Verhaltensbasierte Datenanalyse mit R und Python: Kundengesteuerte Daten für echte Geschäftsergebnisse

Bewertung: ⭐⭐⭐⭐⭐  (4,3 von 5)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch gilt als zugängliches und aufschlussreiches Hilfsmittel für Leser, die sich für die Analyse von Verhaltensdaten interessieren, und bietet praktische Anleitungen und einen klaren Ansatz für komplexe Themen. Viele Rezensenten heben die Ausgewogenheit zwischen technischer Strenge und Zugänglichkeit hervor, die das Buch sowohl für Fachleute als auch für Neulinge auf diesem Gebiet geeignet macht. Einige Kritiker bemängeln jedoch den unübersichtlichen Schreibstil und die mangelnde Abdeckung bestimmter Themen.

Vorteile:

⬤ Gut geschrieben und fesselnd
⬤ hält Strenge und Zugänglichkeit im Gleichgewicht
⬤ bietet praktische Einblicke in die Kausalanalyse
⬤ klare Anleitungen zur Verhaltensdatenanalyse
⬤ enthält hilfreiche Programmierbeispiele (R und Python)
⬤ Empfehlungen von Fachleuten auf dem Gebiet
⬤ für ein breites Publikum geeignet.

Nachteile:

⬤ Einige finden den Schreibstil verworren und die Erklärungen unklar
⬤ begrenzte Abdeckung bestimmter Themen
⬤ einige Leser sind der Meinung, dass der Inhalt zu sehr verkauft wird.

(basierend auf 16 Leserbewertungen)

Originaltitel:

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

Inhalt des Buches:

Nutzen Sie das volle Potenzial der Verhaltensdaten in Ihrem Unternehmen, indem Sie Tools erlernen, die speziell für die Analyse von Verhaltensdaten entwickelt wurden. Gängige Data-Science-Algorithmen und Predictive-Analytics-Tools behandeln Kundenverhaltensdaten, wie z.

B. Klicks auf einer Website oder Einkäufe in einem Supermarkt, genauso wie alle anderen Daten. In diesem praktischen Leitfaden werden stattdessen leistungsstarke Methoden vorgestellt, die speziell auf die Analyse von Verhaltensdaten zugeschnitten sind.

Fortgeschrittene Versuchsplanung hilft Ihnen, das Beste aus Ihren A/B-Tests herauszuholen, während Kausaldiagramme es Ihnen ermöglichen, die Ursachen von Verhaltensweisen herauszufinden, selbst wenn Sie keine Experimente durchführen können. Dieses praktische Buch ist für Datenwissenschaftler, Business-Analysten und Verhaltenswissenschaftler verständlich geschrieben und enthält vollständige Beispiele und Übungen in R und Python, die Ihnen helfen, mehr Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen - und zwar sofort. Verstehen Sie die Besonderheiten von Verhaltensdaten.

Erforschen Sie die Unterschiede zwischen Messung und Vorhersage. Lernen Sie, wie Sie Verhaltensdaten bereinigen und aufbereiten können. Entwerfen und Analysieren von Experimenten, um optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Nutzen Sie Verhaltensdaten, um Ursache und Wirkung zu verstehen und zu messen. Kunden auf transparente und aufschlussreiche Weise segmentieren

Weitere Daten des Buches:

• ISBN: 9781492061373
• Autor: Florent Buisson
• Verlag: Oreilly Media
• Einband: Taschenbuch
• Erscheinungsjahr: 2021
• Seitenzahl: 300