Business Statistics in Practice: Using Data, Modeling, and Analytics


Author: Bruce Bowerman,Richard O'Connell,Emilly Murphree
Publisher: McGraw-Hill Education
ISBN: 9781259549465
Category: Business & Economics
Page: 912
View: 6089
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Business Statistics in Practice, Eighth Edition provides a modern, practical and unique framework for teaching an introductory course in Business Statistics. The textbook employs realistic examples, continuing case studies and a business improvement theme to teach the material. The Seventh Edition features more concise and lucid explanations, an improved topic flow and a sensible use of the best and most compelling examples. Connect is the only integrated learning system that empowers students by continuously adapting to deliver precisely what they need, when they need it, and how they need it, so that your class time is more engaging and effective.

Business Statistics in Practice

Using Data, Modeling, and Analytics
Author: Bruce Bowerman,Dr Richard O'Connell,Emilly Murphree
Publisher: McGraw-Hill
ISBN: 9781260016499
Category:
Page: 918
View: 6004
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Business Statistics in Practice: Using Data, Modeling, and Analytics


Author: Bruce Bowerman
Publisher: McGraw-Hill Higher Education
ISBN: 1259683826
Category:
Page: 864
View: 5509
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ZEN oder die Kunst der Präsentation

Mit einfachen Ideen gestalten und präsentieren
Author: Garr Reynolds
Publisher: dpunkt.verlag
ISBN: 3864914035
Category: Business & Economics
Page: 312
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Garr Reynolds ist wieder da. Autor des über 150.000 Mal verkauften Bestsellers über Präsentationsde- sign und Vortragskunst. Er zeigt uns in dieser neuen Auflage seines Klassikers "Zen oder die Kunst der Präsentation", dass man sein Publikum mit klarer Darstellung und guten Geschichten am besten erreicht. Garr greift die gängige Vorstellung von "Folienpräsentationen" an und zeigt, wie wir anregende und erfolgreichere Präsentationen gestalten und vortragen können. Er inspiriert mit neuen Beispielen und zeigt Techniken, mit denen wir Lärm und Ablenkung des modernen Lebens ausblenden und die Zuhörerschaft fesseln können. Garr verbindet seine Argumente mit den Lehren des Zen und weist damit den Weg zu einfache- ren und effektiven Präsentationen, die vom Publikum angenommen, erinnert und - vor allem - beherzigt werden. "Presentation Zen änderte mein Leben und das Leben meiner Kunden. Die Philosophie, die Garr in seinem Buch so elegant erläutert, wird Ihr Publikum inspirieren. Denken Sie nicht einmal daran, eine Präsentation ohne dieses Buch zu halten!" (Carmine Gallo, Autor von "The Presentation Secrets of Steve Jobs") "Garr hat hinsichtlich der Art, wie wir über die Macht von Präsentationen denken, Neuland betreten. Noch wichtiger: Er hat eine ganze Generation von Kommunikatoren gelehrt, wie sie ihre Aufgabe besser erledigen. Verpassen Sie dieses Buch nicht." (Seth Godin, legendärer Präsentator und Autor von "We Are All Weird") "Wenn Ihnen Qualität und Klarheit Ihrer Präsentationen wichtig sind - und das sollten sie - nehmen Sie dieses Buch, lesen Sie jede Seite und beherzigen Sie seine Lehren. Presentation Zen ist ein zeitgenössischer Klassiker." (Daniel H. Pink, Autor von "Drive" und "Unsere kreative Zukunft")

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Category: Computers
Page: 542
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, 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, IPython 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 zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Category: Computers
Page: 160
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Practice of Business Statistics, Using Data for Decisions


Author: CTI Reviews
Publisher: Cram101 Textbook Reviews
ISBN: 1490250158
Category: Education
Page: 52
View: 6140
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Facts101 is your complete guide to Practice of Business Statistics, Using Data for Decisions. In this book, you will learn topics such as as those in your book plus much more. With key features such as key terms, people and places, Facts101 gives you all the information you need to prepare for your next exam. Our practice tests are specific to the textbook and we have designed tools to make the most of your limited study time.

