Data Mining for Business Analytics

Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro
Author: Galit Shmueli,Peter C. Bruce,Nitin R. Patel,Mia L. Stephens
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118877438
Category: Business & Economics
Page: 464
View: 2267
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Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro® presents an applied and interactive approach to data mining. Featuring hands-on applications with JMP Pro®, a statistical package from the SAS Institute, the book uses engaging, real-world examples to build a theoretical and practical understanding of key data mining methods, especially predictive models for classification and prediction. Topics include data visualization, dimension reduction techniques, clustering, linear and logistic regression, classification and regression trees, discriminant analysis, naive Bayes, neural networks, uplift modeling, ensemble models, and time series forecasting. Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro® also includes: Detailed summaries that supply an outline of key topics at the beginning of each chapter End-of-chapter examples and exercises that allow readers to expand their comprehension of the presented material Data-rich case studies to illustrate various applications of data mining techniques A companion website with over two dozen data sets, exercises and case study solutions, and slides for instructors www.dataminingbook.com Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro® is an excellent textbook for advanced undergraduate and graduate-level courses on data mining, predictive analytics, and business analytics. The book is also a one-of-a-kind resource for data scientists, analysts, researchers, and practitioners working with analytics in the fields of management, finance, marketing, information technology, healthcare, education, and any other data-rich field.

JMP 14 Predictive and Specialized Modeling


Author: SAS Institute
Publisher: SAS Institute
ISBN: 1635265223
Category: Computers
Page: 464
View: 4072
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JMP 14 Predictive and Specialized Modeling provides details about modeling techniques such as partitioning, neural networks, nonlinear regression, and time series analysis. Topics include the Gaussian platform, which is useful in analyzing computer simulation experiments. The book also covers the Response Screening platform, which is useful in testing the effect of a predictor when you have many responses.

Die Geschichte der Medizin in 50 Objekten


Author: Gill Paul
Publisher: N.A
ISBN: 9783258080192
Category:
Page: 224
View: 4374
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JMP 13 Predictive and Specialized Modeling, Second Edition


Author: SAS
Publisher: SAS Institute
ISBN: 162960965X
Category: Computers
Page: 372
View: 8035
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JMP 13 Predictive and Specialized Modeling provides details about modeling techniques such as partitioning, neural networks, nonlinear regression, and time series analysis. Topics include the Gaussian platform, which is useful in analyzing computer simulation experiments. The book also covers the Response Screening platform, which is useful in testing the effect of a predictor when you have many responses.

Pricing Analytics

Models and Advanced Quantitative Techniques for Product Pricing
Author: Walter R. Paczkowski
Publisher: Routledge
ISBN: 1351713086
Category: Business & Economics
Page: 318
View: 6919
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The theme of this book is simple. The price – the number someone puts on a product to help consumers decide to buy that product – comes from data. Specifically, itcomes from statistically modeling the data. This book gives the reader the statistical modeling tools needed to get the number to put on a product. But statistical modeling is not done in a vacuum. Economic and statistical principles and theory conjointly provide the background and framework for the models. Therefore, this book emphasizes two interlocking components of modeling: economic theory and statistical principles. The economic theory component is sufficient to provide understanding of the basic principles for pricing, especially about elasticities, which measure the effects of pricing on key business metrics. Elasticity estimation is the goal of statistical modeling, so attention is paid to the concept and implications of elasticities. The statistical modeling component is advanced and detailed covering choice (conjoint, discrete choice, MaxDiff) and sales data modeling. Experimental design principles, model estimation approaches, and analysis methods are discussed and developed for choice models. Regression fundamentals have been developed for sales model specification and estimation and expanded for latent class analysis.

Building Better Models with JMP Pro


Author: Jim Grayson,Sam Gardner,Mia Stephens
Publisher: SAS Institute
ISBN: 1629599565
Category: Mathematics
Page: 352
View: 9312
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Building Better Models with JMP® Pro provides an example-based introduction to business analytics, with a proven process that guides you in the application of modeling tools and concepts. It gives you the "what, why, and how" of using JMP® Pro for building and applying analytic models. This book is designed for business analysts, managers, and practitioners who may not have a solid statistical background, but need to be able to readily apply analytic methods to solve business problems. In addition, this book will greatly benefit faculty members who teach any of the following subjects at the lower to upper graduate level: predictive modeling, data mining, and business analytics. Novice to advanced users in business statistics, business analytics, and predictive modeling will find that it provides a peek inside the black box of algorithms and the methods used. Topics include: regression, logistic regression, classification and regression trees, neural networks, model cross-validation, model comparison and selection, and data reduction techniques. Full of rich examples, Building Better Models with JMP Pro is an applied book on business analytics and modeling that introduces a simple methodology for managing and executing analytics projects. No prior experience with JMP is needed. Make more informed decisions from your data using this newest JMP book.

