Essentials of Business Analytics

Author: Jeffrey D. Camm,James J. Cochran,Michael J. Fry,Jeffrey W. Ohlmann,David R. Anderson

Publisher: Cengage Learning

ISBN: 1285964012

Category: Business & Economics

Page: 696

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This book provides coverage over the full range of analytics--descriptive, predictive, prescriptive--not covered by any other single book. It includes step-by-step instructions to help students learn how to use Excel and powerful but easy to use Excel add-ons such as XL Miner for data mining and Analytic Solver Platform for optimization and simulation. Important Notice: Media content referenced within the product description or the product text may not be available in the ebook version.

Essentials of Business Analytics

Business, Business

Author: CTI Reviews

Publisher: Cram101 Textbook Reviews

ISBN: 1497003237

Category: Education

Page: 67

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Facts101 is your complete guide to Essentials of Business Analytics. In this book, you will learn topics such as Data Visualization, Linear Regression, Time Series Analysis and Forecasting, and Data Mining plus much more. With key features such as key terms, people and places, Facts101 gives you all the information you need to prepare for your next exam. Our practice tests are specific to the textbook and we have designed tools to make the most of your limited study time.

Studyguide for Essentials of Business Analytics by Camm, Jeffrey D., ISBN 9781285187273

Author: Cram101 Textbook Reviews

Publisher: Cram101

ISBN: 9781497001565

Category:

Page: 106

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Never HIGHLIGHT a Book Again! Includes all testable terms, concepts, persons, places, and events. Cram101 Just the FACTS101 studyguides gives all of the outlines, highlights, and quizzes for your textbook with optional online comprehensive practice tests. Only Cram101 is Textbook Specific. Accompanies: 9781285187273. This item is printed on demand.

Essentials of Business Analytics

An Introduction to the Methodology and its Applications

Author: Bhimasankaram Pochiraju,Sridhar Seshadri

Publisher: Springer

ISBN: 9783319688367

Category: Business & Economics

Page: 736

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This comprehensive edited volume is the first of its kind, designed to serve as a textbook for long-duration business analytics programs. It can also be used as a guide to the field by practitioners. The book has contributions from experts in top universities and industry. The editors have taken extreme care to ensure continuity across the chapters. The material is organized into three parts: A) Tools, B) Models and C) Applications. In Part A, the tools used by business analysts are described in detail. In Part B, these tools are applied to construct models used to solve business problems. Part C contains detailed applications in various functional areas of business and several case studies. Supporting material can be found in the appendices that develop the pre-requisites for the main text. Every chapter has a business orientation. Typically, each chapter begins with the description of business problems that are transformed into data questions; and methodology is developed to solve these questions. Data analysis is conducted using widely used software, the output and results are clearly explained at each stage of development. These are finally transformed into a business solution. The companion website provides examples, data sets and sample code for each chapter.

Essentials of Statistics for Business and Economics

Author: David R. Anderson,Dennis J. Sweeney,Thomas A. Williams,Jeffrey D. Camm,James J. Cochran

Publisher: Cengage Learning

ISBN: 1337114170

Category: Business & Economics

Page: 752

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Trust the market-leading ESSENTIALS OF STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS, 8E to introduce sound statistical methodology using real-world examples, proven approaches, and hands-on exercises that build the foundation readers need to analyze and solve business problems quantitatively. This edition gives readers the foundation in statistics needed for an edge in today's competitive business world. The authors’ signature problem-scenario approach and reader-friendly writing style combines with proven methodologies, hands-on exercises, and real examples to take readers deep into today’s actual business problems. Readers learn how to solve problems from an intelligent, quantitative perspective. Streamlined to focus on core topics, this new edition provides the latest updates with new case problems, applications, and self-test exercises to help readers master key formulas and apply statistical methods as they learn them. Important Notice: Media content referenced within the product description or the product text may not be available in the ebook version.

