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Predictive Analytics für Dummies
die analytische Glaskugel : auf einen Blick: unstrukturierte und strukturierte Daten analysieren : Algorithmen und Datenanalyse-Techniken nutzen : Vorhersagemodelle erstellen : Fallstricke vermeiden
Verfasserangabe: Anasse Bari, Mohamed Chaouchi und Tommy Jung ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Regine Freudenstein
Jahr: 2016
Verlag: Weinheim, Wiley
Mediengruppe: Buch
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Inhalt
Umfassende Einführung in Predictive Analytics, ein neues betriebswirtschaftliches Aufgabenfeld, das Data-Mining mit spezifischen Geschäftsprozessen abstimmt. Mit Beispielanwendungen in R und Python.
Sie möchten endlich wissen, was es mit Predictive Analytics auf sich hat und ob es vielleicht mathematische Verfahren gibt, die Ihnen die Prognose zukünftiger Entwicklungen erleichtern? Dieses Buch versetzt Sie mit den passenden Werkzeugen schnell in die Lage, Daten zu sammeln und zu analysieren und dann Vorhersagen zu machen. Die Autoren werden Sie nicht mit höherer Mathematik behelligen, sondern stattdessen anhand von zahlreichen Beispielen deutlich machen, welche Algorithmen wann zum Ziel führen und wie man die richtigen Modelle für die Zukunft wählt. Auch vermeintliche Randthemen werden angesprochen wie "Wie erkläre und präsentiere ich die Erkenntnisse den Kollegen?", "Was sind realistische Ziele?" und "Was kann ich mir finanziell leisten?"
 
 
 
Aus dem Inhalt:
Teil I
Erste Bekanntschaft mit Predictive Analytics 25
Die Arena betreten 27
Predictive Analytics in der freien Wildbahn 39
Datentypen und die damit verbundenen Techniken 63
Die Komplexität von Daten 77
Teil II
Algorithmen bei der Modellbildung berücksichtigen 93
Modelle verwenden 95
Ähnlichkeiten bei Daten erkennen 109
Mithilfe der Klassifizierung von Daten die Zukunft vorhersagen 131
Teil III
Einen Fahrplan entwickeln 159
Ihr Management von der Einführung von Predictive Analytics
Vorbereitung der Daten 181
Ein Vorhersagemodell erstellen 191
Visualisierung analytischer Ergebnisse 203
Teil IV
Predictive Analytics programmieren 221
Grundlegende vorhersagende Beispiele erzeugen 223
Grundlegende Beispiele für unüberwachte Vorhersagen 251
Die vorhersagende Modellierung in R 269
Fallen bei der Analyse vermeiden 295
Auf Big Data zielen 315
Teil V
Zehn Gründe für die Durchführung von Predictive Analytics 331
Zehn Schritte zum Erstellen eines Vorhersagemodells 341
Stichwortverzeichnis 353
 
Details
VerfasserInnenangabe: Anasse Bari, Mohamed Chaouchi und Tommy Jung ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Regine Freudenstein
Jahr: 2016
Verlag: Weinheim, Wiley
Systematik: NT.EIA
ISBN: 978-3-527-71291-5
2. ISBN: 3-527-71291-7
Beschreibung: 1. Auflage, 357 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Beteiligte Personen: Freudenstein, Regine [Übers.]
Originaltitel: Predictive analytics for dummies
Mediengruppe: Buch