R for Marketing Research and Analytics


Author: Chris Chapman,Elea McDonnell Feit
Publisher: Springer
ISBN: 3319144367
Category: Business & Economics
Page: 454
View: 4266
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This book is a complete introduction to the power of R for marketing research practitioners. The text describes statistical models from a conceptual point of view with a minimal amount of mathematics, presuming only an introductory knowledge of statistics. Hands-on chapters accelerate the learning curve by asking readers to interact with R from the beginning. Core topics include the R language, basic statistics, linear modeling, and data visualization, which is presented throughout as an integral part of analysis. Later chapters cover more advanced topics yet are intended to be approachable for all analysts. These sections examine logistic regression, customer segmentation, hierarchical linear modeling, market basket analysis, structural equation modeling, and conjoint analysis in R. The text uniquely presents Bayesian models with a minimally complex approach, demonstrating and explaining Bayesian methods alongside traditional analyses for analysis of variance, linear models, and metric and choice-based conjoint analysis. With its emphasis on data visualization, model assessment, and development of statistical intuition, this book provides guidance for any analyst looking to develop or improve skills in R for marketing applications.

Programmieren mit R


Author: Uwe Ligges
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3540267328
Category: Mathematics
Page: 237
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R ist eine objekt-orientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik - frei erhältlich unter der GPL. Ziel dieses Buches ist es, nicht nur ausführlich in die Grundlagen der Sprache R einzuführen, sondern auch ein Verständnis der Struktur der Sprache zu vermitteln. Leicht können so eigene Methoden umgesetzt, Objektklassen definiert und ganze Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammengestellt werden. Die enormen Grafikfähigkeiten von R werden detailliert beschrieben. Das Buch richtet sich an alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenenalyse und -visualisierung einsetzen möchten: Studierende, die Daten in Projekten oder für ihre Diplomarbeit analysieren möchten, Forschende, die neue Methoden ausprobieren möchten, und diejenigen, die in der Wirtschaft täglich Daten aufbereiten, analysieren und anderen in komprimierter Form präsentieren.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Category: Computers
Page: 542
View: 2755
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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.

Strategische Marktforschung


Author: Guenter Weber
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486789961
Category: Business & Economics
Page: 280
View: 9562
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Der Verfasser ist mit seiner Arbeit "Strategische Marktforschung" mit dem Wissenschaftspreis der deutschen Marketing-Vereinigung 1997 ausgezeichnet worden. Die Auszeichnung würdigt die empirisch fundierte und nachvollziehbare Arbeit, die Erkenntnisfortschritte im Marketing erbringt, und die insbesondere Marketing-Praktikern ein gutes Transferbeispiel bietet, das auf viele Unternehmen übertragbar ist.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Category: Computers
Page: 552
View: 4637
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Customer Relationship Analytics

Praktische Anwendung des Data Mining im CRM
Author: Peter Neckel,Bernd Knobloch
Publisher: N.A
ISBN: 9783864900907
Category:
Page: 420
View: 1726
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Data Science für Dummies


Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780675X
Category: Mathematics
Page: 382
View: 9088
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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.

R für Dummies


Author: Andrie de Vries,Joris Meys
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527812520
Category: Computers
Page: 414
View: 911
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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

Predictive Analytics für Dummies


Author: Anasse Bari,Mohamed Chaouchi,Tommy Jung
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: N.A
Category:
Page: 360
View: 6203
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The Challenger Sale

Kunden herausfordern und erfolgreich überzeugen
Author: Matthew Dixon,Brent Adamson
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864147239
Category: Business & Economics
Page: 288
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Gibt es ein Rezept für Verkaufserfolg? Die meisten Führungskräfte im Vertrieb verweisen hier zuerst auf eine gute Kundenbeziehung – und sie liegen falsch damit. Die besten Verkäufer versuchen nicht nur einfach eine gute Beziehung zu ihren Kunden aufzubauen – sie stellen primär die Denkweisen und Überzeugungen ihrer Kunden in Frage. Basierend auf einer umfassenden Studie mit mehreren tausend Vertriebsmitarbeitern in unterschiedlichen Branchen und Ländern, zeigt "The Challenger Sale", dass das klassische vertriebliche Vorgehen mit dem Aufbau von Beziehungen immer weniger funktioniert, je komplexer die Lösungen sind. Doch wie unterscheiden sich Fertigkeiten, Verhaltensweisen, Wissen und Einstellung der Spitzenverkäufer vom Durchschnitt? Die Studie zeigt deutlich, dass die Verhaltensweisen, die den Challenger so erfolgreich machen, replizierbar und strukturiert vermittelbar sind. Die Autoren erklären, wie fast jeder Verkäufer, ausgestattet mit den richtigen Werkzeugen, diesen Ansatz erfolgreich umsetzen kann und so höhere Kundenbindung und letztendlich mehr Wachstum generiert. Das Buch ist eine Quelle der Inspiration und hilft dem Leser, sein Profil als Vertriebler zu analysieren und gezielt zu verändern, um am Ende kreativer und besser zu sein.

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.

