Business Analytics with R and Python

David L. Olson

ISBN 10: 9819747740 ISBN 13: 9789819747740
Edité par Springer, 2025
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Synopsis :

This book provides an overview of data mining methods in the field of business. Business management faces challenges in serving customers in better ways, in identifying risks, and analyzing the impact of decisions. Of the three types of analytic tools, descriptive analytics focuses on what has happened and predictive analytics extends statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. Chapter 1 provides an overview of business management problems. Chapter 2 describes how analytics and knowledge management have been used to better cope with these problems. Chapter 3 describes initial data visualization tools. Chapter 4 describes association rules and software support. Chapter 5 describes cluster analysis with software demonstration. Chapter 6 discusses time series analysis with software demonstration. Chapter 7 describes predictive classification data mining tools. Applications of the context of management are presented in Chapter 8. Chapter 9 covers prescriptive modeling in business and applications of artificial intelligence.

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Détails bibliographiques

Titre : Business Analytics with R and Python
Éditeur : Springer
Date d'édition : 2025
Reliure : PAP
Etat : New

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Olson, David L.
Edité par Springer, 2025
ISBN 10 : 9819747740 ISBN 13 : 9789819747740
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Taschenbuch. Etat : Neu. Business Analytics with R and Python | David L. Olson (u. a.) | Taschenbuch | AI for Risks | x | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9789819747740 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 133882773

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides an overview of data mining methods in the field of business. Business management faces challenges in serving customers in better ways, in identifying risks, and analyzing the impact of decisions. Of the three types of analytic tools, descriptive analytics focuses on what has happened and predictive analytics extends statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. Chapter 1 provides an overview of business management problems. Chapter 2 describes how analytics and knowledge management have been used to better cope with these problems. Chapter 3 describes initial data visualization tools. Chapter 4 describes association rules and software support. Chapter 5 describes cluster analysis with software demonstration. Chapter 6 discusses time series analysis with software demonstration. Chapter 7 describes predictive classification data mining tools. Applications of the context of management are presented in Chapter 8. Chapter 9 covers prescriptive modeling in business and applications of artificial intelligence.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 208 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789819747740

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