Data Science for Business : What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking /
Contenido: 1) Introducción: pensando en datos analíticos; 2) Problemas en empresas y soluciones con la ciencia de los datos; 3) Introducción al modelo predictivo: desde la correlación a la segmentación supervisada; 4) Ajuste a un modelo de datos; 5) Durante el montaje y su sustracción; 6) Similitud,...
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Altri autori: | |
| Natura: | Libro |
| Lingua: | inglese |
| Pubblicazione: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2013, c2013
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | Ver documento en línea |
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MARC
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| 245 | 1 | 0 | |a Data Science for Business : |b What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking / |c F. Provost, T. Fawcett. |
| 264 | 4 | |a Sebastopol, EUA : |b O'Reilly, |c 2013, c2013 | |
| 264 | 2 | |a Birmingham, EUA : |b EBSCOhost [distribución], |c 2013 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XVIII, 384 p.) | ||
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| 520 | |a Contenido: 1) Introducción: pensando en datos analíticos; 2) Problemas en empresas y soluciones con la ciencia de los datos; 3) Introducción al modelo predictivo: desde la correlación a la segmentación supervisada; 4) Ajuste a un modelo de datos; 5) Durante el montaje y su sustracción; 6) Similitud, vecindad y clusters; 7) Pensamiento analítico de decisión I: ¿Cuál es un buen modelo?; 8) Visualizar el rendimiento del modelo; 9) Evidencias y probabilidades; 10) Representación de la minería del texto; 11) Pensamiento analítico de decisión II: hacia un ingeniería analítica; 12) Otra ciencia de datos de tareas y técnicas; 13) Datos científicos y estrategia de negocios; 14) Conclusión. | ||
| 521 | |a 2016 BO Licenciatura en Ingeniería Financiera | ||
| 530 | |a Existe una edición en formato impreso con el mismo título | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Empresas - |x Administración | ||
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| 650 | |a Minería de Datos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Big Data | ||
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| 650 | |a Bases de Datos - |x Administración | ||
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| 700 | |a Fawcett, Tom |e (autor) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://ezproxy.iteso.mx/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=619895 |y Ver documento en línea |
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