Behavioral Data Analysis with R and Python: Dane zorientowane na klienta dla rzeczywistych wyników biznesowych

Opinie czytelników

Książka jest uznawana za przystępne i wnikliwe źródło informacji dla czytelników zainteresowanych analizą danych behawioralnych, oferując praktyczne wskazówki i jasne podejście do złożonych tematów. Wielu recenzentów podkreśla jej równowagę pomiędzy technicznym rygorem a przystępnością, dzięki czemu jest ona odpowiednia zarówno dla profesjonalistów, jak i nowicjuszy w tej dziedzinie. Niektórzy krytycy wskazują jednak na zawiły styl pisania i brak omówienia niektórych tematów.

⬤ Dobrze napisana i wciągająca
⬤ równoważy rygor i przystępność
⬤ oferuje praktyczny wgląd w analitykę przyczynową
⬤ jasne wskazówki dotyczące analizy danych behawioralnych
⬤ zawiera pomocne przykłady programowania (R i Python)
⬤ rekomendacje od profesjonalistów w tej dziedzinie
⬤ odpowiednia dla szerokiego grona odbiorców.

⬤ Niektórzy uważają, że styl pisania jest zawiły, a objaśnienia niejasne
⬤ ograniczone omówienie niektórych tematów
⬤ kilku czytelników uznało, że nadmiernie sprzedaje swoją zawartość.

(na podstawie 16 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Behavioral Data Analysis with R and Python: Customer-Driven Data for Real Business Results

Zawartość książki:

Wykorzystaj pełną moc danych behawioralnych w swojej firmie, ucząc się narzędzi zaprojektowanych specjalnie do analizy danych behawioralnych. Powszechne algorytmy nauki o danych i narzędzia do analizy predykcyjnej traktują dane behawioralne klientów, takie jak kliknięcia na stronie internetowej lub zakupy w supermarkecie, tak samo jak inne dane.

Zamiast tego, ten praktyczny przewodnik wprowadza potężne metody specjalnie dostosowane do analizy danych behawioralnych. Zaawansowane projektowanie eksperymentalne pomaga w pełni wykorzystać testy A/B, podczas gdy diagramy przyczynowe pozwalają wyodrębnić przyczyny zachowań, nawet jeśli nie można przeprowadzić eksperymentów. Napisana w przystępnym stylu dla analityków danych, analityków biznesowych i naukowców behawioralnych, ta praktyczna książka zawiera kompletne przykłady i ćwiczenia w językach R i Python, które pomogą Ci uzyskać lepszy wgląd w dane - natychmiast.

Zrozum specyfikę danych behawioralnych. Poznaj różnice między pomiarem a przewidywaniem.

Dowiedz się, jak czyścić i przygotowywać dane behawioralne. Projektuj i analizuj eksperymenty w celu podejmowania optymalnych decyzji biznesowych.

Wykorzystaj dane behawioralne, aby zrozumieć i zmierzyć przyczynę i skutek. Segmentuj klientów w przejrzysty i wnikliwy sposób