数据科学与商业分析:用机器学习与统计学优化商业决策读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 264页 | 2021 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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99 | 2021-03-01 … | 2022-06-23 … | 51 |
主题/类型/题材/标签
作者
[美] 马特 • 塔迪(Matt Taddy) ISBN:9787115559135 原作名/别名:《Business Data Science: Combining Machine Learning and Economics to Optimize, Automate, and Accelerate Business Decisions》
内容和作者简介
数据科学与商业分析:用机器学习与统计学优化商业决策摘要
大数据和机器学习等的兴起使得商业分析领域越来越倚重数据科学。本书详细介绍了商业数据科学中的关键元素,汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和最佳实践,内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量,以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应,为从事商业数据科学的数据科学家和商业人士提供了必备工具。书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题。
作者简介Matt Taddy,美国经济学家、数据科学家。现任亚马逊北美首席经济学家、大名鼎鼎的亚马逊经济学家团队Central Economics Team VP。曾任芝加哥大学布斯商学院计量经济学和统计学教授,明星教师,开创了数据科学课程。曾任微软商务人工智能首席研究员、eBay研究员。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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