Аналитическое прогнозирование для чайников. 91478

Анассе Бари, доктор философии — эксперт по анализу данных, профессор университета, имеет многолетний опыт в области прогностического моделирования и анализа данных. Мохамед Чаучи — опытный инженер-программист, который провел обширные исследования с использованием методов интеллектуального анализа данных. Томми Юнг — инженер-программист с опытом работы с корпоративными веб-приложениями и аналитикой. Вот такая мощная группа авторов книги, которая откроит перед вами будущее без гадалок, магии или машины времени.Поэтому все, что вам нужно – это немного знаний и ноу-хау из книги «Аналитическое прогнозирование для чайников», которая быстро доставит вас в будущее. С помощью этого дружественного руководства вы откроете для себя самую суть прогностической аналитики и начнете использовать ее возможности для сбора и анализа данных.Вскоре вы научитесь включать алгоритмы в модели данных, выявлять сходства и взаимосвязи в данных и прогнозировать будущее с помощью классификации данных. Попутно вы разработаете план действий, подготовив ваши данные, поставив цели. Обработав эти данные, построите прогнозную модель, которая приведет вас к правильному решению поставленной цели.Зачем все это нужно для развития бизнеса? Но ведь современный бизнес опирается именно на эффективное использование данных для прогнозирования тенденций и продаж. А активные и успешные продажи – не это ли мечта любого бизнесмена?Основным инструментом решения этих задач является аналитическое прогнозирование. В книге просто и понятно показано, как его применять. Авторы учат подготавливать и обрабатывать свои данные, ставить цели, создавать прогностические модели, привлекать к работе заинтересованные стороны и т.д.ОСНОВНЫЕ ТЕМЫ КНИГИ: Как начать проект. Как определить типы данных. Советы по моделированию. Работа с алгоритмами. Что такое кластеризация данных. Что такое классификация данных. Что такое глубокое обучение. Консультации по презентациям. Пошаговое прогностическое моделирование.В книге описываются этапы создания проектов по аналитическому прогнозированию, показано, как определять типы данных, даются советы по моделированию, описывается работа с алгоритмами, излагаются основы классификации, кластеризации и машинного обучения. Книга будет полезной широкому кругу читателей, интересующихся машинным обучение и аналитическим прогнозированием.