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Data Mining For Business Analytics & Data Analysis In Python (eBook)

(Autor)

eBook Download: EPUB
2023
180 Seiten
Distributed By Ingram Spark (Verlag)
979-8-8689-7011-5 (ISBN)

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Do you want to become an expert in data mining? Do you want to use data science, analytics, and explainable AI to uncover business insights that can be put into practice? You've arrived at the ideal location.I'll walk you through the most effective Python data mining methods I've seen used to analyse data and extract insightful conclusions throughout my professional career.With so much data available these days thanks to numerous spreadsheets, it's easy to feel overwhelmed. Herein lies the use of data mining techniques. to quickly evaluate, look for trends, and provide you with a result. The value that data mining adds, in my opinion, is the ability to put an end to number crunching and pivot table construction, freeing up time to develop practical plans based on the insights.First, you won't have to focus too much on the arithmetic to acquire the intuition behind the models. Understanding the assumptions that underlie a model and why it makes sense is essential. I will use words, graphs, and metaphors to describe each model to you; I won't go into much detail on maths or the Greek letter.The comprehensive book design of the most effective Data Mining methods for Data Science and Business Analytics is the second justification. There is a challenge at the conclusion of each section. The idea is for you to put what you've learnt into practice right away. I provide you with a dataset and a set of steps to tackle the problem. It is, in my opinion, the finest method to truly instil all of the techniques in you. As a result, each technique will have two case studies. I hope I piqued your curiosity, and I can't wait to see you inside!
Erscheint lt. Verlag 3.11.2023
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Schlagworte Data Mining Algorithms • data mining analyst • data mining and analytics • data mining techniques • Data Mining Tools
ISBN-13 979-8-8689-7011-5 / 9798868970115
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