The book "Business Analytics with R and Python" provides an overview of data mining methods in the field of business management, focusing on the use of R and Python programming languages to analyze and understand the challenges faced by businesses in serving customers, identifying risks, and making informed decisions. The book is divided into ten chapters, each covering a specific aspect of data analysis and its application in the field of business management. Chapter 1 provides an overview of the business management problems that can be addressed through data analysis, while Chapter 2 explores how analytics and knowledge management can be used to cope with these problems. Chapter 3 introduces initial data visualization tools, such as scatter plots and histograms, to help readers understand the basics of data representation. In Chapter 4, the authors delve into association rules and software support, providing readers with a deeper understanding of how data can be analyzed to identify patterns and relationships between variables. Chapter 5 covers cluster analysis, demonstrating how this technique can be used to group similar data points together and identify trends. Chapter 6 discusses time series analysis, which is essential for understanding changes over time in various business metrics. This chapter also includes software demonstrations to help readers apply these techniques in real-world scenarios. Chapter 7 focuses on predictive classification, a critical tool for predicting outcomes based on historical data. This chapter provides practical examples of how to use R and Python programming languages to build and evaluate predictive models.

В книге «Business Analytics with R and Python» представлен обзор методов интеллектуального анализа данных в области управления бизнесом с акцентом на использование языков программирования R и Python для анализа и понимания проблем, с которыми сталкиваются предприятия при обслуживании клиентов, выявлении рисков и принятии обоснованных решений. Книга разделена на десять глав, каждая из которых охватывает определенный аспект анализа данных и его применение в области управления бизнесом. Глава 1 содержит обзор проблем управления бизнесом, которые могут быть решены с помощью анализа данных, в то время как глава 2 исследует, как аналитика и управление знаниями могут быть использованы для решения этих проблем. В главе 3 представлены инструменты визуализации исходных данных, такие как диаграммы рассеяния и гистограммы, помогающие читателям понять основы представления данных. В главе 4 авторы углубляются в правила ассоциации и поддержку программного обеспечения, предоставляя читателям более глубокое понимание того, как можно анализировать данные для выявления закономерностей и взаимосвязей между переменными. Глава 5 охватывает кластерный анализ, демонстрируя, как этот метод может использоваться для группировки аналогичных точек данных и выявления тенденций. В главе 6 рассматривается анализ временных рядов, который необходим для понимания изменений во времени в различных бизнес-метриках. В эту главу также включены демонстрации программного обеспечения, помогающие читателям применять эти методы в реальных сценариях. Глава 7 посвящена прогностической классификации, важнейшему инструменту для прогнозирования результатов на основе исторических данных. В этой главе приведены практические примеры использования языков программирования R и Python для построения и оценки моделей с предсказанием.

livre Business Analytics with R and Python donne un aperçu des méthodes d'exploration de données dans le domaine de la gestion d'entreprise, en mettant l'accent sur l'utilisation des langages de programmation R et Python pour analyser et comprendre les défis auxquels les entreprises sont confrontées dans le service à la clientèle, identifier les risques et prendre des décisions éclairées. livre est divisé en dix chapitres, chacun couvrant un aspect particulier de l'analyse des données et de son application dans le domaine de la gestion d'entreprise. chapitre 1 donne un aperçu des problèmes de gestion d'entreprise qui peuvent être résolus par l'analyse des données, tandis que le chapitre 2 examine comment l'analyse et la gestion des connaissances peuvent être utilisées pour résoudre ces problèmes. chapitre 3 présente des outils de visualisation des données originales, tels que des diagrammes de dispersion et des histogrammes, pour aider les lecteurs à comprendre les bases de la représentation des données. Au chapitre 4, les auteurs examinent en profondeur les règles d'association et le support logiciel, ce qui permet aux lecteurs de mieux comprendre comment les données peuvent être analysées pour identifier les schémas et les relations entre les variables. chapitre 5 traite de l'analyse par grappes, montrant comment cette méthode peut être utilisée pour regrouper des points de données similaires et identifier des tendances. chapitre 6 traite de l'analyse des séries chronologiques qui est nécessaire pour comprendre les changements dans le temps dans les différentes métriques d'affaires. Ce chapitre comprend également des démonstrations de logiciels pour aider les lecteurs à appliquer ces méthodes dans des scénarios réels. chapitre 7 traite de la classification prédictive, un outil essentiel pour prédire les résultats à partir de données historiques. Ce chapitre donne des exemples pratiques de l'utilisation des langages de programmation R et Python pour construire et évaluer des modèles prédictifs.

