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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
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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.
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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
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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).
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Wie kann predictive modeling dabei helfen, zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen? Welche Anwendungen hat predictive modeling in verschiedenen Branchen und Bereichen?
Predictive modeling analysiert historische Daten, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die zur Vorhersage zukünftiger Trends und Ereignisse genutzt werden können. In der Finanzbranche wird predictive modeling beispielsweise eingesetzt, um das Risiko von Krediten zu bewerten. In der Marketingbranche hilft es dabei, das Kundenverhalten vorherzusagen und personalisierte Werbemaßnahmen zu entwickeln.
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Was sind die grundlegenden Anwendungsmöglichkeiten von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen?
Predictive Analytics wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. In der Finanzbranche wird es genutzt, um Risiken zu minimieren und Investitionsentscheidungen zu optimieren. Im Einzelhandel hilft es bei der Bestandsplanung und der Personalisierung von Marketingkampagnen.
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Wie verändert predictive modeling die Art und Weise, wie Unternehmen Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren? Wie können predictive modeling Techniken verwendet werden, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen?
Predictive modeling ermöglicht es Unternehmen, Daten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen, was ihnen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Prozesse zu optimieren. Durch den Einsatz von predictive modeling Techniken können Unternehmen Trends identifizieren, Verhaltensmuster erkennen und zukünftige Entwicklungen vorhersagen, um strategische Maßnahmen zu ergreifen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Diese Techniken helfen Unternehmen, Risiken zu minimieren, Ressourcen effizienter einzusetzen und ihre Geschäftsziele zu erreichen.
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Wie können Predictive-Analytics-Modelle Unternehmen dabei unterstützen, zukünftige Trends und Entwicklungen vorherzusagen?
Predictive-Analytics-Modelle analysieren historische Daten, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Unternehmen Vorhersagen über zukünftige Trends und Entwicklungen treffen. Durch die Nutzung von Predictive-Analytics-Modellen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien entsprechend anpassen.
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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: 48.14 € | Versand*: 0 € -
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
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Pflanzenöle - Qualität Anwendung und Wirkung
Wie wichtig Pflanzenöle für unsere Ernährung sind hat sich inzwischen herumgesprochen. Auch dass sie naturbelassen und schonend hergestellt sein müssen und möglichst aus biologischem Anbau kommen sollten wenn sie ihre gesundheitsfördernden Wirkungen entfalten sollen ist heute den meisten Menschen bekannt. Dass aber Oliven- Kokosöl & Co. auch wertvolle Helfer für die Hautpflege sind und sogar in der Pflege eingesetzt werden können wird von manchen Fachleuten noch immer angezweifelt. Dabei spricht heute eine Fülle von Forschungsarbeiten für sich. Nach neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen ist belegt dass die Inhaltsstoffe von Pflanzenölen auch hilfreich für unser größtes Organ sind: die Haut. Nicht nur dass der Haut die Fettmoleküle evolutionsbiologisch schon seit Millionen von Jahren „bekannt“ sind und sie sie deshalb ausgezeichnet verstoffwechseln kann. Sondern darüber hinaus hat die moderne Forschung in jüngster Zeit insbesondere die sogenannten Begleitstoffe der Öle – auch „sekundäre Pflanzenstoffe“ genannt – unter die Lupe genommen. Und dabei wurde festgestellt dass sie diesen Namen eigentlich nicht verdienen. Vielmehr müssten sie Schutzstoffe heißen. Denn diese Substanzen – Polyphenole Vitamine Farbstoffe um nur einige zu nennen – machen einen wesentlichen Teil der Wirksamkeit der Öle aus. So schützen sie die Zellen vor Umweltgiften freien Radikalen und UV-Strahlen und wirken somit unter anderem tumorhemmend. Pflanzenöle schützen und pflegen können Krankheiten vorbeugen und Beschwerden lindern. Sie wirken von innen ebenso wie von außen in der Küche wie in der Körperpflege. Die Diplombiologin und Heilpraktikerin Ruth von Braunschweig hat ihr vor mehr als zehn Jahren erstmals vorgelegtes Buch komplett überarbeitet. Den wissenschaftlichen Erkenntnissen hat sie die jüngsten Ergebnisse hinzugefügt ebenso wie ein weiteres Jahrzehnt ihrer eigenen jahrelangen praktischen Erfahrungen. Außerdem stellt sie eine Reihe neuer Öle vor die unseren Speisezettel erst seit Kurzem bereichern. Herausgekommen ist ein noch umfangreicheres Werk in dem wie immer auch der Genuss nicht zu kurz kommt..ISBN13: 978-3-943793-68-0GTIN: 9783943793680Verlagsbez.: Stadelmann VerlagAutor(en): Braunschweig Ruth vonTitel: Pflanzenöle - Qualität Anwendung und WirkungAufl./Ersch.jahr: 7. aktualisierte Auflage 31.08.2020Seitenzahl: ca 304 - 85 Abbildungen 17 Schaubilder 10 Tabellen über 50 Rezepte - 22 x 17 4 cmSoftcover
