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9781482216479 - Cause and Effect Business Analytics and Data Science: For Big and Small Data (Chapman and Hall/CRC Series on Statistics in Business and Economics) de Haughton, Domi... (18 resultados)
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science : For Big and Small Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 97,73
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science : For Big and Small Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 91,56
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science : For Big and Small Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 109,07
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science (Chapman and Hall/CRC Series on Statistics in Business and Economics)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 111,41
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Cause and Effect Business Analytics
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2025
ISBN 10: 1482216477 ISBN 13: 9781482216479
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 105,88
Envío por EUR 7,51
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Cause and Effect Business Analytics: For Big and Small Data
Idioma: Inglés
Publicado por Apple Academic Press Inc., 2025
ISBN 10: 1482216477 ISBN 13: 9781482216479
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 100,40
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science : For Big and Small Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 98,25
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Cause and Effect Business Analytics
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2025
ISBN 10: 1482216477 ISBN 13: 9781482216479
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 117,78
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science (Chapman and Hall/CRC Series on Statistics in Business and Economics)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 113,86
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Cause and Effect Business Analytics
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 86,29
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science: For Big and Small Data
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 147,92
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 300 pages. 9.25x6.14x9.45 inches. In Stock.
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science
Idioma: Inglés
Publicado por Chapman And Hall/CRC Jul 2025, 2025
ISBN 10: 1482216477 ISBN 13: 9781482216479
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 93,10
Envío por EUR 23,00
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Among the most important questions that businesses ask are some very simple ones: If I decide to do something, will it work And if so, how large are the effects To answer these predictive questions, and later base decisions on them, we need to establish causal relationships.Establishing and measuring causality can be difficult. This book explains the most useful techniques for discerning causality and illustrates the principles with numerous examples from business. It discusses randomized experiments (aka A/B testing) and techniques such as propensity score matching, synthetic controls, double differences, and instrumental variables. There is a chapter on the powerful AI approach of Directed Acyclic Graphs (aka Bayesian Networks), another on structural equation models, and one on time-series techniques, including Granger causality.At the heart of the book are four chapters on uplift modeling, where the goal is to help firms determine how best to deploy their resources for marketing or other interventions. We start by modeling uplift, discuss the test-and-learn process, and provide an overview of the prescriptive analytics of uplift.The book is written in an accessible style and will be of interest to data analysts and strategists in business, to students and instructors of business and analytics who have a solid foundation in statistics, and to data scientists who recognize the need to take seriously the need for causality as an essential input into effective decision-making. 362 pp. Englisch.
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoHRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Cause and Effect Business Analytics
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2025
ISBN 10: 1482216477 ISBN 13: 9781482216479
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 120,02
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science (Hardcover)
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Inc, Oakville, 2025
ISBN 10: 1482216477 ISBN 13: 9781482216479
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 91,57
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Among the most important questions that businesses ask are some very simple ones: If I decide to do something, will it work? And if so, how large are the effects? To answer these predictive questions, and later base decisions on them, we need to establish causal relationships.Establishing and measuring causality can be difficult. This book explains the most useful techniques for discerning causality and illustrates the principles with numerous examples from business. It discusses randomized experiments (aka A/B testing) and techniques such as propensity score matching, synthetic controls, double differences, and instrumental variables. There is a chapter on the powerful AI approach of Directed Acyclic Graphs (aka Bayesian Networks), another on structural equation models, and one on time-series techniques, including Granger causality.At the heart of the book are four chapters on uplift modeling, where the goal is to help firms determine how best to deploy their resources for marketing or other interventions. We start by modeling uplift, discuss the test-and-learn process, and provide an overview of the prescriptive analytics of uplift.The book is written in an accessible style and will be of interest to data analysts and strategists in business, to students and instructors of business and analytics who have a solid foundation in statistics, and to data scientists who recognize the need to take seriously the need for causality as an essential input into effective decision-making. This book examines under what circumstances, and with which techniques, one can reasonably infer cause and effect in a business setting, and use the insight to drive business decisions. It is written at a level accessible to anyone with a masters degree in analytics, business, economics, statistics, computer science, or a related field. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Cause and Effect Business Analytics: For Big and Small Data
Idioma: Inglés
Publicado por Apple Academic Press Inc., 2025
ISBN 10: 1482216477 ISBN 13: 9781482216479
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,28
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Cause and Effect Business Analytics and Data Science
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 105,15
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Among the most important questions that businesses ask are some very simple ones: If I decide to do something, will it work And if so, how large are the effects To answer these predictive questions, and later base decisions on them, we need to establish causal relationships.Establishing and measuring causality can be difficult. This book explains the most useful techniques for discerning causality and illustrates the principles with numerous examples from business. It discusses randomized experiments (aka A/B testing) and techniques such as propensity score matching, synthetic controls, double differences, and instrumental variables. There is a chapter on the powerful AI approach of Directed Acyclic Graphs (aka Bayesian Networks), another on structural equation models, and one on time-series techniques, including Granger causality.At the heart of the book are four chapters on uplift modeling, where the goal is to help firms determine how best to deploy their resources for marketing or other interventions. We start by modeling uplift, discuss the test-and-learn process, and provide an overview of the prescriptive analytics of uplift.The book is written in an accessible style and will be of interest to data analysts and strategists in business, to students and instructors of business and analytics who have a solid foundation in statistics, and to data scientists who recognize the need to take seriously the need for causality as an essential input into effective decision-making.
