Domain personalised.de kaufen?

Produkt zum Begriff Predictive:


  • Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
    Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics

    SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 81.99 € | Versand*: 0 €
  • Web and Network Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics
    Web and Network Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics

    Master modern web and network data modeling: both theory and applications. In Web and Network Data Science, a top faculty member of Northwestern University’s prestigious analytics program presents the first fully-integrated treatment of both the business and academic elements of web and network modeling for predictive analytics.   Some books in this field focus either entirely on business issues (e.g., Google Analytics and SEO); others are strictly academic (covering topics such as sociology, complexity theory, ecology, applied physics, and economics). This text gives today's managers and students what they really need: integrated coverage of concepts, principles, and theory in the context of real-world applications.   Building on his pioneering Web Analytics course at Northwestern University, Thomas W. Miller covers usability testing, Web site performance, usage analysis, social media platforms, search engine optimization (SEO), and many other topics. He balances this practical coverage with accessible and up-to-date introductions to both social network analysis and network science, demonstrating how these disciplines can be used to solve real business problems.

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Predictive Analytics: Data Mining, Machine Learning and Data Science for Practitioners
    Predictive Analytics: Data Mining, Machine Learning and Data Science for Practitioners

    Use Predictive Analytics to Uncover Hidden Patterns and Correlations and Improve Decision-MakingUsing predictive analytics techniques, decision-makers can uncover hidden patterns and correlations in their data and leverage these insights to improve many key business decisions. In this thoroughly updated guide, Dr. Dursun Delen illuminates state-of-the-art best practices for predictive analytics for both business professionals and students. Delen's holistic approach covers key data mining processes and methods, relevant data management techniques, tools and metrics, advanced text and web mining, big data integration, and much more. Balancing theory and practice, Delen presents intuitive conceptual illustrations, realistic example problems, and real-world case studiesincluding lessons from failed projects. It's all designed to help you gain a practical understanding you can apply for profit.* Leverage knowledge extracted via data mining to make smarter decisions* Use standardized processes and workflows to make more trustworthy predictions* Predict discrete outcomes (via classification), numeric values (via regression), and changes over time (via time-series forecasting)* Understand predictive algorithms drawn from traditional statistics and advanced machine learning* Discover cutting-edge techniques, and explore advanced applications ranging from sentiment analysis to fraud detection

    Preis: 37.44 € | Versand*: 0 €
  • Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R
    Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R

    Today, successful firms compete and win based on analytics. Modeling Techniques in Predictive Analytics brings together all the concepts, techniques, and R code you need to excel in any role involving analytics. 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 challenges and business cases, 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 even spatio-temporal data. For each problem, Miller explains why the problem matters, what data is relevant, how to explore your data once you’ve identified it, and then how to successfully model that data. You’ll learn how to model data conceptually, with words and figures; and then how to model it with realistic R programs that deliver actionable insights and knowledge. Miller walks you through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, demonstrating best practices for improving out-of-sample predictive performance. He employs data visualization and statistical graphics in exploring data, presenting models, and evaluating performance. All example code is presented in R, today’s #1 system for applied statistics, statistical research, and predictive modeling; code is set apart from other text so it’s easy to find for those who want it (and easy to skip for those who don’t).

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Was sind die potenziellen Anwendungen von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen?

    Predictive Analytics kann in der Finanzbranche zur Risikobewertung und Betrugserkennung eingesetzt werden. In der Gesundheitsbranche kann es zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und zur personalisierten Medizin genutzt werden. In der Einzelhandelsbranche kann Predictive Analytics zur Bestandsplanung und zur Kundenbindung eingesetzt werden.

  • Wie können Unternehmen durch die Implementierung von Predictive Maintenance ihre Betriebskosten senken und die Lebensdauer ihrer Maschinen verlängern? Was sind die Vorteile von Predictive Maintenance gegenüber reaktiver oder präventiver Instandhaltung?

    Durch die Implementierung von Predictive Maintenance können Unternehmen Ausfälle vorhersagen und planen, was zu weniger ungeplanten Stillständen und niedrigeren Reparaturkosten führt. Dies verlängert die Lebensdauer der Maschinen, da Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden können. Im Vergleich zur reaktiven Instandhaltung ermöglicht Predictive Maintenance eine proaktive Herangehensweise, während präventive Instandhaltung oft zu unnötigen Wartungsarbeiten führen kann, die die Betriebskosten erhöhen.

  • Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Predictive Analytics und wie kann diese Technologie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden?

    Die wichtigsten Anwendungsgebiete von Predictive Analytics sind Marketing, Finanzen und Gesundheitswesen. In Marketing kann die Technologie zur Kundenanalyse und personalisierten Werbung eingesetzt werden, in Finanzen zur Risikoanalyse und Betrugserkennung, und im Gesundheitswesen zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und Patientenverhalten. In verschiedenen Branchen kann Predictive Analytics auch zur Optimierung von Produktionsprozessen, Personalmanagement und Vertriebsprognosen genutzt werden.

  • Wie können Unternehmen in verschiedenen Branchen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen?

