Evaluare:
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.
Python for Data Analysis: Learn the Principles of Data Analysis and Raise Your Programming Iq. Improve Your Machine Learning Experience and Beco
DACĂ DORIȚI CU ADEVĂRAT SĂ DESCOPERIȚI SECRETELE DIN SPATELE ANALIZEI DE DATE PYTHON, ATUNCI CONTINUAȚI SĂ CITIȚI...
Analiza datelor joacă un rol important în multe aspecte ale vieții de astăzi. Din momentul în care vă treziți, interacționați cu datele la diferite niveluri. O mulțime de decizii importante sunt luate pe baza analizei datelor. Companiile au nevoie de date pentru a le ajuta să își atingă multe dintre obiective. Pe măsură ce populația lumii continuă să crească, baza lor de clienți continuă să se extindă. Având în vedere acest lucru, trebuie să găsească modalități de a-și menține clienții mulțumiți și, în același timp, de a-și atinge obiectivele de afaceri.
Având în vedere natura concurenței din lumea afacerilor, nu este ușor să menții clienții mulțumiți. Concurenții continuă să își prade reciproc clienții, iar cei care câștigă au în față o altă provocare - cum să mențină clienții, ca nu cumva aceștia să se întoarcă la foștii lor parteneri de afaceri. Acesta este un domeniu în care analiza datelor devine utilă.
Această carte acoperă:
⬤ Ce este analiza datelor.
⬤ Curs intensiv de piton.
⬤ Pregătirea datelor.
⬤ De ce este importantă preprocesarea datelor.
⬤ Ce este Data Wrangling?
⬤ Moșteniri pentru curățarea codului.
⬤ Lectarea și scrierea datelor.
⬤ Diferitele tipuri de date cu care putem lucra.
⬤ Importanța vizualizării datelor.
⬤ Indexarea și selectarea array-urilor.
⬤ Unelte comune de depanare.
⬤ Rețeaua neuronală și pentru ce să o folosiți?
Și multe altele.
Pentru a-și înțelege mai bine clienții, companiile se bazează pe date. Acestea colectează tot felul de date la fiecare punct de interacțiune cu clienții lor. Datele sunt utile în mai multe moduri. Companiile află mai multe despre clienții lor, grupându-i ulterior în funcție de nevoile lor specifice. Printr-o astfel de segmentare, compania poate răspunde mai bine nevoilor clienților și speră să îi mențină satisfăcuți mai mult timp.
Dar analiza datelor nu se referă doar la clienți și la profit. Este vorba și despre guvernanță. Guvernele sunt cei mai mari consumatori de date din întreaga lume. Acestea colectează date despre cetățeni, întreprinderi și orice altă entitate cu care interacționează la un moment dat. Acestea sunt informații importante, deoarece ajută într-o mulțime de cazuri.
În scopuri de planificare, guvernele au nevoie de date exacte privind populația lor, astfel încât fondurile să poată fi alocate în mod corespunzător. Distribuția echitabilă a resurselor este un lucru care nu poate fi realizat fără o analiză adecvată a datelor. În afară de planificare, există și aspectul securității. Pentru a proteja țara, guvernul trebuie să mențină diferite baze de date pentru diferite motive. Există persoane cu profil înalt cărora trebuie să li se acorde măsuri speciale de securitate, amenințări majore care trebuie monitorizate în permanență și așa mai departe. Pentru a îndeplini obiectivul de securitate, guvernul trebuie să obțină și să mențină în permanență date actualizate privind persoanele de interes.
Analiza datelor înseamnă mult mai mult decât deciziile corporative și guvernamentale. Ca programator, vă aventurați într-o industrie care este provocatoare și interesantă în același timp. Datele nu mint decât dacă sunt manipulate, caz în care aveți nevoie de abilități nebănuite de analiză și manipulare a datelor. În calitate de analist de date, veți întâlni multe provocări și probleme care necesită soluții care pot fi gestionate numai prin analiza datelor. Modul în care interacționați cu datele poate face o mare diferență, mai mare decât vă puteți imagina.
Sunteți gata să începeți? Faceți clic pe "Cumpărați acum"!
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)