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.

Einführung in die angewandte Wirtschaftsmathematik


Author: Jürgen Tietze
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3322935876
Category: Business & Economics
Page: 617
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Ein wirtschaftswissenschaftliches Studium ist heutzutage ohne Mathematik (als Hilfswissenschaft) undenkbar, mathematische Beschreibungs- und Optimierungsmodelle beherrschen große Teile der ökonomischen Theorie und in zunehmendem Maße auch der ökonomischen Praxis. Mathematik in diesem Zusammenhang bedeutet einerseits das Problem, mathematische Ideen zu verstehen, um die dazugehörigen Techniken zu beherrschen und andererseits, diese zunächst abstrakten Techniken zielgerichtet und sinnvoll für ökonomische Anwendungen nutzbar zu machen. Das nun in der 10. Auflage vorliegende Buch als Lehr-, Arbeits- und Übungsbuch vorrangig zum Selbststudium konzipiert, versucht, beide Aspekte zu berücksichtigen durch ausführliche Darstellung, Begründung und Einübung mathematischer Grundelemente und ökonomisch relevanter mathematischer Techniken. Der Text wurde für die 10. Auflage abermals durchgesehen, in vielen Details verbessert und aktualisiert (Währungsumstellung, Rechtschreibreform etc.)

Risiko

Wie man die richtigen Entscheidungen trifft
Author: Gerd Gigerenzer
Publisher: C. Bertelsmann Verlag
ISBN: 3641119901
Category: Psychology
Page: 400
View: 803
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Der neue Bestseller von Gerd Gigerenzer Erinnern wir uns an die weltweite Angst vor der Schweinegrippe, als Experten eine nie dagewesene Pandemie prognostizierten und Impfstoff für Millionen produziert wurde, der später still und heimlich entsorgt werden musste. Für Gerd Gigerenzer ist dies nur ein Beleg unseres irrationalen Umgangs mit Risiken. Und das gilt für Experten ebenso wie für Laien. An Beispielen aus Medizin, Rechtswesen und Finanzwelt erläutert er, wie die Psychologie des Risikos funktioniert, was sie mit unseren entwicklungsgeschichtlich alten Hirnstrukturen zu tun hat und welche Gefahren damit einhergehen. Dabei analysiert er die ungute Rolle von irreführenden Informationen, die von Medien und Fachleuten verbreitet werden. Doch Risiken und Ungewissheiten richtig einzuschätzen kann und sollte jeder lernen. Diese Risikoschulung erprobt Gigerenzer seit vielen Jahren mit verblüffenden Ergebnissen. Sein Fazit: Schon Kinder können lernen, mit Risiken realistisch umzugehen und sich gegen Panikmache wie Verharmlosung zu immunisieren.

Wahrscheinlichkeitsrechnung für Dummies


Author: Deborah J. Rumsey
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527805494
Category: Mathematics
Page: 374
View: 2794
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Die Wahrscheinlichkeitsrechnung wird in der Schule oft nur beiläufig behandelt, dabei handelt es sich um ein besonders spannendes und alltagstaugliches Teilgebiet der Mathematik. Für alle, die über dieses Thema noch etwas mehr erfahren wollen oder müssen, erklärt Deborah Rumsey verständlich und mit Humor, was sie unbedingt wissen sollten. Egal ob Kontingenztabelle, zentraler Grenzwertsatz, Stichproben-, Binomial- oder Poissonverteilung, in diesem Buch lernen Sie, was es ist und wie Sie es anwenden. Zu jedem Kapitel finden Sie online eine Übungsaufgabe samt Lösung, um das Gelernte zu festigen. Auch Tipps zu praktischen Anwendungen - ob bei der Arbeit oder am Pokertisch - kommen nicht zu kurz. So finden Sie in diesem Buch alles, was Sie über Wahrscheinlichkeitsrechnung unbedingt wissen sollten.

Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen
Author: Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642018378
Category: Business & Economics
Page: 502
View: 5844
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In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.

Java kurz & gut


Author: Robert Liguori,Patricia Liguori
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3955617599
Category: Computers
Page: 232
View: 6535
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Man kann es eigentlich kaum glauben: Diese mächtige Programmiersprache soll in ein kleines Taschenbuch passen? Nun, eine ausführliche Einführung in die Sprache ist Java – kurz & gut natürlich nicht, auch keine vollständige Referenz von A-Z. Dafür findet der erfahrene Programmierer hier aber alles Wichtige, was er bei der täglichen Arbeit braucht. Wie war das mit den Neuerungen in Java 8? Und wie hieß diese Kommandozeilenoption noch einmal genau? Auch ein Profi braucht manchmal eine Gedächtnisstütze. Da kommt diese klug organisierte Spickzettelsammlung gerade recht!

