Evaluare:
Cartea este un manual cuprinzător care conectează în mod eficient diverse aspecte ale științei și analizei datelor, ceea ce o face o resursă valoroasă pentru cursanți. Cu toate acestea, unii utilizatori au considerat-o lipsită de conținut în comparație cu alte opțiuni disponibile.
Avantaje:Manual de studiu cuprinzător, format ușor de învățat, ajută la conectarea diferitelor concepte din știința datelor, bun pentru începători, oferă o bază solidă în analitică și învățare automată.
Dezavantaje:Unii utilizatori consideră că conținutul este minim și că există alternative mai bune disponibile; un utilizator a returnat cartea din cauza nemulțumirii.
(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)
Data Science for Business 2019 (2 BOOKS IN 1): Master Data Analytics & Machine Learning with Optimized Marketing Strategies (Artificial Intelligence,
Această carte include două manuscrise: Data Analytics for Businesses 2019 + Machine Learning for Beginners 2019.
Căutați noi modalități de a vă dezvolta afacerea cu resursele pe care le aveți deja? Doriți să știți cum marii jucători precum Netflix, Amazon sau Shopify folosesc analiza datelor pentru a-și multiplica creșterea? Aflați cum să utilizați analizele de date pentru a vă maximiza afacerea.
Da, aveți clienți care vă iubesc produsul. Cu toate acestea, aveți probleme în a găsi noi clienți și în a le captiva atenția. Vă dați seama că pierdeți și clienți și nu aveți nicio idee ce puteți face pentru a preveni acest lucru. Cum să ies în evidență într-o mulțime de întreprinderi? Cum pot să-mi țintesc clientul perfect și să-l fac să mă aleagă pe mine? Dacă asta sună ca tine, acesta este ghidul de care ai nevoie.
Această carte vă va ghida prin principiile fundamentale ale științei datelor și cum să aplicați "mentalitatea analitică a datelor" atunci când vă abordați afacerea. Veți învăța cum să extrageți informații valoroase din sursele de date pe care le aveți deja și să luați decizii de afaceri în cunoștință de cauză pentru a vă ajuta să vă atingeți obiectivele.
Cu exemple reale de aplicare a analizei datelor în afacerea dumneavoastră, această carte face ceea ce alții nu reușesc să facă: detaliază procesul pas cu pas, astfel încât să puteți optimiza părți unice ale afacerii dumneavoastră.
Cum ar fi îmbunătățirea loialității clienților sau reducerea churn-ului. De asemenea, acest ghid vă ajută să înțelegeți numeroasele tehnici de data-mining utilizate în prezent.
Descoperiți valoarea științei aplicate a datelor pentru luarea deciziilor de afaceri.
În această carte veți învăța:
⬤ De ce fiecare companie ar trebui să valorifice analiza datelor.
⬤ Diferența dintre big data, știința datelor și analitica datelor.
⬤ Cum să vă atingeți obiectivele prin aplicarea gândirii analitice a datelor în afacerea dvs.
⬤ Tehnicile de data mining recomandate pentru fiecare dintre obiectivele dvs. de afaceri.
⬤ Cel mai important lucru de reținut atunci când extrageți cunoștințe din datele dvs.
⬤ Cum să utilizați analiza datelor pentru a îmbunătăți loialitatea față de marcă și experiența clienților.
⬤ Cum să angajați cel mai bun cercetător de date și multe altele.
Dacă sunteți copleșit de acest subiect complet nou al analizei datelor, nu fiți. Acest ghid este conceput pentru începători, cu toate îndrumările de care aveți nevoie pentru a înțelege elementele fundamentale ale exploatării analizei datelor pentru afacerea dvs. Așadar, chiar dacă nu ați auzit de analiza datelor până astăzi, vă promit că vom parcurge acest subiect pas cu pas.
Până la sfârșitul acesteia, veți fi capabili să gândiți analitic și să luați decizii de afaceri în cunoștință de cauză. Această carte ilustrează cât de ușor este să găsești succesul prin simpla aplicare a câtorva principii.
Așa că nu mai citiți această descriere, ci începeți să ascultați cartea. Derulați în sus, și faceți clic pe "cumpărați acum" În plus, veți primi Machine Learning for Beginners 2019
© 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)