Анализ поведенческих данных на R и Python
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: "Behavioral Data Analysis with R and Python"
Оригинальный правообладатель: O'Reilly
Автор: Бюиссон Ф.
Дата выхода: октябрь 2021 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Мягкая обложка
ISBN: 978-5-97060-992-7
pdf от издателя
Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.
dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-97060-992-7/
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: "Behavioral Data Analysis with R and Python"
Оригинальный правообладатель: O'Reilly
Автор: Бюиссон Ф.
Дата выхода: октябрь 2021 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Мягкая обложка
ISBN: 978-5-97060-992-7
pdf от издателя
Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.
dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-97060-992-7/