Data mining seeks to discover knowledge from vast amounts of data with the use of statistical and mathematical techniques. The knowledge is extracted from this data by examining the patterns of the data, whether they be associations of groups or things, predictions, sequential relationships between time order events or natural group.
Data mining applications are in finance (banking, brokerage, and insurance), marketing (customer relationships, retailing, logistics, and travel), as well as in manufacturing, health care, fraud detection, homeland security, and law enforcement.
The series, Contemporary Perspectives on Data Mining, is composed of blind refereed scholarly research methods and applications of data mining. This series will be targeted both at the academic community, as well as the business practitioner.Data mining seeks to discover knowledge from vast amounts of data with the use of statistical and mathematical techniques. The knowledge is extracted from this data by examining the patterns of the data, whether they be associations of groups or things, predictions, sequential relationships between time order events or natural groups.Data mining applications are in finance (banking, brokerage, and insurance), marketing (customer relationships, retailing, logistics, and travel), as well as in manufacturing, health care, fraud detection, homeland security, and law enforcement.
Cover 1
Series page 2
Contemporary Perspectives in Data Mining: Volume 3 4
Library of Congress Cataloging-in-Publication Data 5
Contents 6
SECTION I: PREDICTIVE ANALYTICS 8
CHAPTER 1: Bootstrap Aggregation for Neural Network Forecasting of Supply Chain Order Quantity 10
CHAPTER 2: Combining Retrospective and Predictive Analytics for More Robust Decision Support 36
CHAPTER 3: Predictive Analytical Model of the CEO Compensation of Major U.S. Corporate Insurance Companies 48
SECTION II: BUSINESS APPLICATIONS 54
CHAPTER 4: Analyzing Operational and Financial Performance of U.S. Hospitals Using Two-Stage Production Process 56
CHAPTER 5: Digital Disruption 74
CHAPTER 6: The Hazards of Subgroup Analysis in Randomized Business Experiments and How to Avoid Them 86
CHAPTER 7: Business Intelligence Challenges for Small and Medium-Sized Business 100
SECTION III: TOPICS IN DATA MINING 110
CHAPTER 8: Data Mining Techniques Applied to Outcome Analysis and Validation for the Futures Drug and Alcohol Rehabilitation Center 112
CHAPTER 9: An Extended H-Index 142
CHAPTER 10: Why We Need Analytics Grand Rounds 154
ABOUT THE EDITORS 168
Erscheint lt. Verlag | 1.9.2017 |
---|---|
Sprache | englisch |
Themenwelt | Schulbuch / Wörterbuch ► Lexikon / Chroniken |
Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining | |
Recht / Steuern ► Wirtschaftsrecht | |
Sozialwissenschaften ► Pädagogik | |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Finanzierung | |
ISBN-10 | 1-64113-056-3 / 1641130563 |
ISBN-13 | 978-1-64113-056-1 / 9781641130561 |
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Größe: 4,9 MB
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