Predictive Analytics für Dummies


Author: Anasse Bari,Mohamed Chaouchi,Tommy Jung
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: N.A
Category:
Page: 360
View: 347
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Funktionale Anforderungen an Normdaten

Ein konzeptionelles Modell
Author: Gleen E. Patton
Publisher: Walter de Gruyter
ISBN: 3110232510
Category: Language Arts & Disciplines
Page: 110
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This book represents one part of the continued development and expansion of Functional Requirements for Bibliographic Records. It contains a further analysis of the characteristics of various entities which are in the focus of standard data (persons, families, corporate bodies, work, expression, manifestation, item, concept, object, event and place), the definitions under which these entities are known and the standard search entries which the cataloguers create for these entities.

Handbook of Research on Strategic Performance Management and Measurement Using Data Envelopment Analysis


Author: Osman, Ibrahim H.
Publisher: IGI Global
ISBN: 1466644753
Category: Business & Economics
Page: 735
View: 8958
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Organizations can use the valuable tool of data envelopment analysis (DEA) to make informed decisions on developing successful strategies, setting specific goals, and identifying underperforming activities to improve the output or outcome of performance measurement. The Handbook of Research on Strategic Performance Management and Measurement Using Data Envelopment Analysis highlights the advantages of using DEA as a tool to improve business performance and identify sources of inefficiency in public and private organizations. These recently developed theories and applications of DEA will be useful for policymakers, managers, and practitioners in the areas of sustainable development of our society including environment, agriculture, finance, and higher education sectors.

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen
Author: Thomas H. Davenport
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648156
Category: Fiction
Page: 214
View: 538
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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Data Science für Dummies


Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780675X
Category: Mathematics
Page: 382
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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Big Data

Die Revolution, die unser Leben verändern wird
Author: Viktor Mayer-Schönberger,Viktor; Cukier Mayer-Schönberger
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864144590
Category: Political Science
Page: 288
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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code

Deutsche Ausgabe
Author: Robert C. Martin
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3826696387
Category: Computers
Page: 480
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h2> Kommentare, Formatierung, Strukturierung Fehler-Handling und Unit-Tests Zahlreiche Fallstudien, Best Practices, Heuristiken und Code Smells Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code Aus dem Inhalt: Lernen Sie, guten Code von schlechtem zu unterscheiden Sauberen Code schreiben und schlechten Code in guten umwandeln Aussagekräftige Namen sowie gute Funktionen, Objekte und Klassen erstellen Code so formatieren, strukturieren und kommentieren, dass er bestmöglich lesbar ist Ein vollständiges Fehler-Handling implementieren, ohne die Logik des Codes zu verschleiern Unit-Tests schreiben und Ihren Code testgesteuert entwickeln Selbst schlechter Code kann funktionieren. Aber wenn der Code nicht sauber ist, kann er ein Entwicklungsunternehmen in die Knie zwingen. Jedes Jahr gehen unzählige Stunden und beträchtliche Ressourcen verloren, weil Code schlecht geschrieben ist. Aber das muss nicht sein. Mit Clean Code präsentiert Ihnen der bekannte Software-Experte Robert C. Martin ein revolutionäres Paradigma, mit dem er Ihnen aufzeigt, wie Sie guten Code schreiben und schlechten Code überarbeiten. Zusammen mit seinen Kollegen von Object Mentor destilliert er die besten Praktiken der agilen Entwicklung von sauberem Code zu einem einzigartigen Buch. So können Sie sich die Erfahrungswerte der Meister der Software-Entwicklung aneignen, die aus Ihnen einen besseren Programmierer machen werden – anhand konkreter Fallstudien, die im Buch detailliert durchgearbeitet werden. Sie werden in diesem Buch sehr viel Code lesen. Und Sie werden aufgefordert, darüber nachzudenken, was an diesem Code richtig und falsch ist. Noch wichtiger: Sie werden herausgefordert, Ihre professionellen Werte und Ihre Einstellung zu Ihrem Beruf zu überprüfen. Clean Code besteht aus drei Teilen:Der erste Teil beschreibt die Prinzipien, Patterns und Techniken, die zum Schreiben von sauberem Code benötigt werden. Der zweite Teil besteht aus mehreren, zunehmend komplexeren Fallstudien. An jeder Fallstudie wird aufgezeigt, wie Code gesäubert wird – wie eine mit Problemen behaftete Code-Basis in eine solide und effiziente Form umgewandelt wird. Der dritte Teil enthält den Ertrag und den Lohn der praktischen Arbeit: ein umfangreiches Kapitel mit Best Practices, Heuristiken und Code Smells, die bei der Erstellung der Fallstudien zusammengetragen wurden. Das Ergebnis ist eine Wissensbasis, die beschreibt, wie wir denken, wenn wir Code schreiben, lesen und säubern. Dieses Buch ist ein Muss für alle Entwickler, Software-Ingenieure, Projektmanager, Team-Leiter oder Systemanalytiker, die daran interessiert sind, besseren Code zu produzieren. Über den Autor: Robert C. »Uncle Bob« Martin entwickelt seit 1970 professionell Software. Seit 1990 arbeitet er international als Software-Berater. Er ist Gründer und Vorsitzender von Object Mentor, Inc., einem Team erfahrener Berater, die Kunden auf der ganzen Welt bei der Programmierung in und mit C++, Java, C#, Ruby, OO, Design Patterns, UML sowie Agilen Methoden und eXtreme Programming helfen.

