Рік випуску: 2014

Світло: М'який

Кількість сторінок: 360

Формат: 16,5 х 23,5 см

Аналіз даних у бізнесі. Мистецтво приймати ефективні рішення

Фостер -Провос, том Fawcett

Здійснюйте точні висновки!

Маючи набори даних - це половина успіху. Інша половина - це здатність ефективно їх аналізувати та робити висновки! Тільки на цій основі ви зможете правильно оцінити стан вашої компанії та приймати правильні рішення. Знання, що містяться в цій книзі, можуть вирішити про успіх чи невдачу бізнесу. Не ризикуйте і не досягайте цього чудового джерела знань, присвяченого вивченню даних.

- це унікальний підручник, який допоможе вам ефективно освоїти навіть найскладніші проблеми, пов'язані з аналізом даних. Дізнайтеся, як будується процес розвідки даних, які інструменти ви можете використовувати та як створити модель прогнозування та адаптувати її до даних. У наступних главах ви прочитаєте про те, що загрожує надмірною відповідністю моделі та як її уникнути та як зробити висновки методом найближчих сусідів. Нарешті, ви ознайомитесь з можливостями візуалізації ефективності моделі та виявити взаємозв'язок між наукою даних та бізнес -стратегією. Це обов'язково прочитати для всіх людей, які хочуть приймати свідомі рішення на основі їх даних!

Завдяки цій книзі:

• Ви дізнаєтесь модель прогнозування
• Ви дізнаєтесь, як відповідати моделі з даними
• Бізнес!

Проаналізуйте свої дані та приймайте точні рішення!

Зміст:

Передмова

1. ВСТУП: Думка про аналітику даних

Повсюдність отримання даних

Приклад: Hurricane Frances

Приклад: Прогнозування даних протоку даних

з Big Data 1.0 Data 2.0

Дані та потенціал для наукових даних як стратегічних активів

з точки зору аналітики даних

Наша книга

Дослідження даних та науки про дані, новий вигляд

Хімії - це не тестові проблеми: науки про дані даних. Рішення в галузі навчання даних

Основні поняття: набір канонічних завдань, пов'язаних з дослідженням даних; Процес розвідки даних; Контрольовано та неприв’язане дослідження даних.

від бізнес -проблем до завдань розвідки даних

Контрольовані та непорушені методи

Розвідки даних та його результати

Процес розвідки даних

Розуміння умов бізнесу

Розуміння даних

Дані підготовки

Наслідки у сфері управління командою з наукових даних

Інші методи та аналітичні технології

Статистика

до баз даних

Зберігання даних

регресія аналізу

машинне вивчення та p>

3. Вступ до моделювання прогнозування: від кореляції до контрольованої сегментації

Основні поняття: ідентифікація інформативних атрибутів; Сегментування даних за допомогою прогресивного вибору атрибутів.

Методи зразків: пошук кореляції; Вибір атрибутів/змінних; Індукція дерев рішень.

Моделі, індукція та прогнозування

Сегментація контролю

Вибір інформативних атрибутів

Приклад: Вибір атрибута, використовуючи збільшення інформації

контрольована сегментація за допомогою MO