Business analytics python von olson david (14 Ergebnisse)
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Business Analytics with R and Python (AI for Risks)
Olson, David L. (Author)/ Wu, Desheng Dash (Author)/ Luo, Cuicui (Author)/ Nabavi, Majid (Author)
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Business Analytics with R and Python (AI for Risks)
Olson, David L.; Wu, Desheng Dash; Luo, Cuicui; Nabavi, Majid
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Business Analytics with R and Python (AI for Risks)
Olson, David L. (Author)/ Wu, Desheng Dash (Author)/ Luo, Cuicui (Author)/ Nabavi, Majid (Author)
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Business Analytics with R and Python (AI for Risks)
Olson, David L. (Author)/ Wu, Desheng Dash (Author)/ Luo, Cuicui (Author)/ Nabavi, Majid (Author)
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Hardcover. Zustand: Brand New. 206 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2024
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Zustand: New. 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, d.
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Taschenbuch. Zustand: 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.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. 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 ha…s 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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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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, desc…riptive 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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Taschenbuch. Zustand: Neu. 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. 208 pp. Englisch.
