Анализ поведенческих данных на R и Python — 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.
Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:
Facebook
Twitter
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта: Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
За ложную информацию бан на месяц
Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:
Код для вставки на сайт или в блог: Код для вставки в форум (BBCode): Прямая ссылка на эту публикацию:
Наука о данных — это вовсе не страшно! Изучите программирование на языке Python для анализа данных и статистики. Пишите код в облаке, используя Google Colab. Обменивайтесь данными и визуализируйте информацию. Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещ ...
Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответи ...
Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность и снижает стоимость обработки. Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределе ...
Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и Pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter. ...
Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.