосвязи между наукой данных и бизнес -стратегией. Это необходимо прочитать для всех людей, которые хотят принимать сознательные решения на основе своих данных!

Спасибо этой книге:

• Вы узнаете модель прогнозирования
• Вы узнаете, как соответствовать модели с данными
• Business!

Проанализируйте свои данные и принимайте точные решения!

Содержимое таблицы:

ПРЕДИСЛОВИТЬ

1. Введение: мышление с точки зрения анализа данных

Появление полученных данных

Пример: Ураган Фрэнсис

Пример данных: Обработка и большие данные

Из больших данных 1.0 Данные 2.0

и потенциал для науки о данных как стратегические активы

Мышление с точки зрения анализа данных

Изучение данных и наука о данных, новая внешность

Химии не представляют собой. Решения в области обучения данных

Основные понятия: набор канонических задач, связанных с исследованием данных; Процесс исследования данных; Наблюдаемое и непривязанное исследование данных.

От бизнес -задач до задач исследования данных

контролируемые и непристойные методы

Изучение данных и ее результаты

Процесс исследования данных

Понимание условий бизнеса

Понимание данных

Prearation Data

preparation

preparation.

Последствия в сфере управления группой науки о данных

Другие методы и аналитические технологии

Статистика

Запросы для баз данных

Хранение данных

Регрессия анализа

.

3. Введение в прогнозное моделирование: от корреляции к контролируемой сегментации

Основные понятия: выявление информативных атрибутов; Сегментирование данных с использованием прогрессивного выбора атрибутов.

Пример методы: поиск корреляции; Выбор атрибутов/переменных; Индукция деревьев решений.

Модели, индукция и прогнозирование

контролируемая сегментация

Выбор информативных атрибутов

Пример: выбор атрибута с использованием увеличения информации

Следующая сегментация с использованием мо