Techniki eksploracji danych: Dla marketingu, sprzedaży i zarządzania relacjami z klientami

Ocena:   (4,4 na 5)

Techniki eksploracji danych: Dla marketingu, sprzedaży i zarządzania relacjami z klientami (S. Linoff Gordon)

Opinie czytelników

Podsumowanie:

Książka stanowi kompleksowe źródło wiedzy na temat koncepcji eksploracji danych, dzięki czemu jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i bardziej doświadczonych profesjonalistów. Chociaż oferuje ona obszerne informacje i przydatne przykłady z różnych branż, niektórzy czytelnicy uznali ją za rozwlekłą i pozbawioną głębi technicznej oraz praktycznych przykładów kodowania.

Zalety:

Kompleksowe omówienie koncepcji eksploracji danych, przydatne przykłady branżowe, przyjemny styl pisania, dobre wizualizacje, odpowiednie jako odniesienie do różnych tematów, dobrze służy do eksploracji danych w marketingu i CRM.

Wady:

rozwlekły i czasami zbędny
brak praktycznych przykładów kodowania
niewystarczająco techniczny dla zaawansowanych użytkowników
może wydawać się długi i szczegółowy dla zwykłych czytelników
nie jest idealny dla początkujących bez wcześniejszej wiedzy.

(na podstawie 53 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management

Zawartość książki:

Wiodąca książka wprowadzająca do eksploracji danych, w pełni zaktualizowana i poprawiona.

Kiedy Berry i Linoff napisali pierwsze wydanie Data Mining Techniques pod koniec lat 90-tych, eksploracja danych dopiero zaczynała wychodzić z laboratorium do biura i od tego czasu stała się niezbędnym narzędziem nowoczesnego biznesu. To nowe wydanie - w ponad 50% nowe i poprawione - jest znaczącą aktualizacją w stosunku do poprzedniej edycji i pokazuje, jak wykorzystać najnowsze metody i techniki eksploracji danych do rozwiązywania typowych problemów biznesowych. Duet niezrównanych autorów dzieli się bezcennymi poradami dotyczącymi poprawy wskaźników odpowiedzi na kampanie marketingu bezpośredniego, identyfikacji nowych segmentów klientów i szacowania ryzyka kredytowego. Ponadto omawiają bardziej zaawansowane tematy, takie jak przygotowywanie danych do analizy i tworzenie niezbędnej infrastruktury do eksploracji danych w firmie.

⬤ Zawiera znaczące aktualizacje w stosunku do poprzedniego wydania i aktualizuje najlepsze praktyki w zakresie korzystania z metod i technik eksploracji danych w celu rozwiązywania typowych problemów biznesowych.

⬤ W każdym rozdziale omówiono nową technikę eksploracji danych wraz z jasnymi, zwięzłymi wyjaśnieniami dotyczącymi natychmiastowego zastosowania każdej z nich.

⬤ Omawia podstawowe techniki eksploracji danych, w tym drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, filtrowanie kolaboracyjne, reguły asocjacyjne, analizę powiązań, analizę przeżycia i inne.

⬤ Zawiera najlepsze praktyki w zakresie eksploracji danych przy użyciu prostych narzędzi, takich jak Excel.

Data Mining Techniques, Third Edition omawia nową technikę eksploracji danych w każdym kolejnym rozdziale, a następnie pokazuje, jak można zastosować tę technikę w celu poprawy marketingu, sprzedaży i obsługi klienta, aby uzyskać natychmiastowe wyniki.

Dodatkowe informacje o książce:

ISBN:9780470650936
Autor:
Wydawca:
Oprawa:Miękka oprawa
Rok wydania:2011
Liczba stron:888

Zakup:

Obecnie dostępne, na stanie.

Inne książki autora:

Analiza danych przy użyciu SQL i Excel - Data Analysis Using SQL and Excel
Drugie wydanie książki Data Analysis Using SQL and Excel pokazuje, jak...
Analiza danych przy użyciu SQL i Excel - Data Analysis Using SQL and Excel
Techniki eksploracji danych: Dla marketingu, sprzedaży i zarządzania relacjami z klientami - Data...
Wiodąca książka wprowadzająca do eksploracji...
Techniki eksploracji danych: Dla marketingu, sprzedaży i zarządzania relacjami z klientami - Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management

Prace autora wydały następujące wydawnictwa:

© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)