Methodik der empirischen Forschung


Author: Daniel Klapper,Udo Konradt,Achim Walter,Joachim Wolf
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783834904690
Category: Social sciences
Page: 445
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Das BilderBuch -

des nützlichen und unnützen Wissens
Author: David McCandless
Publisher: Albrecht Knaus Verlag
ISBN: 3641091993
Category: Political Science
Page: 256
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Sehen und verstehen – was Sie in diesem Buch entdecken, wird Ihnen nicht mehr aus dem Kopf gehen. Noch nie war Wissen so schön anzusehen. Noch nie waren Zusammenhänge so leicht zu durchschauen. Das Visualisierungsgenie David McCand less erschafft aus Zahlen, Daten und Fakten einzigartige und unvergessliche Grafiken und Bilder, die unsere Synapsen zum Schwingen bringen. In welchem Land werden die meisten Bücher gelesen? Welcher Bart passt zu welchem Gesicht? Welche Musikstile beeinflussen sich wie? Welche Moralvorstellungen verbinden sich mit welcher Religion? Was verbraucht mehr Kalorien: Blümchensex oder Lesen? Welche alternativen Heilmethoden haben welche wissenschaftliche Evidenz? David McCandless ist einer der angesagtesten Informationsdesigner und gehört zu einer neuen Generation von Journalisten. Er setzt spannende Fakten ebenso überzeugend ins Bild wie komplizierte Zusammenhänge. Mithilfe von Farben und Formen macht er Wissen sichtbar. So entsteht aus über einhundert originellen Bildern ein Kaleidoskop aus nützlichem und unnützem Wissen, das einfach Spaß macht. Hoher Spaßfaktor! Ein »Lesegenuss« voller Anregungen und Überraschungen, bestens als Geschenk geeignet.

big data @ work

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

Zeitreihenmodelle


Author: Andrew C. Harvey
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486786741
Category: Business & Economics
Page: 396
View: 5738
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Gegenstand des Werkes sind Analyse und Modellierung von Zeitreihen. Es wendet sich an Studierende und Praktiker aller Disziplinen, in denen Zeitreihenbeobachtungen wichtig sind.

Leading Change

Wie Sie Ihr Unternehmen in acht Schritten erfolgreich verändern
Author: John P. Kotter
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800646153
Category: Fiction
Page: 158
View: 3761
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John P. Kotters wegweisendes Werk Leading Change erschien 1996 und zählt heute zu den wichtigsten Managementbüchern überhaupt. Es wurde in zahlreiche Sprachen übersetzt und millionenfach verkauft. Der Druck auf Unternehmen, sich den permanent wandelnden internen und externen Einflüssen zu stellen, wird weiter zunehmen. Dabei gehört ein offener, aber professionell geführter Umgang mit Change-Prozessen zu den Wesensmerkmalen erfolgreicher Unternehmen im 21. Jahrhundert und zu den größten Herausforderungen in der Arbeit von Führungskräften. Einer der weltweit renommiertesten Experten auf diesem Gebiet hat basierend auf seinen Erfahrungen aus Forschung und Praxis einen visionären Text geschrieben, der zugleich inspirierend und gefüllt ist mit bedeutenden Implikationen für das Change-Management. Leading Change zeigt Ihnen, wie Sie Wandlungsprozesse in Unternehmen konsequent führen. Beginnend mit den Gründen, warum viele Unternehmen an Change-Prozessen scheitern, wird im Anschluss ein Acht-Stufen-Plan entwickelt, der Ihnen hilft, pragmatisch einen erfolgreichen Wandel zu gestalten. Wenn Sie wissen möchten, warum Ihre letzte Change-Initiative scheiterte, dann lesen Sie dieses Buch am besten gleich, sodass Ihr nächstes Projekt von Erfolg gekrönt wird. Ralf Dobelli, getabstract.com Leading Change is simply the best single work I have seen on strategy implementation. William C. Finnie, Editor-in-Chief Strategy & Leadership Leading Change ist ein weltweiter, zeitloser Bestseller. Werner Seidenschwarz, Seidenschwarz & Comp.

Sarstedt/Schütz, IBM SPSS Syntax

Eine anwendungsorientierte Einführung
Author: Marko Sarstedt,Tobias Schütz
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800643626
Category: Business & Economics
Page: 196
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Der souveräne Umgang mit der SPSS Syntax bietet einen unschätzbaren Vorteil für die tägliche Arbeit von Anwendern, die mit der Analyse von Daten zu tun haben. Das Buch ist eine integrierte Einführung in die Steuersprache von IBM SPSS Statistics für Studenten, Forscher und Praktiker. Es behandelt neben den notwendigen Grundlagen die Themengebiete Datenaufbereitung, Datentrans-formation und -modifikation. Weitere Themengebiete umfassen die Makro- und Matrixsprache, die in der 2. Auflage deutlich erweitert worden sind. Die Neuauflage wurde von Grund auf neu bearbeitet und um zahlreiche typische Anwendungsbeispiele ergänzt, die anhand realer Daten u.?a. des J.?D. Power and Associates Customer Satisfaction Index veranschaulicht werden. Die zugehörigen Datensätze sind als kostenloses Zusatzmaterial im Internet erhältlich.

Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Category: Computers
Page: 160
View: 8964
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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.

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Author: Nathan Yau
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527760229
Category: Statistics / Graphic methods / Data processing
Page: 422
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A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.