    Unternehmen in verschiedenen Branchen können Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen, indem sie große Mengen an historischen Daten analysieren und Muster identifizieren. Durch die Anwendung von Algorithmen und Modellen können Unternehmen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, indem sie Vorhersagen über Kundenverhalten, Markttrends und operative Effizienz treffen. Beispielsweise können Einzelhändler Predictive Analytics verwenden, um das Kaufverhalten der Kunden zu prognostizieren und ihr Inventar entsprechend anzupassen. Im Gesundheitswesen können Predictive Analytics eingesetzt werden, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen und Ressourcen effektiv zu verwalten. In der Finanzbranche können Banken und Versicherungen Predictive Analytics nutzen, um Kreditrisiken zu bewerten

Ähnliche Suchbegriffe für Predictive:


  • Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python
    Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python

    Now, a leader of Northwestern University's prestigious analytics program presents a fully-integrated treatment of both the business and academic elements of marketing applications in predictive analytics. Writing for both managers and students, Thomas W. Miller explains essential concepts, principles, and theory in the context of real-world applications.   Building on Miller's pioneering program, Marketing Data Science thoroughly addresses segmentation, target marketing, brand and product positioning, new product development, choice modeling, recommender systems, pricing research, retail site selection, demand estimation, sales forecasting, customer retention, and lifetime value analysis.   Starting where Miller's widely-praised Modeling Techniques in Predictive Analytics left off, he integrates crucial information and insights that were previously segregated in texts on web analytics, network science, information technology, and programming. Coverage includes: The role of analytics in delivering effective messages on the web Understanding the web by understanding its hidden structures Being recognized on the web – and watching your own competitors Visualizing networks and understanding communities within them Measuring sentiment and making recommendations Leveraging key data science methods: databases/data preparation, classical/Bayesian statistics, regression/classification, machine learning, and text analytics Six complete case studies address exceptionally relevant issues such as: separating legitimate email from spam; identifying legally-relevant information for lawsuit discovery; gleaning insights from anonymous web surfing data, and more. This text's extensive set of web and network problems draw on rich public-domain data sources; many are accompanied by solutions in Python and/or R. Marketing Data Science will be an invaluable resource for all students, faculty, and professional marketers who want to use business analytics to improve marketing performance.

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R, Revised and Expanded Edition
    Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R, Revised and Expanded Edition

    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    

    Preis: 48.14 € | Versand*: 0 €
  • Traumbäder: Individuell & maßgeschneidert
    Traumbäder: Individuell & maßgeschneidert

    DAS BADEZIMMER IST DER ORT, AN DEM FUNKTIONALITÄT AUF ENTSPANNUNG TRIFFT. Wie dies ideal gelingen kann, zeigt das Buch Traumbäder anhand von ca. 40 realisierter Projekte führender Badplaner und stellt dabei die aktuellen Trends rund ums Bad vor. Sowohl im Neubau als auch bei der Modernisierung gibt es zahllose Möglichkeiten, individuelle Gestaltungsakzente im Bad zu setzen. Ob romantisch, klassisch oder minimalistisch, ob kleines oder großes Bad, bei der Realisierung der eigenen Wohlfühloase ist dieses Buch sowohl kreative Inspirationsquelle als auch nützliche Planungshilfe.

    Preis: 49.95 € | Versand*: 0 €
  • Liu Jo Top Einzigartig
    Liu Jo Top Einzigartig

    Damenoberteil Liu Jo-Kollektion 1 Knopfverschluss hinten ModellgroBe: 1,73 cm Getragene GroBe: 40 Zusammensetzung: 95 % Polyester 5 % Elastan Lieferantencode: CA4250 J4646A4206

    Preis: 97.00 € | Versand*: 0.00 €
  • Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster ihrer Kunden vorherzusagen und so ihre Geschäftsstrategien zu verbessern?

    Unternehmen können Predictive Analytics verwenden, um Daten aus der Vergangenheit zu analysieren und zukünftige Trends und Verhaltensmuster ihrer Kunden vorherzusagen. Durch die Nutzung von Algorithmen und Modellen können Unternehmen präzisere Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu verbessern und ihre Kundenbindung zu stärken.

  • Wie können Unternehmen in verschiedenen Branchen Predictive Analytics einsetzen, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen?

    Unternehmen in der Einzelhandelsbranche können Predictive Analytics nutzen, um das Kaufverhalten der Kunden zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen, um ihre Lagerbestände und Marketingstrategien zu optimieren. In der Finanzbranche können Unternehmen Predictive Analytics einsetzen, um Kreditrisiken zu bewerten, Betrug zu erkennen und Kundenverhalten zu analysieren, um personalisierte Angebote zu erstellen. Im Gesundheitswesen können Unternehmen Predictive Analytics verwenden, um Krankheitsmuster zu identifizieren, Behandlungsverläufe vorherzusagen und Ressourcen effizienter zu verwalten. In der Fertigungsindustrie können Unternehmen Predictive Analytics einsetzen, um Wartungsbedarf vorherzusagen, Produktionsausfälle zu minimieren und die Effizienz der Lieferk

  • Wie können Unternehmen in verschiedenen Branchen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen von Kunden vorherzusagen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen?

    Unternehmen in verschiedenen Branchen können Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Kundenverhalten vorherzusagen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren. Durch die Anwendung von Algorithmen und Modellen können sie Muster und Zusammenhänge erkennen, die es ermöglichen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Beispielsweise können Einzelhändler Predictive Analytics verwenden, um die Nachfrage nach bestimmten Produkten vorherzusagen und ihr Inventar entsprechend anzupassen. Im Finanzsektor können Banken Predictive Analytics einsetzen, um das Kreditrisiko von Kunden zu bewerten und Kreditentscheidungen zu treffen. In der Gesundheitsbranche können Krankenhäuser und Versicherungen Predictive Analytics nutzen, um die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten und Gesundheitsrisiken bei Patienten vorherzusagen

  • Wie kann man kreative Hochzeitseinladungen gestalten, die persönlich und einzigartig sind?

    1. Verwende individuelle Designs, die zu euch als Paar passen, wie z.B. eure Lieblingsfarben, Hobbys oder gemeinsame Erlebnisse. 2. Füge persönliche Elemente hinzu, wie Fotos von euch beiden oder handgeschriebene Nachrichten. 3. Experimentiere mit verschiedenen Materialien und Drucktechniken, um eine einzigartige und kreative Einladung zu gestalten.

* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.