libro «Business Analytics with R and Python» ofrece una visión general de las técnicas de minería de datos en la gestión empresarial, con énfasis en el uso de lenguajes de programación R y Python para analizar y comprender los desafíos que enfrentan las empresas en el servicio al cliente, identificar riesgos y tomar decisiones informadas. libro se divide en diez capítulos, cada uno de los cuales abarca un aspecto específico del análisis de datos y su aplicación en el ámbito de la gestión empresarial. capítulo 1 ofrece una visión general de los problemas de gestión empresarial que se pueden resolver mediante el análisis de datos, mientras que el capítulo 2 explora cómo se pueden utilizar los análisis y la gestión del conocimiento para resolver estos problemas. capítulo 3 presenta herramientas de visualización de datos originales, como diagramas de dispersión y histogramas, que ayudan a los lectores a entender los fundamentos de la representación de datos. En el capítulo 4, los autores profundizan en las reglas de asociación y el soporte del software, proporcionando a los lectores una comprensión más profunda de cómo se pueden analizar los datos para identificar patrones e interrelaciones entre variables. capítulo 5 abarca el análisis de clústeres y demuestra cómo se puede utilizar este método para agrupar puntos de datos similares e identificar tendencias. En el capítulo 6 se examina el análisis de series temporales que es necesario para comprender los cambios en el tiempo en las diferentes métricas de negocio. Este capítulo también incluye demostraciones de software que ayudan a los lectores a aplicar estas técnicas en escenarios reales. capítulo 7 se centra en la clasificación predictiva, la herramienta más importante para predecir resultados basados en datos históricos. Este capítulo ofrece ejemplos prácticos del uso de lenguajes de programación R y Python para construir y evaluar modelos con predicción.

O livro «Business Analytics with R and Python» apresenta uma visão geral dos métodos de análise inteligente de dados de gestão de negócios, com ênfase no uso de linguagens de programação R e Python para analisar e compreender os problemas que as empresas enfrentam ao atender os clientes, identificar riscos e tomar decisões razoáveis. O livro é dividido em dez capítulos, cada um abrangendo um aspecto específico da análise de dados e sua aplicação na área de gestão de negócios. O capítulo 1 traz uma revisão dos problemas de gestão de negócios que podem ser resolvidos através da análise de dados, enquanto o capítulo 2 investiga como o analista e gerenciamento de conhecimento podem ser usados para resolver esses problemas. O capítulo 3 apresenta ferramentas de visualização de dados originais, como diagramas de dispersão e histogramas, que ajudam os leitores a compreender os fundamentos da representação dos dados. No capítulo 4, os autores se aprofundam nas regras de associação e suporte de software, oferecendo aos leitores uma melhor compreensão de como os dados podem ser analisados para identificar padrões e interligações entre variáveis. O capítulo 5 abrange análises em cluster, mostrando como este método pode ser usado para agrupar pontos de dados semelhantes e identificar tendências. O capítulo 6 aborda a análise das séries de tempo necessárias para compreender as mudanças de tempo em várias métricas de negócios. Este capítulo também inclui demonstrações de software que ajudam os leitores a aplicar estes métodos em cenários reais. O capítulo 7 trata da classificação previdenciária, uma ferramenta essencial para prever resultados com base em dados históricos. Este capítulo traz exemplos práticos de uso de linguagens de programação R e Python para construir e avaliar modelos com previsões.

