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Data science for marketing analytics : a practical guide to forming a killer marketing strategy through data analysis with Python / Mirza Rahim Baig, Gururajan Govindan, Vishwesh Ravi Shrimali.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Inglés Editor: Birmingham, UK : Distribuidor: Packt Publishing, Fecha de copyright: ©2021Edición: 2a ediciónDescripción: xxiii, 589 páginas : ilustraciones, gráficas, tablas ; 23 x 19 cmTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • sin medio
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 9781800560475
Tema(s): Clasificación LoC:
  • HF 5415 .125 R345 2021
Contenidos:
Data Preparation and Cleaning -- Data Exploration and Visualization -- Unsupervised Learning and Customer Segmentation -- Evaluating and Choosing the Best Segmentation Approach -- Predicting Customer Revenue Using Linear Regression -- More Tools and Techniques for Evaluating Regression Models -- Supervised Learning: Predicting Customer Churn -- Fine Tuning Classification Algorithms -- Multiclass Classification Algorithms --
Resumen: Book Description Unleash the power of data to reach your marketing goals with this practical guide to data science for business. This book will help you get started on your journey to becoming a master of marketing analytics with Python. You'll work with relevant datasets and build your practical skills by tackling engaging exercises and activities that simulate real-world market analysis projects. You'll learn to think like a data scientist, build your problem-solving skills, and discover how to look at data in new ways to deliver business insights and make intelligent data-driven decisions. As well as learning how to clean, explore, and visualize data, you'll implement machine learning algorithms and build models to make predictions. As you work through the book, you'll use Python tools to analyze sales, visualize advertising data, predict revenue, address customer churn, and implement customer segmentation to understand behavior. By the end of this book, you'll have the knowledge, skills, and confidence to implement data science and machine learning techniques to better understand your marketing data and improve your decision-making.Resumen: Descripción del libro Libere el poder de los datos para alcanzar sus objetivos de marketing con esta guía práctica de ciencia de datos para empresas. Este libro lo ayudará a comenzar su viaje para convertirse en un maestro del análisis de marketing con Python. Trabajará con conjuntos de datos relevantes y desarrollará sus habilidades prácticas al realizar ejercicios y actividades interesantes que simulan proyectos de análisis de mercado del mundo real. Aprenderá a pensar como un científico de datos, desarrollará sus habilidades de resolución de problemas y descubrirá cómo mirar los datos de nuevas maneras para brindar conocimientos comerciales y tomar decisiones inteligentes basadas en datos. Además de aprender a limpiar, explorar y visualizar datos, implementará algoritmos de aprendizaje automático y creará modelos para hacer predicciones. A medida que avance en el libro, utilizará herramientas de Python para analizar ventas, visualizar datos publicitarios, predecir ingresos, abordar la pérdida de clientes e implementar la segmentación de clientes para comprender el comportamiento. Al final de este libro, tendrá el conocimiento, las habilidades y la confianza para implementar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para comprender mejor sus datos de marketing y mejorar su toma de decisiones.
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Libros para consulta en sala Libros para consulta en sala Biblioteca Antonio Enriquez Savignac Biblioteca Antonio Enriquez Savignac COLECCIÓN RESERVA HF 5415 .125 R345 2021 (Navegar estantería(Abre debajo)) Ejem.1 No para préstamo (Préstamo interno) Ingeniería Logística 043006
Total de reservas: 0

Incluye índice.

Data Preparation and Cleaning --
Data Exploration and Visualization --
Unsupervised Learning and Customer Segmentation --
Evaluating and Choosing the Best Segmentation Approach --
Predicting Customer Revenue Using Linear Regression --
More Tools and Techniques for Evaluating Regression Models --
Supervised Learning: Predicting Customer Churn --
Fine Tuning Classification Algorithms --
Multiclass Classification Algorithms --

Book Description
Unleash the power of data to reach your marketing goals with this practical guide to data science for business.

This book will help you get started on your journey to becoming a master of marketing analytics with Python. You'll work with relevant datasets and build your practical skills by tackling engaging exercises and activities that simulate real-world market analysis projects.

You'll learn to think like a data scientist, build your problem-solving skills, and discover how to look at data in new ways to deliver business insights and make intelligent data-driven decisions.

As well as learning how to clean, explore, and visualize data, you'll implement machine learning algorithms and build models to make predictions. As you work through the book, you'll use Python tools to analyze sales, visualize advertising data, predict revenue, address customer churn, and implement customer segmentation to understand behavior.

By the end of this book, you'll have the knowledge, skills, and confidence to implement data science and machine learning techniques to better understand your marketing data and improve your decision-making.

Descripción del libro

Libere el poder de los datos para alcanzar sus objetivos de marketing con esta guía práctica de ciencia de datos para empresas.

Este libro lo ayudará a comenzar su viaje para convertirse en un maestro del análisis de marketing con Python. Trabajará con conjuntos de datos relevantes y desarrollará sus habilidades prácticas al realizar ejercicios y actividades interesantes que simulan proyectos de análisis de mercado del mundo real.

Aprenderá a pensar como un científico de datos, desarrollará sus habilidades de resolución de problemas y descubrirá cómo mirar los datos de nuevas maneras para brindar conocimientos comerciales y tomar decisiones inteligentes basadas en datos.

Además de aprender a limpiar, explorar y visualizar datos, implementará algoritmos de aprendizaje automático y creará modelos para hacer predicciones. A medida que avance en el libro, utilizará herramientas de Python para analizar ventas, visualizar datos publicitarios, predecir ingresos, abordar la pérdida de clientes e implementar la segmentación de clientes para comprender el comportamiento.

Al final de este libro, tendrá el conocimiento, las habilidades y la confianza para implementar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para comprender mejor sus datos de marketing y mejorar su toma de decisiones.

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