Machine Learning for Business Analytics: Real-Time Data Analysis for Decision-Making
Uczenie maszynowe jest integralnym narzędziem w arsenale analityka biznesowego, ponieważ tempo generowania danych z różnych źródeł rośnie, a praca na złożonych nieustrukturyzowanych danych staje się nieunikniona. Gromadzenie danych, czyszczenie danych i eksploracja danych szybko stają się trudniejsze do analizy niż tylko importowanie informacji ze źródła pierwotnego lub wtórnego. Model uczenia maszynowego odgrywa kluczową rolę w przewidywaniu przyszłych wyników i wyników firmy. Gromadzenie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym to ważne etapy wdrażania modeli. Analityka jest narzędziem do wizualizacji i sterowania danymi i statystykami. Analitycy biznesowi mogą pracować z różnymi zestawami danych - wybór odpowiedniego modelu uczenia maszynowego skutkuje poprawną analizą, prognozowaniem przyszłości i podejmowaniem świadomych decyzji.
Globalny rynek uczenia maszynowego został wyceniony na 1,58 mld USD w 2017 r. i oczekuje się, że osiągnie 20 mld USD w 2024 r. - wzrost CAGR o 44,06% w latach 2017-2024. 83 mld USD w 2024 r. - rosnąc przy CAGR na poziomie 44,06% w latach 2017-2024. Autorzy zebrali ważną wiedzę na temat uczenia maszynowego w zastosowaniach analityki biznesowej w czasie rzeczywistym. Książka ta umożliwia czytelnikom zdobycie szerokiej wiedzy w dziedzinie modeli uczenia maszynowego i prowadzenie przyszłych prac badawczych. Przyszłe trendy uczenia maszynowego w analityce biznesowej zostały wyjaśnione za pomocą rzeczywistych studiów przypadków.
Zasadniczo książka ta działa jako przewodnik dla wszystkich analityków biznesowych. Autorzy łączą podstawy analityki danych i uczenia maszynowego oraz rozszerzają ich zastosowanie na analitykę biznesową. Książka ta stanowi doskonałe wprowadzenie i obejmuje zastosowania i implikacje uczenia maszynowego. Autorzy zapewniają doświadczenie z pierwszej ręki w zakresie zastosowań uczenia maszynowego w analityce biznesowej w sekcji analizy w czasie rzeczywistym. Studia przypadków umieszczają metodę w praktycznym kontekście, aby uzyskać doświadczenie na żywo w analizie danych przy użyciu uczenia maszynowego. Książka ta jest cennym źródłem dla praktyków, przemysłowców, technologów i badaczy.