Il libro Business Analytics with R and Python fornisce una panoramica delle tecniche di analisi intelligente dei dati di business management, focalizzandosi sull'utilizzo dei linguaggi di programmazione R e Python per analizzare e comprendere i problemi che le aziende affrontano nell'assistenza ai clienti, nell'individuazione dei rischi e nelle decisioni giustificate. Il libro è suddiviso in dieci capitoli, ciascuno dei quali comprende un aspetto specifico dell'analisi dei dati e la sua applicazione nella gestione aziendale. Il capitolo 1 fornisce una panoramica dei problemi di business management che possono essere affrontati attraverso l'analisi dei dati, mentre il capitolo 2 indaga come l'analisi e la gestione delle conoscenze possono essere utilizzati per risolvere questi problemi. Il capitolo 3 presenta strumenti di visualizzazione dei dati originali, come grafici di dispersione e istogrammi, per aiutare i lettori a comprendere le basi della visualizzazione dei dati. Nel capitolo 4, gli autori approfondiscono le regole di associazione e supporto del software, fornendo ai lettori una migliore comprensione di come è possibile analizzare i dati per individuare gli schemi e le relazioni tra le variabili. Il capitolo 5 comprende l'analisi cluster, dimostrando come questo metodo può essere utilizzato per raggruppare i punti dati simili e individuare le tendenze. Il capitolo 6 analizza le serie temporali necessarie per comprendere i cambiamenti temporali nelle diverse metriche aziendali. Questo capitolo include anche dimostrazioni software per aiutare i lettori ad applicare questi metodi in scenari reali. Il capitolo 7 è dedicato alla classificazione predittiva, strumento fondamentale per prevedere i risultati basati su dati storici. Questo capitolo fornisce esempi pratici di utilizzo dei linguaggi di programmazione R e Python per costruire e valutare modelli predittivi.

Das Buch „Business Analytics with R and Python“ bietet einen Überblick über Data-Mining-Techniken in der Unternehmensführung mit Schwerpunkt auf der Verwendung der Programmiersprachen R und Python zur Analyse und zum Verständnis der Probleme, mit denen Unternehmen bei der Kundenbetreuung, der Identifizierung von Risiken und der Entscheidungsfindung konfrontiert sind. Das Buch ist in zehn Kapitel unterteilt, die jeweils einen bestimmten Aspekt der Datenanalyse und deren Anwendung im Bereich der Unternehmensführung abdecken. Kapitel 1 bietet einen Überblick über die Herausforderungen der Unternehmensführung, die durch Datenanalyse angegangen werden können, während Kapitel 2 untersucht, wie Analytik und Wissensmanagement zur Lösung dieser Probleme eingesetzt werden können. Kapitel 3 enthält Werkzeuge zur Visualisierung der Quelldaten, wie Streudiagramme und Histogramme, die den sern helfen, die Grundlagen der Datenpräsentation zu verstehen. In Kapitel 4 vertiefen sich die Autoren in Assoziationsregeln und Software-Support und geben den sern ein tieferes Verständnis dafür, wie Daten analysiert werden können, um Muster und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Kapitel 5 behandelt die Clusteranalyse und zeigt, wie diese Methode verwendet werden kann, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Trends zu identifizieren. Kapitel 6 befasst sich mit der Zeitreihenanalyse, die für das Verständnis von Zeitänderungen in verschiedenen Geschäftsmetriken erforderlich ist. Dieses Kapitel enthält auch Software-Demos, die den sern helfen, diese Techniken in realen Szenarien anzuwenden. Kapitel 7 befasst sich mit der prädiktiven Klassifikation, dem wichtigsten Werkzeug zur Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage historischer Daten. In diesem Kapitel finden e praktische Beispiele für die Verwendung der Programmiersprachen R und Python zum Erstellen und Auswerten von Vorhersagemodellen.

