Cantitate/Preț
Produs

Essentials of Business Analytics

Editat de Bhimasankaram Pochiraju, Sridhar Seshadri
en Limba Engleză Hardback – 30 iul 2019

Putem afirma că acest volum reprezintă unul dintre cele mai ambițioase proiecte editoriale dedicate analizei de date, fiind structurat pe parcursul a aproape 1000 de pagini pentru a oferi o viziune unitară asupra domeniului. Remarcăm o rigoare academică deosebită, impusă de editorii Bhimasankaram Pochiraju și Sridhar Seshadri, care au reușit să integreze contribuțiile experților din universități de top și din industrie într-un flux logic și continuu. Cartea este organizată strategic în trei părți: Secțiunea A detaliază instrumentele esențiale (RDBMS, Big Data, Vizualizare), Secțiunea B se concentrează pe construcția modelelor (Regresie, Simulare, Optimizare), iar Secțiunea C aplică aceste concepte în verticale de business precum marketing, logistică sau sănătate. Cititorul care a aplicat deja ideile din A User's Guide to Business Analytics va găsi aici o extensie necesară, trecând de la metodele statistice de bază la tehnici avansate de Deep Learning și Machine Learning supravegheat și nesupravegheat. Recomandăm acest tratat pentru modul în care reușește să traducă problemele abstracte de afaceri în întrebări concrete de date, oferind la final soluții pragmatice validate prin studii de caz reale, precum Ideal Insurance sau AAA Airline. Progresia materialului, de la gestionarea datelor până la analiza predictivă și prescriptivă, asigură o acoperire exhaustivă a curriculei moderne de business analytics, transformând complexitatea teoretică în avantaje competitive măsurabile.

Citește tot Restrânge

Preț: 74826 lei

Preț vechi: 91251 lei
-18%

Puncte Express: 1122

Carte disponibilă

Livrare economică 31 august-14 septembrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.

Specificații

ISBN-13: 9783319688367
ISBN-10: 3319688367
Pagini: 996
Ilustrații: XVI, 980 p. 278 illus., 191 illus. in color. With online files/update.
Dimensiuni: 160 x 241 x 55 mm
Greutate: 1.82 kg
Ediția:1st edition 2019
Editura: Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor și studenților care doresc să stăpânească întreg spectrul analizei de date. Veți câștiga nu doar competențe tehnice în R sau Python, ci și capacitatea de a modela soluții pentru probleme complexe de Supply Chain, Finanțe sau Marketing. Este o investiție pe termen lung în cariera dumneavoastră, oferind un cadru riguros pentru decizii bazate pe date, susținut de studii de caz și cod sursă aplicabil imediat.


Despre autor

Bhimasankaram Pochiraju și Sridhar Seshadri sunt academicieni recunoscuți, cu o vastă experiență în intersecția dintre management și știința datelor. Pochiraju a contribuit semnificativ la dezvoltarea programelor de analytics în instituții de prestigiu, punând accent pe integrarea uneltelor statistice în context comercial. Seshadri este expert în managementul operațiunilor și supply chain, aducând volumului o perspectivă pragmatică asupra modului în care modelele matematice pot optimiza procesele de business. Împreună, au coordonat această lucrare publicată de Springer pentru a standardiza educația în domeniul analizei de afaceri la nivel global.


Descriere scurtă

This comprehensive edited volume is the first of its kind, designed to serve as a textbook for long-duration business analytics programs. It can also be used as a guide to the field by practitioners. The book has contributions from experts in top universities and industry. The editors have taken extreme care to ensure continuity across the chapters.
The material is organized into three parts: A) Tools, B) Models and C) Applications. In Part A, the tools used by business analysts are described in detail. In Part B, these tools are applied to construct models used to solve business problems. Part C contains detailed applications in various functional areas of business and several case studies. Supporting material can be found in the appendices that develop the pre-requisites for the main text.
Every chapter has a business orientation. Typically, each chapter begins with the description of business problems that are transformed into data questions; and methodology is developed to solve these questions. Data analysis is conducted using widely used software, the output and results are clearly explained at each stage of development. These are finally transformed into a business solution. The companion website provides examples, data sets and sample code for each chapter.


    



Cuprins

Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Data Collection.- Chapter 3. Data Management – Relational Database Systems (RDBMS).- Chapter 4. Big Data Management.- Chapter 5. Data Visualization.- Chapter 6. Statistical Methods-Basic inferences.- Chapter 7. Statistical Methods-Regression.- Chapter 8. Advanced Regression Analysis.- Chapter 9. Text Analytics.- Chapter 10. Simulation.- Chapter 11. Introduction to Optimization.- Chapter 12. Forecasting Analytics.- Chapter 13. Count Data Regression.- Chapter 14. Survival Analysis.- Chapter 15. Machine Learning (Unsupervised).- Chapter 16. Machine Learning (Supervised).- Chapter 17. Deep Learning.- Chapter 18. Retail Analytics.- Chapter 19. Marketing Analytics.- Chapter 20. Financial Analytics.- Chapter 21. Social Media and Web Analytics.- Chapter 22. Healthcare Analytics.- Chapter 23. Pricing Analytics.- Chapter 24. Supply Chain Analytics.- Chapter 25. Case study: Ideal Insurance.- Chapter 26. Case study: AAA Airline.- Chapter 27. Case study: Informedia Solutions.- Chapter 28. Appendix 1: Introduction to R.- Chapter 29. Appendix 2: Introduction to Python.- Chapter 30. Appendix 3: Probability and Statistics.-


Notă biografică

Bhimasankaram Pochiraju obtained his Ph.D. in Statistics from the Indian Statistical Institute. He was the Clinical Professor of Statistics, Executive Director of Applied Statistics and Computing Lab and Faculty Director, Certificate Programme in Business Analytics at the Indian School of Business. He was formerly Professor of Statistics and Head, SQC & OR Division at the Indian Statistical Institute. He co-authored a text book and a research monograph in Linear Algebra. His areas of research interest include Analytics, Causal Inference and Linear Algebra. 
Sridhar Seshadri obtained his PhD at the University of California, Berkeley after graduating from the Indian Institute of Technology, Madras, India and the Indian Institute of Management, Ahmedabad, India. He is currently Professor and Area Leader of IS, Operations Management and Supply Chain Management areas at the Geis College of Business. He has also been a faculty member at The Indian School of Business, The University of Texas at Austin, New York University and the Administrative Staff College of India. During his teaching career, he was awarded the Stern School of Business Teaching Excellence Award (1998) and recognized as the Stern School of Business Undergraduate Teacher of the Year in 1997. His current research includes Analytics, Pricing and Revenue Optimization and Risk Management in supply chains.



  

Caracteristici

Offers a comprehensive introductory approach to business analytics that includes an emphasis on big data handling, applications in different verticals and case studies Highlights big data handling, applications of analytics in different verticals, and real life case studies Includes exercises for each chapter and downloadable use cases for students and professionals to practice and test the analytics tools Request lecturer material: sn.pub/lecturer-material