Найти книгу: "Data Mining and Statistics for Decision Making"

Data mining is the process of automatically searching large volumes of data for models and patterns using computational techniques from statistics, machine learning and information theory; it is the ideal tool for such an extraction of knowledge. Data mining is usually associated with a business or an organization's need to identify trends and profiles, allowing, for example, retailers to discover patterns on which to base marketing objectives. This book looks at both classical and recent techniques of data mining, such as clustering, discriminant analysis, logistic regression, generalized linear models, regularized regression, PLS regression, decision trees, neural networks, support vector machines, Vapnik theory, naive Bayesian classifier, ensemble learning and detection of association rules. They are discussed along with illustrative examples throughout the book to explain the theory of these methods, as well as their strengths and limitations. Key Features: Presents a comprehensive introduction to all techniques used in data mining and statistical learning, from classical to latest techniques. Starts from basic principles up to advanced concepts. Includes many step-by-step examples with the main software (R, SAS, IBM SPSS) as well as a thorough discussion and comparison of those software. Gives practical tips for data mining implementation to solve real world problems. Looks at a range of tools and applications, such as association rules, web mining and text mining, with a special focus on credit scoring. Supported by an accompanying website hosting datasets and user analysis. Statisticians and business intelligence analysts, students as well as computer science, biology, marketing and financial risk professionals in both commercial and government organizations across all business and industry sectors will benefit from this book.

В книге представлены наиболее актуальные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Все три направления рассмотрены в достаточном для понимания и дальнейшего использования на практике объеме. Описание методов и алгоритмов анализа данных и иллюстрация их работы на примерах позволит использовать книгу не только как учебное пособие, но и как практическое руководство при разработке программного обеспечения.

This book is intended to provide the applied researcher with the capacity to perform statistical analyses with SAS software without wading through pages of technical documentation. The researcher is provided with the necessary SAS statements to run programs for most of the commonly used statistics, explanations of the computer output, interpretations of results, and examples of how to construct tables and write up results for reports and journal articles.

Аудиокурс делового английского языка – ваш учитель и гид по вопросам международных бизнес контактов. Вы не только получите представление об английском языке делового этикета. Вас ожидают актуальные бизнес ситуации, увлекательное путешествие в реальный мир современного бизнеса. Курс составлен с учетом специфики речевого поведения англичан и американцев, не требует одновременного использования словаря: все ситуации и диалоги воспроизводятся с переводом на русский язык. Курс делового английского языка представлен 4-мя уроками, каждый из которых состоит из ряда тем, объединенных в единую сюжетную линию. Предназначен для самостоятельного изучения языка современного делового этикета и рассчитан на широкий круг лиц.

Книга является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining». Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный (OLAP), интеллектуальный (Data Mining), визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных. Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его применения. Для студентов и специалистов в области анализа данных.

Making Perfect is a nonfiction business book and case study about how, through spending quality one-on-one time with each of her employees, Staffwell CEO Teri Lindeberg was able to learn from them what they wanted from and for the company, and how by using this information she was able to significantly improve the company and its operations.