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Data Science und Statistik mit R: Anwendungslösungen für die Praxis

Autor Bernd Heesen
de Limba Germană Paperback – 3 feb 2022
Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.

Dieses Buch vermittelt auf Basis von R,wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.

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Specificații

ISBN-13: 9783658348243
ISBN-10: 3658348240
Ilustrații: VIII, 372 S. 1153 Abb., 41 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0.61 kg
Ediția:1. Aufl. 2021
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Gabler
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Einleitung.- Data Science.- Date Science mit R.- Statistik.- Ausblick Machine Learning und Künstliche Intelligenz.

Notă biografică

Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern und Dozent für Statistik, Betriebliche Anwendungen und TextMining. Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er mehr als 10 Jahre als Unternehmensberater im In- und Ausland tätig.

Textul de pe ultima copertă

Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.

Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wieSie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.

Der Inhalt
  • Data Science
  • Date Science mit R
  • Statistik
  • Ausblick Machine Learning und Künstliche Intelligenz
Der Autor
Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern und Dozent für Statistik, Betriebliche Anwendungen und TextMining. Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er mehr als 10 Jahre als Unternehmensberater im In- und Ausland tätig. 


Caracteristici

Verbindung von Big Data mit Statistik Ideal für Studierende und andere Personen, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen Anwendungsbeispiele können von Lesern mit der Open Source Software R selbst durchgeführt werden