Entgrenzter Alltag - Arbeiten ohne Grenzen?

Das Internet und die raum-zeitlichen Organisationsstrategien von Wissensarbeitern
Author: Anne von Streit
Publisher: transcript Verlag
ISBN: 3839414245
Category: Social Science
Page: 284
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Arbeit ist flexibler geworden. Insbesondere die universelle Zugänglichkeit des Internets hat das Leben der Menschen dramatisch verändert. Gearbeitet werden kann inzwischen zu jeder Zeit und an jedem Ort: im Büro, im Wohnzimmer, im Zug oder im Café. Doch wie gehen Menschen mit dieser Entgrenzung von Arbeit um? Aus einer handlungsorientierten Perspektive zeigt Anne von Streit neue Modelle der flexiblen Arbeits- und Alltagsgestaltung. Am Beispiel von Selbstständigen in der Internetbranche stellt sie die zeitlichen und räumlichen Praktiken vor, mit denen diese Wissensarbeiter neue Grenzen zwischen Arbeit und Leben suchen.

Marketing Database Analytics

Transforming Data for Competitive Advantage
Author: Andrew D. Banasiewicz
Publisher: Routledge
ISBN: 1135125694
Category: Business & Economics
Page: 400
View: 6009
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Marketing Database Analytics presents a step-by-step process for understanding and interpreting data in order to gain insights to drive business decisions. One of the core elements of measuring marketing effectiveness is through the collection of appropriate data, but this data is nothing but numbers unless it is analyzed meaningfully. Focusing specifically on quantitative marketing metrics, the book: Covers the full spectrum of marketing analytics, from the initial data setup and exploration, to segmentation, behavioral predictions and impact quantification Establishes the importance of database analytics, integrating both business and marketing practice Provides a theoretical framework that explains the concepts and delivers techniques for analyzing data Includes cases and exercises to guide students’ learning Banasiewicz integrates his knowledge from both his academic training and professional experience, providing a thorough, comprehensive approach that will serve graduate students of marketing research and analytics well.

Modeling Techniques in Predictive Analytics

Business Problems and Solutions with R, Revised and Expanded Edition
Author: Thomas W. Miller
Publisher: FT Press
ISBN: 0133886190
Category: Computers
Page: 384
View: 8720
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To succeed with predictive analytics, you must understand it on three levels: Strategy and management Methods and models Technology and code This up-to-the-minute reference thoroughly covers all three categories. Now fully updated, this uniquely accessible book will help you use predictive analytics to solve real business problems and drive real competitive advantage. If you’re new to the discipline, it will give you the strong foundation you need to get accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, it will teach you crucial skills you don’t yet have. Unlike competitive books, this guide illuminates the discipline through realistic vignettes and intuitive data visualizations–not complex math. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, guides you through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective R code, interpreting results, and more. Every chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work–and maximize their value. Reflecting extensive student and instructor feedback, this edition adds five classroom-tested case studies, updates all code for new versions of R, explains code behavior more clearly and completely, and covers modern data science methods even more effectively. All data sets, extensive R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller If you want to make the most of predictive analytics, data science, and big data, this is the book for you. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, appealing to managers, analysts, programmers, and students alike. Miller addresses multiple business cases and challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data. You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic R programs that deliver actionable insights. You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Throughout, Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance. This edition adds five new case studies, updates all code for the newest versions of R, adds more commenting to clarify how the code works, and offers a more detailed and up-to-date primer on data science methods. Gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more

