Machine Learning for Business Analytics : Concepts, Techniques and Applications in Rapidminer
Idioma: inglés
Editorial: Wiley Mär 2023, 2023
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Machine Learning for Business AnalyticsMachine 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 RapidMiner 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 seventh edition of Machine Learning for Business Analytics, and the first using RapidMiner software. This edition also includes:\* A new co-author, Amit Deokar, who brings experience teaching business analytics courses using RapidMiner\* Integrated use of RapidMiner, an open-source machine learning platform that has become commercially popular in recent years\* 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 solutionsThis 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.…
N° de ref. del artículo 9781119828792
- Título
- Machine Learning for Business Analytics : Concepts, Techniques and Applications in Rapidminer
- Autor
- Nitin R Patel
- Editorial
- Wiley Mär 2023
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1119828791
- ISBN 13
- 9781119828792
- Peso del artículo
- 1294 gramos
- Dimensiones
- 256x179x32 mm
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 RapidMiner 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 seventh edition of Machine Learning for Business Analytics, and the first using RapidMiner software. This edition also includes:
- A new co-author, Amit Deokar, who brings experience teaching business analytics courses using RapidMiner
- Integrated use of RapidMiner, an open-source machine learning platform that has become commercially popular in recent years
- 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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Galit Shmueli, PhD, is Distinguished Professor at National Tsing Hua University’s Institute of Service Science, College of Technology Management. She has designed and instructed business analytics courses since 2004 at University of Maryland, Statistics.com, The Indian School of Business, and National Tsing Hua University, Taiwan.
Peter C. Bruce, is Founder of the Institute for Statistics Education at Statistics.com, and Chief Learning Officer at Elder Research, Inc.
Amit V. Deokar, PhD, is Associate Dean of Undergraduate Programs and an Associate Professor of Management Information Systems at the Manning School of Business at University of Massachusetts Lowell. Since 2006, he has developed and taught courses in business analytics, with expertise in using the RapidMiner platform. He is an Association for Information Systems Distinguished Member Cum Laude.
Nitin R. Patel, PhD, is cofounder and lead researcher at Cytel Inc. He was also a co-founder of Tata Consultancy Services. A Fellow of the American Statistical Association, Dr. Patel has 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.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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.
Efectos del desistimiento
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).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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