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Bibliografische Details

Titel: Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R (FT Press Analytics)
Verlag: Ft Pr
Erscheinungsjahr: 2014
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0133886018
ISBN-13: 9780133886016
Einband: hardcover
Zustand: Very Good

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

To succeed with predictive analytics, you must understand it on three levels:

Strategy and management

Methods and models

Technology and code

This up-to-the-minute reference thoroughly covers all three categories.

Now fully updated, this uniquely accessible book will help you use predictive analytics to solve real business problems and drive real competitive advantage. If you’re new to the discipline, it will give you the strong foundation you need to get accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, it will teach you crucial skills you don’t yet have.

Unlike competitive books, this guide illuminates the discipline through realistic vignettes and intuitive data visualizations–not complex math. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, guides you through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective R code, interpreting results, and more.

Every chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work–and maximize their value.

Reflecting extensive student and instructor feedback, this edition adds five classroom-tested case studies, updates all code for new versions of R, explains code behavior more clearly and completely, and covers modern data science methods even more effectively.

All data sets, extensive R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller

If you want to make the most of predictive analytics, data science, and big data, this is the book for you. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, appealing to managers, analysts, programmers, and students alike.

Miller addresses multiple business cases and challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data.

You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic R programs that deliver actionable insights.

You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Throughout, Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance.

This edition adds five new case studies, updates all code for the newest versions of R, adds more commenting to clarify how the code works, and offers a more detailed and up-to-date primer on data science methods.

Gain powerful, actionable, profitable insights about:

Advertising and promotion
Consumer preference and choice
Market baskets and related purchases
Economic forecasting
Operations management
Unstructured text and language
Customer sentiment
Brand and price
Sports team performance
And much more

�ber die Autorin bzw. den Autor

THOMAS W. MILLER is faculty director of the Predictive Analytics program at Northwestern University. He has designed courses for the program, including Marketing Analytics, Advanced Modeling Techniques, Data Visualization, Web and Network Data Science, and the capstone course. He has taught extensively in the program and works with more than forty other faculty members in delivering training in predictive analytics and data science.

Miller is co-founder and director of product development at ToutBay, a publisher and distributor of data science applications. He has consulted widely in the areas of retail site selection, product positioning, segmentation, and pricing in competitive markets, and has worked with predictive models for over 30 years. Miller’s books include Data and Text Mining: A Business Applications Approach, Research and Information Services: An Integrated Approach for Business, and a book about predictive modeling in sports, Without a Tout: How to Pick a Winning Team.

Before entering academia, Miller spent nearly 15 years in business IT in the computer and transportation industries. He also directed the A. C. Nielsen Center for Marketing Research and taught market research and business strategy at the University of Wisconsin—Madison.

He holds a Ph.D. in psychology (psychometrics) and a master’s degree in statistics from the University of Minnesota, and an MBA and master’s degree in economics from the University of Oregon.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Die Widerrufsfrist betr�gt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.

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Sie m�ssen die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an HPB-Red, Carrollton, Texas, U.S.A., +1 800-883-2114, zur�cksenden oder �bergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zur�cksenden. Sie m�ssen die direkten Kosten der R�cksendung der Waren tragen. Sie haften nur f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zur�ckzuf�hren ist, die nicht zur Pr�fung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.

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