nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Perform time series forecasts, linear prediction, and data segmentation with no-code Excel machine learning Key Features:Segment data, regression predictions, and time series forecasts without writing any code Group multiple variables with K-means using Excel plugin without programming Build, validate, and predict with a multiple linear regression model and time series forecasts Book Description: Data Forecasting and Segmentation Using Microsoft Excel guides you through basic statistics to test whether your data can be used to perform regression predictions and time series forecasts. The exercises covered in this book use real-life data from Kaggle, such as demand for seasonal air tickets and credit card fraud detection. You'll learn how to apply the grouping K-means algorithm, which helps you find segments of your data that are impossible to see with other analyses, such as business intelligence (BI) and pivot analysis. By analyzing groups returned by K-means, you'll be able to detect outliers that could indicate possible fraud or a bad function in network packets. By the end of this Microsoft Excel book, you'll be able to use the classification algorithm to group data with different variables. You'll also be able to train linear and time series models to perform predictions and forecasts based on past data. What You Will Learn:Understand why machine learning is important for classifying data segmentation Focus on basic statistics tests for regression variable dependency Test time series autocorrelation to build a useful forecast Use Excel add-ins to run K-means without programming Analyze segment outliers for possible data anomalies and fraud Build, train, and validate multiple regression models and time series forecasts Who this book is for: This book is for data and business analysts as well as data science professionals. MIS, finance, and auditing professionals working with MS Excel will also find this book beneficial.

N� de ref. del art�culo 9781803247731

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Data Forecasting and Segmentation Using Microsoft Excel : Perform data grouping, linear predictions, and time series machine learning statistics without using code
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2022
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1803247738
ISBN 13: 9781803247731
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 191 de alto por 18 de largo
Peso: 607 gramos

Acerca de

Sinopsis

Perform time series forecasts, linear prediction, and data segmentation with no-code Excel machine learning

Key Features

Segment data, regression predictions, and time series forecasts without writing any code
Group multiple variables with K-means using Excel plugin without programming
Build, validate, and predict with a multiple linear regression model and time series forecasts

Book Description

Data Forecasting and Segmentation Using Microsoft Excel guides you through basic statistics to test whether your data can be used to perform regression predictions and time series forecasts. The exercises covered in this book use real-life data from Kaggle, such as demand for seasonal air tickets and credit card fraud detection.

You'll learn how to apply the grouping K-means algorithm, which helps you find segments of your data that are impossible to see with other analyses, such as business intelligence (BI) and pivot analysis. By analyzing groups returned by K-means, you'll be able to detect outliers that could indicate possible fraud or a bad function in network packets.

By the end of this Microsoft Excel book, you'll be able to use the classification algorithm to group data with different variables. You'll also be able to train linear and time series models to perform predictions and forecasts based on past data.

What you will learn

Understand why machine learning is important for classifying data segmentation
Focus on basic statistics tests for regression variable dependency
Test time series autocorrelation to build a useful forecast
Use Excel add-ins to run K-means without programming
Analyze segment outliers for possible data anomalies and fraud
Build, train, and validate multiple regression models and time series forecasts

Who this book is for

This book is for data and business analysts as well as data science professionals. MIS, finance, and auditing professionals working with MS Excel will also find this book beneficial.

Understanding Data Segmentation
Applying Linear Regression
What is Time Series?
An Introduction to Data Grouping
Finding the Optimal Number of Single Variable Groups
Finding the Optimal Number of Multi-Variable Groups
Analyzing Outliers for Data Anomalies
Finding the Relationship between Variables
Building, Training, and Validating a Linear Model
Building, Training, and Validating a Multiple Regression Model
Testing Data for Time Series Compliance
Working with Time Series Using the Centered Moving Average and a Trending Component
Training, Validating, and Running the Model

Acerca del autor

Fernando Roque has 24 years of experience working with statistics for quality control and financial risk assessment of projects since planning, budgeting, and execution. Fernando works applying python k-means and time-series machine-learning algorithms using vegetable activity (NDVI) drones' images to find the crop�s region with more resilience to droughts. He also applies time-series and k-means for supply chain management (logistics) and inventory planning for seasonal demand.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

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Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

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