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Big Data smart mit Excel analysieren

Big Data smart mit Excel analysieren - So holen Sie das Beste aus Ihren Kundendaten heraus / Autor:  Foreman, John W., 978-3-527-76060-2
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So holen Sie das Beste aus Ihren Kundendaten heraus

So einfach geht Datenanalyse: mit Schulmathe und Excel

Autor: Foreman, John W.
von SYBEX
464 Seiten, Softcover
ersch. 04/2015
ISBN: 978-3-527-76060-2

Druckausgabe
3499 inkl. MwSt.
Versandkostenfrei (D) i
Best.Nr.: SY-76060
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Welche Produkte kann ich meinen Kunden aufgrund ihrer vorherigen Käufe noch anbieten? Wie kann ich meine Absätze vorhersagen oder Kosten optimieren? Wie kann ich Kundenmails automatisch analysieren? Wenn Sie sich diese oder ähnliche Fragen stellen, finden Sie in diesem Buch die passenden Antworten. Es richtet sich an alle, die eine gewisse Menge Daten haben und ahnen, dass darin wertvolle Erkenntnisse schlummern, die aber nicht wissen, wie sie sie herauskitzeln können.

Data-Science-Spezialist John Foreman zeigt Ihnen, wie auch kleinere Unternehmen von Big-Data-Ansätzen profitieren und dass Sie dafür nicht mehr benötigen als grundlegende Mathekenntnisse und ein Tabellenkalkulationsprogramm wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc. Nach ein paar nützlichen allgemeinen Hinweisen zu Excel lernen Sie an realistischen Businessbeispielen, mit welchen Verfahren Sie Kunden clustern, Dokumente klassifizieren, Investitionen und Gewinne optimieren, Prognosen über zukünftige Abverkäufe treffen und wichtige Ausreißer identifizieren.

Alle Verfahren sind genauso verständlich wie unterhaltsam erklärt und damit Sie sie direkt selbst ausprobieren können, finden Sie alle Beispieldaten zum Download auf der Website des Verlags.

Erfahren Sie, wie Sie ...
  • Kunden clustern
  • Dokumente klassifizieren
  • Investitionen und Gewinne optimieren
  • Prognosen über zukünftige Abverkäufe treffen
  • Wichtige Ausreißer identifizieren

Aus dem Inhalt:

  • Alles, was Sie jemals über Tabellenkalkulationen wissen wollen, sich aber nicht zu fragen getraut haben
  • Clusteranalyse Teil I: Die Kundenbasis mit k-Means aufteilen
  • Naives Bayes und wie unglaublich leicht es ist, ein Idiot zu sein
  • Optimierungsmodellierung: Weil der "frisch gepresste" Orangensaft sich nicht selbst herstellt
  • Clusteranalyse Teil II: Netzwerkdiagramme und die Entdeckung der Community
  • Der Großvater der betreuten künstlichen Intelligenz – die Regression
  • Ensemble-Modelle: eine Menge mieser Pizza
  • Prognosen: Atmen Sie tief durch, Sie können nicht gewinnen
  • Die Entdeckung von Ausreißern: Nur weil sie sonderbar sind, heißt das nicht, dass sie auch unwichtig sind
  • Von der Tabellenkalkulation zu R wechseln
  • Hier das ganze Inhaltsverzeichnis.

Über den Autor:

John W. Foreman ist der Chief Data Scientist von MailChimp.com. Davor hat er als Managementberater nicht nur in großen Unternehmen (wie Coca-Cola, Royal Caribbean, Intercontinental Hotels), sondern auch für die US-Regierung (wie das Verteidigungsministerium, die Bundessteuerbehörde, das Ministerium für innere Sicherheit DHS und das FBI) als Analytiker gearbeitet. John W. Foreman ist ein gern gehörter Redner, wenn es darum geht, über die Möglichkeiten und Probleme zu informieren, die die Einrichtung von Analysesoftware in Unternehmen mit sich bringen kann.

Wenn er nicht gerade mit Daten herumspielt, verbringt er seine Zeit mit Wandern, dem Abhängen vor dem Fernseher, dem Verputzen richtig ungesunder Nahrungsmittel und dem Aufziehen von drei prima Jungen.


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