Найти книгу: "Data Mining for Business Analytics"

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro® presents an applied and interactive approach to data mining. Featuring hands-on applications with JMP Pro®, a statistical package from the SAS Institute, the book uses engaging, real-world examples to build a theoretical and practical understanding of key data mining methods, especially predictive models for classification and prediction. Topics include data visualization, dimension reduction techniques, clustering, linear and logistic regression, classification and regression trees, discriminant analysis, naive Bayes, neural networks, uplift modeling, ensemble models, and time series forecasting. Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro® also includes: Detailed summaries that supply an outline of key topics at the beginning of each chapter End-of-chapter examples and exercises that allow readers to expand their comprehension of the presented material Data-rich case studies to illustrate various applications of data mining techniques A companion website with over two dozen data sets, exercises and case study solutions, and slides for instructors Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro® is an excellent textbook for advanced undergraduate and graduate-level courses on data mining, predictive analytics, and business analytics. The book is also a one-of-a-kind resource for data scientists, analysts, researchers, and practitioners working with analytics in the fields of management, finance, marketing, information technology, healthcare, education, and any other data-rich field. Galit Shmueli, PhD, is Distinguished Professor at National Tsing Hua University’s Institute of Service Science. She has designed and instructed data mining courses since 2004 at University of Maryland, Statistics.com, Indian School of Business, and National Tsing Hua University, Taiwan. Professor Shmueli is known for her research and teaching in business analytics, with a focus on statistical and data mining methods in information systems and healthcare. She has authored over 70 journal articles, books, textbooks, and book chapters, including Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in XLMiner®, Third Edition, also published by Wiley. Peter C. Bruce is President and Founder of the Institute for Statistics Education at www.statistics.com He has written multiple journal articles and is the developer of Resampling Stats software. He is the author of Introductory Statistics and Analytics: A Resampling Perspective and co-author of Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in XLMiner ®, Third Edition, both published by Wiley. Mia Stephens is Academic Ambassador at JMP®, a division of SAS Institute. Prior to joining SAS, she was an adjunct professor of statistics at the University of New Hampshire and a founding member of the North Haven Group LLC, a statistical training and consulting company. She is the co-author of three other books, including Visual Six Sigma: Making Data Analysis Lean, Second Edition, also published by Wiley. Nitin R. Patel, PhD, is Chairman and cofounder of Cytel, Inc., based in Cambridge, Massachusetts. A Fellow of the American Statistical Association, Dr. Patel has also served as a Visiting Professor at the Massachusetts Institute of Technology and at Harvard University. He is a Fellow of the Computer Society of India and was a professor at the Indian Institute of Management, Ahmedabad, for 15 years. He is co-author of Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in XLMiner®, Third Edition, also published by Wiley.

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.

Целью учебника "English for Businessmen" является оказание практической помощи изучающим английский язык для применения его в сфере бизнеса и менеджмента. Тексты учебника включают как деловую, так и общебытовую тематику, а система грамматических и лексических упражнений дает возможность усвоить содержащийся в них языковой материал. Многие годы учебник пользуется популярностью и неизменным спросом на всей территории Российской Федерации. Настоящее издание было существенно переработано с целью отражения новых реальностей и тенденций в плане ведения бизнеса и в окружающей нас действительности. Данное издание учебника "English for Businessmen" является обновленной редакцией предыдущего издания, завоевавшего популярность в России и других странах СНГ. Учебник предназначен для углубленного изучения английского языка на продвинутом уровне и обеспечивает активное владение английским языком в повседневном и деловом общении.

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.