Data Science für Unternehmen: Was Sie über Data Mining und... wissen müssen-

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Data Science for Business : What You Need to Know about Data Mining and...
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ISBN
9781449361327
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1449361323
ISBN-13
9781449361327
eBay Product ID (ePID)
166402440

Product Key Features

Number of Pages
413 Pages
Language
English
Publication Name
Data Science for Business : What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking
Publication Year
2013
Subject
Data Modeling & Design, General, Databases / Data Mining, Enterprise Applications / General, Business Mathematics
Type
Textbook
Author
Tom Fawcett, Foster Provost
Subject Area
Computers, Business & Economics
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Height
0.9 in
Item Weight
24.8 Oz
Item Length
9 in
Item Width
7.2 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.312
Table Of Content
Praise Preface Chapter 1: Introduction: Data-Analytic Thinking Chapter 2: Business Problems and Data Science Solutions Chapter 3: Introduction to Predictive Modeling: From Correlation to Supervised Segmentation Chapter 4: Fitting a Model to Data Chapter 5: Overfitting and Its Avoidance Chapter 6: Similarity, Neighbors, and Clusters Chapter 7: Decision Analytic Thinking I: What Is a Good Model? Chapter 8: Visualizing Model Performance Chapter 9: Evidence and Probabilities Chapter 10: Representing and Mining Text Chapter 11: Decision Analytic Thinking II: Toward Analytical Engineering Chapter 12: Other Data Science Tasks and Techniques Chapter 13: Data Science and Business Strategy Chapter 14: Conclusion Proposal Review Guide Another Sample Proposal Glossary Bibliography Index Colophon
Synopsis
Data Science for Business is intended for those who need to understand data science/data mining, and those who want to develop their skill at data-analytic thinking. This is not a book about algorithms. Instead it presents a set of fundamental principles for extracting useful knowledge from data., Data Science for Business is intended for those who need to understand data science/data mining, and those who want to develop their skill at data-analytic thinking. This is not a book about algorithms. Instead it presents a set of fundamental principles for extracting useful knowledge from data. These fundamental principles are the foundation for many algorithms and techniques for data mining, but also underlie the processes and methods for approaching business problems data-analytically, evaluating particular data science solutions, and evaluating general data science plans. After reading the book, the reader should be able to: Envision data science opportunities Discuss data science intelligently with data scientists and with other stakeholders better understand proposals for data science projects and investments participate integrally in data science projects, Written by renowned data science experts Foster Provost and Tom Fawcett, Data Science for Business introduces the fundamental principles of data science, and walks you through the "data-analytic thinking" necessary for extracting useful knowledge and business value from the data you collect. This guide also helps you understand the many data-mining techniques in use today. Based on an MBA course Provost has taught at New York University over the past ten years, Data Science for Business provides examples of real-world business problems to illustrate these principles. You'll not only learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists, but also how participate intelligently in your company's data science projects. You'll also discover how to think data-analytically, and fully appreciate how data science methods can support business decision-making. Understand how data science fits in your organization--and how you can use it for competitive advantage Treat data as a business asset that requires careful investment if you're to gain real value Approach business problems data-analytically, using the data-mining process to gather good data in the most appropriate way Learn general concepts for actually extracting knowledge from data Apply data science principles when interviewing data science job candidates
LC Classification Number
QA76.9.D343

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