Business Analytics z R i Python zapewnia przegląd technik eksploracji danych w zarządzaniu biznesem z naciskiem na wykorzystanie języków programowania R i Python do analizy i zrozumienia wyzwań, przed którymi stoją przedsiębiorstwa w zakresie obsługi klienta, identyfikacji ryzyka i świadomego podejmowania decyzji. Książka podzielona jest na dziesięć rozdziałów, z których każdy obejmuje konkretny aspekt analizy danych i jej zastosowania do zarządzania biznesem. Rozdział 1 zawiera przegląd zagadnień związanych z zarządzaniem przedsiębiorstwem, które można rozwiązać za pomocą analizy danych, natomiast rozdział 2 bada, w jaki sposób można wykorzystać analitykę i zarządzanie wiedzą w celu rozwiązania tych problemów. Rozdział 3 przedstawia surowe narzędzia do wizualizacji danych, takie jak schematy scatter i histogramy, aby pomóc czytelnikom zrozumieć podstawy prezentacji danych. W rozdziale 4 autorzy zagłębiają się w zasady stowarzyszenia i wsparcie oprogramowania, zapewniając czytelnikom głębsze zrozumienie, w jaki sposób dane mogą być analizowane w celu identyfikacji wzorców i relacji między zmiennymi. Rozdział 5 obejmuje analizę klastrów, pokazując, w jaki sposób tę metodę można wykorzystać do grupowania podobnych punktów danych i identyfikacji trendów. Rozdział 6 omawia analizę szeregów czasowych wymaganą do zrozumienia zmian w czasie w różnych metrykach biznesowych. Rozdział ten obejmuje również pokazy oprogramowania, aby pomóc czytelnikom zastosować te techniki do scenariuszy rzeczywistych. Rozdział 7 skupia się na klasyfikacji prognostycznej, kluczowym narzędziem do przewidywania wyników opartych na danych historycznych. Ten rozdział zawiera praktyczne przykłady wykorzystania języków programowania R i Pythona do tworzenia i oceny modeli predykcyjnych.

Business Analytics עם R ופייתון מספק סקירה של טכניקות כריית נתונים בניהול עסקי עם התמקדות בשימוש בשפות תכנות R ופייתון הספר מחולק לעשרה פרקים, שכל אחד מהם מכסה היבט מסוים של ניתוח נתונים ויישומו לניהול עסקי. פרק 1 מספק סקירה של סוגיות ניהול עסקים שניתן לטפל בהן באמצעות ניתוח נתונים, בעוד פרק 2 בוחן כיצד ניתן להשתמש באנליטיקה ובניהול ידע כדי לטפל בנושאים אלה. פרק 3 מציג כלי הדמיית מידע גולמי כגון דיאגרמות פיזור והיסטוגרמות כדי לעזור לקוראים להבין את הבסיס של מצגת נתונים. בפרק 4, המחברים מתעמקים בכללי התאגדות ותמיכה בתוכנה, ומספקים לקוראים הבנה עמוקה יותר כיצד ניתן לנתח נתונים כדי לזהות דפוסים ויחסים בין משתנים. פרק 5 מכסה ניתוח אשכולות, המדגים כיצד ניתן להשתמש בשיטה זו כדי לקבץ נקודות מידע דומות ולזהות מגמות. פרק 6 דן בניתוח סדרת הזמן הנדרשת כדי להבין שינויים לאורך זמן במדדים עסקיים שונים. פרק זה כולל גם הדגמות תוכנה שיעזרו לקוראים ליישם את הטכניקות הללו בתרחישים של העולם האמיתי. פרק 7 מתמקד בסיווג חיזוי, כלי קריטי לחיזוי תוצאות המבוססות על נתונים היסטוריים. פרק זה מספק דוגמאות מעשיות לשימוש בשפות התכנות R ופייתון כדי לבנות ולהעריך מודלים מנבאים.''

