AI-Powered Business Analytics : From Data to Decisions
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd Nov 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - This book offers an integrated framework that actively leverages AI-driven analytics, empowering businesses to transform raw data into strategic insights, actionable intelligence, and informed decision-making. It expertly covers core AI techniques and presents real-world case studies from diverse industries. Furthermore, the book provides step-by-step methodologies for constructing effective AI analytics solutions, guiding readers through the practical application of these powerful tools.The author empowers the reader to adopt strategies that actively increase predictive accuracy, automate complex analyses, and improve business processes, ultimately leading to better outcomes. The clear and structured chapters facilitate understanding, starting with the basics and progressing to advanced machine learning algorithms, equipping readers with hands-on skills for future practical applications. Key topics covered include neural networks, deep learning fundamentals, and convolutional and recurrent networks. The book illustrates this essential knowledge with real-world applications for solving complex business problems. Furthermore, it delves into natural language processing methods, sentiment analysis, text classification, and document analytics within the context of business cases like customer feedback analysis and market intelligence. By actively engaging with the material, the reader will learn and understand the tools for both predictive and prescriptive analytics, gaining valuable competitive insights and enhanced strategic decision-making capabilities. This comprehensive approach ensures readers can confidently apply AI to drive tangible business improvements.This book is targeted at upper-level undergraduates and graduates in Business Analytics, Data Science, AI in Business, MBA in Analytics, and Digital Transformation. Industry professionals like business analysts, data analysts, data scientists, AI specialists, and decision-makers seeking strategic AI analytics implementation will also benefit.…
N° de ref. del artículo 9781041138389
- Título
- AI-Powered Business Analytics : From Data to Decisions
- Autor
- Muhammad Usman Tariq
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd Nov 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1041138385
- ISBN 13
- 9781041138389
- Dimensiones
- 234x156x35 mm
This book offers an integrated framework that actively leverages AI-driven analytics, empowering businesses to transform raw data into strategic insights, actionable intelligence, and informed decision-making. It expertly covers core AI techniques and presents real-world case studies from diverse industries. Furthermore, the book provides step-by-step methodologies for constructing effective AI analytics solutions, guiding readers through the practical application of these powerful tools.
The author empowers the reader to adopt strategies that actively increase predictive accuracy, automate complex analyses, and improve business processes, ultimately leading to better outcomes. The clear and structured chapters facilitate understanding, starting with the basics and progressing to advanced machine learning algorithms, equipping readers with hands-on skills for future practical applications. Key topics covered include neural networks, deep learning fundamentals, and convolutional and recurrent networks. The book illustrates this essential knowledge with real-world applications for solving complex business problems. Furthermore, it delves into natural language processing methods, sentiment analysis, text classification, and document analytics within the context of business cases like customer feedback analysis and market intelligence. By actively engaging with the material, the reader will learn and understand the tools for both predictive and prescriptive analytics, gaining valuable competitive insights and enhanced strategic decision-making capabilities. This comprehensive approach ensures readers can confidently apply AI to drive tangible business improvements.
This book is targeted at upper-level undergraduates and graduates in Business Analytics, Data Science, AI in Business, MBA in Analytics, and Digital Transformation. Industry professionals like business analysts, data analysts, data scientists, AI specialists, and decision-makers seeking strategic AI analytics implementation will also benefit.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Muhammad Usman Tariq, is a distinguished professional with over 16 years of experience in both academia and industry, focusing on the integration of artificial intelligence and emerging technologies. As a leading expert in research and case studies, Dr. Tariq has worked in private and public sectors across the United States, Asia, and the Middle East. Currently, he is Associate Professor of Business Analytics at the Abu Dhabi University.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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