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Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications
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Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications

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    Artikelmerkmale

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    Gut: Buch, das gelesen wurde, sich aber in einem guten Zustand befindet. Der Einband weist nur sehr ...
    Book Title
    Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, an
    ISBN
    9781119835172
    Kategorie

    Über dieses Produkt

    Product Identifiers

    Publisher
    Wiley & Sons, Incorporated, John
    ISBN-10
    1119835178
    ISBN-13
    9781119835172
    eBay Product ID (ePID)
    18058371724

    Product Key Features

    Number of Pages
    688 Pages
    Language
    English
    Publication Name
    Machine Learning for Business Analytics : concepts, Techniques, and Applications in R
    Subject
    Neural Networks, Databases / Data Mining
    Publication Year
    2023
    Type
    Textbook
    Subject Area
    Computers
    Author
    Nitin R. Patel, Peter Gedeck, Inbal Yahav, Peter C. Bruce, Galit Shmueli
    Format
    Hardcover

    Dimensions

    Item Height
    1.4 in
    Item Weight
    40.9 Oz
    Item Length
    10.3 in
    Item Width
    7.3 in

    Additional Product Features

    Edition Number
    2
    Intended Audience
    Scholarly & Professional
    LCCN
    2023-000422
    Dewey Edition
    23
    Illustrated
    Yes
    Dewey Decimal
    658.05631
    Synopsis
    MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS Machine learning --also known as data mining or data analytics-- is a fundamental part of data science. It is used by organizations in a wide variety of arenas to turn raw data into actionable information. Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R provides a comprehensive introduction and an overview of this methodology. This best-selling textbook covers both statistical and machine learning algorithms for prediction, classification, visualization, dimension reduction, rule mining, recommendations, clustering, text mining, experimentation, and network analytics. Along with hands-on exercises and real-life case studies, it also discusses managerial and ethical issues for responsible use of machine learning techniques. This is the second R edition of Machine Learning for Business Analytics . This edition also includes: A new co-author, Peter Gedeck, who brings over 20 years of experience in machine learning using R An expanded chapter focused on discussion of deep learning techniques A new chapter on experimental feedback techniques including A/B testing, uplift modeling, and reinforcement learning A new chapter on responsible data science Updates and new material based on feedback from instructors teaching MBA, Masters in Business Analytics and related programs, undergraduate, diploma and executive courses, and from their students A full chapter devoted to relevant case studies with more than a dozen cases demonstrating applications for the machine learning techniques End-of-chapter exercises that help readers gauge and expand their comprehension and competency of the material presented A companion website with more than two dozen data sets, and instructor materials including exercise solutions, slides, and case solutions This textbook is an ideal resource for upper-level undergraduate and graduate level courses in data science, predictive analytics, and business analytics. It is also an excellent reference for analysts, researchers, and data science practitioners working with quantitative data in management, finance, marketing, operations management, information systems, computer science, and information technology.
    LC Classification Number
    HF5548.2.S448434

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