Real-Time Data Mining


Author: Florian Stompe
Publisher: Diplomica Verlag
ISBN: 3836678799
Category: Business & Economics
Page: 106
View: 2156
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Data Mining ist ein inzwischen etabliertes, erfolgreiches Werkzeug zur Extraktion von neuem, bislang unbekanntem Wissen aus Daten. In mittlerweile fast allen gr eren Unternehmen wird es genutzt um Mehrwerte f r Kunden zu generieren, den Erfolg von Marketingkampagnen zu erh hen, Betrugsverdacht aufzudecken oder beispielsweise durch Segmentierung unterschiedliche Kundengruppen zu identifizieren. Ein Grundproblem der intelligenten Datenanalyse besteht darin, dass Daten oftmals in rasanter Geschwindigkeit neu entstehen. Eink ufe im Supermarkt, Telefonverbindungen oder der ffentliche Verkehr erzeugen t glich eine neue Flut an Daten, in denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenh nge und Muster k nnen sich im Zeitverlauf mehr oder weniger stark ver ndern. Datenmodellierung findet in der Regel aber noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte Muster oder Zusammenh nge werden auch dann noch angenommen, wenn diese l ngst nicht mehr bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche k nnen dann unter Umst nden nicht mehr erkannt, Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf veralteten Warenk rben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu k nnen, muss das Wissen ber Daten aber m glichst aktuell und von ausgezeichneter Qualit t sein. Der Inhalt dieses Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.

Machine Learning mit Python

Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning
Author: Sebastian Raschka
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958454240
Category: Computers
Page: 424
View: 7835
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Wettbewerbsstrategie

Methoden zur Analyse von Branchen und Konkurrenten
Author: Michael E. Porter
Publisher: Campus Verlag
ISBN: 3593398443
Category: Business & Economics
Page: 486
View: 8473
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Seit 30 Jahren ist Michael E. Porters Buch zur Wettbewerbsstrategie der Klassiker zum Thema und Pflichtlektüre für Führungskräfte. Schritt für Schritt entwickelt der Autor alle Instrumente, die ein Manager für die Branchenanalyse benötigt. Seine Ausführungen erklären die grundlegenden Kräfte des brancheninternen Wettbewerbs. Fundiert und praxisnah stellt er konkrete Methoden zur Analyse von Branchen vor. Diese 12. Auflage ist vollständig durchgesehen, aktualisiert und erweitert.

Der Weg zu den Besten

Die sieben Management-Prinzipien für dauerhaften Unternehmenserfolg
Author: James C. Collins,Jim Collins
Publisher: Campus Verlag
ISBN: 3593386488
Category: Business & Economics
Page: 323
View: 3750
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Wie wird aus einem guten Unternehmen ein Spitzenunternehmen? Jim Collins und sein Team haben über mehrere Jahre 1500 Unternehmen beobachtet, die Spitzenleistungen erzielten. Bei elf Unternehmen, die die Pole Position mindestens 15 Jahre beibehalten konnten, machte Collins sieben Schlüsselfaktoren aus, die für den Erfolg verantwortlich sind.

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen
Author: Thomas H. Davenport
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648156
Category: Fiction
Page: 214
View: 3786
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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.

Deutsch heute

Grundstufe
Author: Jack Moeller,Barbara Beckman Sharon
Publisher: Houghton Mifflin Harcourt (HMH)
ISBN: 9780395591437
Category: Foreign Language Study
Page: 582
View: 869
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Presents native speakers to aid in learning German.

Statistik II für Dummies


Author: Deborah J. Rumsey
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527669248
Category: Mathematics
Page: 372
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Vom Absolutrang bis zum Zweifach-Varianzanalysemodell – alles, was Sie über weiterführende Statistik wissen sollten Es gibt Qualen, große Qualen und Statistik, so sehen es viele Studenten. Mit diesem Buch lernen Sie weiterführende Statistik so leicht wie möglich. Deborah Rumsey zeigt Ihnen, wie Sie Varianzanalysen und Chi-Quadrat-Tests berechnen, wie Sie mit Regressionen arbeiten, ein Modell erstellen, Korrelationen bilden, nichtparametrische Prozeduren durchführen und vieles mehr. Aber auch die Grundlagen der Statistik bleiben nicht außen vor und deshalb erklärt Ihnen die Autorin, was Sie zu Mittelwerten, Vertrauensintervallen und Co wissen sollten. So lernen Sie die Methoden, die Sie brauchen, und erhalten das Handwerkszeug, um erfolgreich Ihre Statistikprüfungen zu bestehen. Sie erfahren: • Wie Sie mit multiplen Regressionen umgehen • Was es mit dem Vorzeichentest und dem Vorzeichenrangtest auf sich hat • Wie Sie sich innerhalb der statistischen Techniken zurechtfinden • Was das richtige Regressionsmodell für Ihre Analyse ist • Wie Regression und ANOVA zusammenhängen