Advances in Meta-Analysis


Author: Terri Pigott
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461422787
Category: Social Science
Page: 158
View: 4907
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The subject of the book is advanced statistical analyses for quantitative research synthesis (meta-analysis), and selected practical issues relating to research synthesis that are not covered in detail in the many existing introductory books on research synthesis (or meta-analysis). Complex statistical issues are arising more frequently as the primary research that is summarized in quantitative syntheses itself becomes more complex, and as researchers who are conducting meta-analyses become more ambitious in the questions they wish to address. Also as researchers have gained more experience in conducting research syntheses, several key issues have persisted and now appear fundamental to the enterprise of summarizing research. Specifically the book describes multivariate analyses for several indices commonly used in meta-analysis (e.g., correlations, effect sizes, proportions and/or odds ratios), will outline how to do power analysis for meta-analysis (again for each of the different kinds of study outcome indices), and examines issues around research quality and research design and their roles in synthesis. For each of the statistical topics we will examine the different possible statistical models (i.e., fixed, random, and mixed models) that could be adopted by a researcher. In dealing with the issues of study quality and research design it covers a number of specific topics that are of broad concern to research synthesists. In many fields a current issue is how to make sense of results when studies using several different designs appear in a research literature (e.g., Morris & Deshon, 1997, 2002). In education and other social sciences a critical aspect of this issue is how one might incorporate qualitative (e.g., case study) research within a synthesis. In medicine, related issues concern whether and how to summarize observational studies, and whether they should be combined with randomized controlled trials (or even if they should be combined at all). For each topic, included is a worked example (e.g., for the statistical analyses) and/or a detailed description of a published research synthesis that deals with the practical (non-statistical) issues covered.

Handbook of Operations Analytics Using Data Envelopment Analysis


Author: Shiuh-Nan Hwang,Hsuan-Shih Lee,Joe Zhu
Publisher: Springer
ISBN: 1489977058
Category: Business & Economics
Page: 506
View: 3568
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This handbook focuses on Data Envelopment Analysis (DEA) applications in operations analytics which are fundamental tools and techniques for improving operation functions and attaining long-term competitiveness. In fact, the handbook demonstrates that DEA can be viewed as Data Envelopment Analytics. Chapters include a review of cross-efficiency evaluation; a case study on measuring the environmental performance of OECS countries; how to select a set of performance metrics in DEA with an application to American banks; a relational network model to take the operations of individual periods into account in measuring efficiencies; how the efficient frontier methods DEA and stochastic frontier analysis (SFA) can be used synergistically; and how to integrate DEA and multidimensional scaling. In other chapters, authors construct a dynamic three-stage network DEA model; a bootstrapping based methodology to evaluate returns to scale and convexity assumptions in DEA; hybridizing DEA and cooperative games; using DEA to represent the production technology and directional distance functions to measure band performance; an input-specific Luenberger energy and environmental productivity indicator; and the issue of reference set by differentiating between the uniquely found reference set and the unary and maximal types of the reference set. Finally, additional chapters evaluate and compare the technological advancement observed in different hybrid electric vehicles (HEV) market segments over the past 15 years; radial measurement of efficiency for the production process possessing multi-components under different production technologies; issues around the use of accounting information in DEA; how to use DEA environmental assessment to establish corporate sustainability; a summary of research efforts on DEA environmental assessment applied to energy in the last 30 years; and an overview of DEA and how it can be utilized alone and with other techniques to investigate corporate environmental sustainability questions.