Preis: 22.90 € | Versand*: 4.90 € -
Die Illusion grenzenloser Verfügbarkeit
Die Illusion grenzenloser Verfügbarkeit , Die Auflösung von Grenzen kann Freiheit ermöglichen - Grenzenlosigkeit aber, etwa beim Verbrauch von Ressourcen, kann auch Lebensgrundlagen zerstören und zu Verunsicherungen des Individuums führen. Die Autor*innen thematisieren das Ringen um Grenzen und ihre Bedeutung für die individuelle Psyche, für Gruppen und die Gesellschaft. Einen Schwerpunkt bilden Arbeiten zur Transgender-Thematik, die sich mit der potenziellen Kränkung durch eine biologisch angelegte Geschlechtlichkeit beschäftigen. Weitere Beiträge thematisieren das bittere Anerkennenmüssen einschränkender Behinderungen, die Ursachen der Klimakrise und die Notwendigkeit angesichts von end-of-life decisions, die Begrenzung des eigenen Lebens anerkennen zu müssen. Mit Beiträgen von Bernd Ahrbeck, Josef Christian Aigner, David Bell, Heribert Blass, Arne Burchartz, Frank Dammasch, Hans Hopf, Heribert Kellnhofer, Vera King, Hans-Geert Metzger, Martin Teising, Sally Weintrobe, Jean-Pierre Wils, Hans-Jürgen Wirth und Achim Würker , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202307, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Psyche und Gesellschaft##, Redaktion: Teising, Martin~Burchartz, Arne, Seitenzahl/Blattzahl: 301, Keyword: Auflösung von Grenzen; Transgender; Kontaktschranke; Adoleszenz; Autonomie; Narzissmus; Freiheit; Ressourcen; Identität; Psychoanalyse, Fachschema: Gender Studies / Transgender~Transgender - Transsexualität - Intersexualität~Analyse / Psychoanalyse~Psychoanalyse - Psychoanalytiker~Psychotherapie / Psychoanalyse~Psychotherapie - Psychotherapeut~Therapie / Psychotherapie~Kinderpsychotherapie~Psychotherapie / Kinderpsychotherapie / Jugendpsychotherapie, Fachkategorie: Psychoanalyse (Freud)~Psychotherapie, allgemein~Psychotherapie: Kinder und Jugendliche, Warengruppe: TB/Psychoanalyse, Fachkategorie: Gender Studies: Transgender, Transsexuelle, Intersexuelle, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial-Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 203, Breite: 149, Höhe: 25, Gewicht: 435, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, eBook EAN: 9783837961171 9783837961188, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 36.90 € | Versand*: 0 €
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Wie können Unternehmen mithilfe von Predictive Analytics ihre zukünftigen Umsätze vorhersagen und optimieren?
Unternehmen können mithilfe von Predictive Analytics historische Daten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Anhand dieser Erkenntnisse können sie Prognosen für zukünftige Umsätze erstellen. Durch die Optimierung von Marketingstrategien und Vertriebsprozessen können Unternehmen ihre Umsätze steigern und ihr Geschäftswachstum fördern.
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Wie kann Predictive Analytics Unternehmen dabei helfen, zukünftige Trends und Entwicklungen vorherzusagen und sich darauf vorzubereiten?
Predictive Analytics analysiert historische Daten, um Muster und Trends zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Unternehmen zukünftige Entwicklungen vorhersagen und entsprechende Maßnahmen ergreifen. Durch die Nutzung von Predictive Analytics können Unternehmen ihre Strategien optimieren und Wettbewerbsvorteile erzielen.
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Wie können Unternehmen mithilfe von Predictive Analytics ihre zukünftigen Geschäftsentwicklungen genauer vorhersagen und darauf reagieren?
Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Muster und Trends erkennen, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit Hilfe von Algorithmen und Modellen können sie Prognosen für Umsätze, Kundenverhalten und Markttrends erstellen. Auf Basis dieser Erkenntnisse können Unternehmen ihre Strategien anpassen und frühzeitig auf Veränderungen reagieren.
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Wie kann predictive modeling dabei helfen, zukünftige Trends und Entwicklungen vorauszusagen? Welche Methoden und Datenquellen werden dabei verwendet?
Predictive modeling nutzt historische Daten, um Muster zu identifizieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Dabei werden verschiedene Methoden wie Regressionsanalysen, Decision Trees oder Neuronale Netze verwendet. Als Datenquellen dienen unter anderem Kundendaten, Verkaufszahlen, demografische Informationen und Online-Verhalten.
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