R ve Python ile Business Analytics, işletmelerin müşteri hizmetleri, risk tanımlama ve bilinçli karar vermede karşılaştıkları zorlukları analiz etmek ve anlamak için R ve Python programlama dillerini kullanmaya odaklanarak iş yönetimindeki veri madenciliği tekniklerine genel bir bakış sunar. Kitap, her biri veri analizinin belirli bir yönünü ve işletme yönetimine uygulanmasını kapsayan on bölüme ayrılmıştır. Bölüm 1, veri analizi yoluyla ele alınabilecek işletme yönetimi konularına genel bir bakış sunarken, Bölüm 2, bu sorunları ele almak için analitik ve bilgi yönetiminin nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Bölüm 3, okuyucuların veri sunumunun temellerini anlamalarına yardımcı olmak için saçılma diyagramları ve histogramlar gibi ham veri görselleştirme araçlarını sunar. Bölüm 4'te, yazarlar, okuyuculara değişkenler arasındaki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için verilerin nasıl analiz edilebileceği konusunda daha derin bir anlayış sağlayarak, ilişkilendirme kurallarına ve yazılım desteğine girerler. Bölüm 5, benzer veri noktalarını gruplamak ve eğilimleri belirlemek için bu yöntemin nasıl kullanılabileceğini gösteren küme analizini kapsar. Bölüm 6, farklı iş metriklerinde zaman içindeki değişiklikleri anlamak için gereken zaman serisi analizini tartışmaktadır. Bu bölüm ayrıca, okuyucuların bu teknikleri gerçek dünya senaryolarına uygulamalarına yardımcı olacak yazılım gösterimlerini de içerir. Bölüm 7, tarihsel verilere dayanarak sonuçları tahmin etmek için kritik bir araç olan tahmini sınıflandırmaya odaklanmaktadır. Bu bölüm, öngörü modellerini oluşturmak ve değerlendirmek için R ve Python programlama dillerini kullanmanın pratik örneklerini sunmaktadır.

تقدم Business Analytics with R و Python لمحة عامة عن تقنيات تعدين البيانات في إدارة الأعمال مع التركيز على استخدام لغات برمجة R و Python لتحليل وفهم التحديات التي تواجهها الشركات في خدمة العملاء، وتحديد المخاطر، واتخاذ القرارات المستنيرة. ينقسم الكتاب إلى عشرة فصول، يغطي كل منها جانبًا محددًا من تحليل البيانات وتطبيقه على إدارة الأعمال. يقدم الفصل 1 لمحة عامة عن قضايا إدارة الأعمال التي يمكن معالجتها من خلال تحليل البيانات، بينما يستكشف الفصل 2 كيفية استخدام التحليلات وإدارة المعارف لمعالجة هذه القضايا. يقدم الفصل 3 أدوات تصور البيانات الخام مثل المخططات المبعثرة والرسوم البيانية لمساعدة القراء على فهم أساسيات عرض البيانات. في الفصل 4، يتعمق المؤلفون في قواعد الارتباط ودعم البرامج، مما يوفر للقراء فهمًا أعمق لكيفية تحليل البيانات لتحديد الأنماط والعلاقات بين المتغيرات. يغطي الفصل 5 تحليل المجموعات، ويوضح كيفية استخدام هذه الطريقة لتجميع نقاط بيانات مماثلة وتحديد الاتجاهات. يناقش الفصل 6 تحليل السلاسل الزمنية المطلوب لفهم التغييرات بمرور الوقت في مقاييس الأعمال المختلفة. يتضمن هذا الفصل أيضًا عروض توضيحية للبرامج لمساعدة القراء على تطبيق هذه التقنيات على سيناريوهات العالم الحقيقي. يركز الفصل 7 على التصنيف التنبؤي، وهو أداة حاسمة للتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات التاريخية. يقدم هذا الفصل أمثلة عملية على استخدام لغات البرمجة R و Python لبناء وتقييم النماذج التنبؤية.