Die Wahrscheinlichkeit

Eine Einführung in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Author: Samuel Goldberg

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3663029530

Category: Mathematics

Page: 324

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Die Berechnung der Zukunft

Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller

Author: Nate Silver

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641112702

Category: Business & Economics

Page: 656

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Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!

Advanced Business Analytics

Essentials for Developing a Competitive Advantage

Author: Saumitra N. Bhaduri,David Fogarty

Publisher: Springer

ISBN: 9811007276

Category: Business & Economics

Page: 156

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The present book provides an enterprise-wide guide for anyone interested in pursuing analytic methods in order to compete effectively. It supplements more general texts on statistics and data mining by providing an introduction from leading practitioners in business analytics and real case studies of firms using advanced analytics to gain a competitive advantage in the marketplace. In the era of “big data” and competing analytics, this book provides practitioners applying business analytics with an overview of the quantitative strategies and techniques used to embed analysis results and advanced algorithms into business processes and create automated insight-driven decisions within the firm. Numerous studies have shown that firms that invest in analytics are more likely to win in the marketplace. Moreover, the Internet of Everything (IoT) for manufacturing and social-local-mobile (SOLOMO) for services have made the use of advanced business analytics even more important for firms. These case studies were all developed by real business analysts, who were assigned the task of solving a business problem using advanced analytics in a way that competitors were not. Readers learn how to develop business algorithms on a practical level, how to embed these within the company and how to take these all the way to implementation and validation.

Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Das Handbuch für Startups

Author: Bob Dorf,Steve Blank,Nils Högsdal,Daniel Bartel

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955618137

Category: Business & Economics

Page: 512

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Ein Startup ist nicht die Miniaturausgabe eines etablierten Unternehmens, sondern eine temporäre, flexible Organisation auf der Suche nach einem nachhaltigen Geschäftsmodell: Das ist die zentrale Erkenntnis, die dem "Handbuch für Startups" zugrundeliegt. Es verbindet den Lean-Ansatz, Prinzipien des Customer Development sowie Konzepte wie Design Thinking und (Rapid) Prototyping zu einem umfassenden Vorgehensmodell, mit dem sich aus Ideen und Innovationen tragfähige Geschäftsmodelle entwickeln lassen. Lean Startup & Customer Development: Der Lean-Ansatz für Startups basiert, im Unterschied zum klassischen Vorgehen, nicht auf einem starren Businessplan, der drei Jahre lang unverändert umzusetzen ist, sondern auf einem beweglichen Modell, das immer wieder angepasst wird. Sämtliche Bestandteile der Planung – von den Produkteigenschaften über die Zielgruppen bis hin zum Vertriebsmodell – werden als Hypothesen gesehen, die zu validieren bzw. zu falsifizieren sind. Erst nachdem sie im Austausch mit den potenziellen Kunden bestätigt wurden und nachhaltige Verkäufe möglich sind, verlässt das Startup seine Suchphase und widmet sich der Umsetzung und Skalierung seines Geschäftsmodells. Der große Vorteil: Fehlannahmen werden erheblich früher erkannt – nämlich zu einem Zeitpunkt, an dem man noch die Gelegenheit hat, Änderungen vorzunehmen. Damit erhöhen sich die Erfolgsaussichten beträchtlich. Für den Praxiseinsatz: Sämtliche Schritte werden in diesem Buch detailliert beschrieben und können anhand der zahlreichen Checklisten nachvollzogen werden. Damit ist das Handbuch ein wertvoller Begleiter und ein umfassendes Nachschlagewerk für Gründerinnen & Gründer. Von deutschen Experten begleitet: Die deutsche Ausgabe des international erfolgreichen Handbuchs entstand mit fachlicher Unterstützung von Prof. Dr. Nils Högsdal und Entrepreneur Daniel Bartel, die auch ein deutsches Vorwort sowie sieben Fallstudien aus dem deutschsprachigen Raum beisteuern.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.