Анализ поведенческих данных на R и Python

Читать фрагмент

книга

Анализ поведенческих данных на R и Python

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Автор, эксперт в области экономики и бихевиористики, показывает, как повысить ценность и результаты аналитических проектов за счет понимания того, что движет поведением людей. Практическая часть книги содержит полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о данных.Издание предназначено для бизнес-аналитиков и других специалистов, исследующих данные и владеющих программированием на R или Python. Для чтения требуется минимальное знакомство с линейной и логистической регрессией.

Форматы: PDF

Издательство: ДМК Пресс

Год: 2022

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-97060-992-7

Страниц: 369

Артикул: 99386

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

1499 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Анализ поведенческих данных на R и Python : как улучшить бизнес-результаты на основе данных клиентов"

От издательства

Предисловие

Благодарности

Об авторе

Об иллюстрации на обложке (колофон)

Часть I. ПОНИМАНИЕ ПОВЕДЕНИЙ

Глава 1. Причинно-поведенческий каркас для анализа данных

Почему для объяснения человеческого поведения нужна причинно-следственная аналитика

Чтоб ей пусто было! Скрытые опасности, когда разбирательства отданы на усмотрение регрессии

Выводы

Глава 2. Понимание поведенческих данных

Базовая модель человеческого поведения

Как соединять поведения и данные

Выводы

Часть II. ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЕ ДИАГРАММЫ И РАСПУТЫВАНИЕ

Глава 3. Введение в причинно-следственные диаграммы

Причинно-следственные диаграммы и причинно-поведенческий каркас

Фундаментальные структуры причинно-следственных диаграмм

Распространенные преобразования причинно-следственных диаграмм

Выводы

Глава 4. Строительство причинно-следственных диаграмм с нуля

Деловая задача и настройка данных

Выявление переменных-кандидатов на включение

Подтверждение наблюдаемых переменных для включения на основе данных

Итеративное расширение причинно-следственной диаграммы

Упрощения причинно-следственной диаграммы

Выводы

Глава 5. Использование причинно-следственных диаграмм для распутывания аналитических расчетов

Деловая задача: продажи мороженого и бутилированной воды

Критерий дизъюнктивной причины

Критерий боковой двери

Выводы

Часть III. УСТОЙЧИВЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

Глава 6. Работа с пропущенными данными

Данные и пакеты

Визуализация пропущенных данных

Диагностика пропущенных данных

Работа с пропущенными данными

Выводы

Глава 7. Измерение неопределенности с помощью бутстрапа

Введение в бутстрап: «опрашивание» самого себя

Бутстрап для регрессионного анализа

Когда следует использовать бутстрап

Оптимизирование бутстрапа на R и Python

Выводы

Часть IV. ДИЗАЙН И АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

Глава 8. Экспериментальный дизайн: основы

Планирование эксперимента: теория изменения

Данные и пакеты

Определение случайного размещения и размера/мощности выборки

Анализирование и интерпретирование экспериментальных результатов

Выводы

Глава 9. Стратифицированная рандомизация

Планирование эксперимента

Определение случайного размещения и размера/мощности выборки

Анализ и интерпретация экспериментальных результатов

Выводы

Глава 10. Кластерная рандомизация и иерархическое моделирование

Планирование эксперимента

Данные и пакеты

Введение в иерархическое моделирование

Определение случайного размещения и размера/мощности выборки

Анализ эксперимента

Выводы

Часть V. ПРОДВИНУТЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ДАННЫХ

Глава 11. Введение в модерацию

Данные и пакеты

Поведенческие разновидности модерации

Как применять модерацию

Выводы

Глава 12. Опосредование и инструментальные переменные

Опосредование

Инструментальные переменные

Выводы

Библиография

Предметный указатель

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Анализ поведенческих данных на R и Python : как улучшить бизнес-результаты на основе данных клиентов (автор Флоран Бюиссон)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!