R 및 Python을 사용한 비즈니스 분석은 R 및 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 기업이 고객 서비스, 위험 식별 및 정보에 입각 한 의사 결정에서 직면 한 문제를 분석하고 이해하는 데 중점을 둔 비즈니스 관리의 데이터 마이닝 기술에 대한 개요소를 제공급합니다. 이 책은 10 개의 챕터로 나뉘며 각 챕터는 데이터 분석의 특정 측면과 비즈니스 관리에 적용됩니다. 1 장은 데이터 분석을 통해 해결할 수있는 비즈니스 관리 문제에 대한 개요를 제공하는 반면, 2 장은 분석 및 지식 관리를 사용하여 이러한 문제를 해결하는 방법을 탐구합니다. 3 장에서는 산란 다이어그램 및 히스토그램과 같은 원시 데이터 시각화 도구를 제공하여 독자가 데이터 프리젠 테이션의 기본 사항을 이해하도 4 장에서 저자는 연관 규칙과 소프트웨어 지원을 탐구하여 독자들에게 변수 간의 패턴과 관계를 식별하기 위해 데이터를 분석하는 방법에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 5 장에서는이 방법을 사용하여 유사한 데이터 포인트를 그룹화하고 추세를 식별하는 방법을 보여주는 클러스터 6 장에서는 시간이 지남에 따라 다른 비즈니스 메트릭의 변화를 이해하는 데 필요한 시계열 분석에 대해 설명 이 장에는 독자가 이러한 기술을 실제 시나리오에 적용 할 수 있도록 소프트웨어 데모도 포함되어 있 7 장은 과거 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 데 중요한 도구 인 예측 분류에 중점을 둡니다. 이 장은 R 및 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 예측 모델을 구축하고 평가하는 실용적인 예를 제공합니다.

RとPythonの| Business Analyticsは、RとPythonプログラミング言語を使用して、企業が顧客サービス、リスク識別、情報に基づいた意思決定に直面する課題を分析および理解することに焦点を当てて、ビジネス管理におけるデータマイニング技術の概要を提供します。本は10章に分かれており、それぞれがデータ分析の特定の側面とビジネス管理への応用をカバーしています。第1章では、データ分析を通じて対処できる経営課題の概要を説明し、第2章では、これらの課題に対処するために分析と知識管理をどのように使用できるかについて説明します。第3章では、スキャッターダイアグラムやヒストグラムなどの生のデータビジュアライゼーションツールを紹介します。第4章では、関連ルールとソフトウェアサポートについて考察し、データを分析してパターンや変数間の関係を特定する方法について理解を深める。第5章では、クラスタ分析について説明し、この方法を使用して類似のデータポイントをグループ化し、傾向を特定する方法を示します。第6章では、異なるビジネスメトリクスの変化を理解するために必要な時系列分析について説明します。この章には、読者がこれらのテクニックを実際のシナリオに適用するのに役立つソフトウェアのデモンストレーションも含まれています。第7章では、過去のデータに基づいてアウトカムを予測するための重要なツールである予測分類に焦点を当てています。この章では、RおよびPythonプログラミング言語を使用して予測モデルを構築および評価する実践的な例を示します。

「使用R和Python進行業務分析」一書概述了業務管理中的數據挖掘技術，重點是使用R和Python編程語言來分析和理解企業在為客戶提供服務，確定風險和做出明智決策時面臨的挑戰。該書分為十章，每章涵蓋數據分析的特定方面及其在業務管理領域的應用。第1章概述了可以通過數據分析解決的業務管理問題，而第2章則探討了如何利用分析和知識管理來解決這些問題。第3章介紹了原始數據的可視化工具，例如散射圖和直方圖，以幫助讀者了解數據表示的基礎。在第四章中，作者深入研究了關聯規則和軟件支持，使讀者更好地了解如何分析數據以識別變量之間的模式和關系。第5章涵蓋了集群分析，展示了如何使用此方法對相似的數據點進行分組並確定趨勢。第6章討論了時間序列分析，這是了解不同業務指標的時間變化所必需的。本章還包括軟件演示，以幫助讀者將這些技術應用於真實場景。第7章涉及預測分類，這是基於歷史數據預測結果的重要工具。本章提供了使用R和Python編程語言構建和評估預測模型的實際示例。