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Predictive Analytics

Author: Eric Siegel
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118416856
Size: 55.76 MB
Format: PDF
View: 6576
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“Mesmerizing & fascinating...” —The Seattle Post-Intelligencer "The Freakonomics of big data." —Stein Kretsinger, founding executive of Advertising.com Award-winning | Used by over 30 universities | Translated into 9 languages An introduction for everyone. In this rich, fascinating — surprisingly accessible — introduction, leading expert Eric Siegel reveals how predictive analytics works, and how it affects everyone every day. Rather than a “how to” for hands-on techies, the book serves lay readers and experts alike by covering new case studies and the latest state-of-the-art techniques. Prediction is booming. It reinvents industries and runs the world. Companies, governments, law enforcement, hospitals, and universities are seizing upon the power. These institutions predict whether you're going to click, buy, lie, or die. Why? For good reason: predicting human behavior combats risk, boosts sales, fortifies healthcare, streamlines manufacturing, conquers spam, optimizes social networks, toughens crime fighting, and wins elections. How? Prediction is powered by the world's most potent, flourishing unnatural resource: data. Accumulated in large part as the by-product of routine tasks, data is the unsalted, flavorless residue deposited en masse as organizations churn away. Surprise! This heap of refuse is a gold mine. Big data embodies an extraordinary wealth of experience from which to learn. Predictive Analytics unleashes the power of data. With this technology, the computer literally learns from data how to predict the future behavior of individuals. Perfect prediction is not possible, but putting odds on the future drives millions of decisions more effectively, determining whom to call, mail, investigate, incarcerate, set up on a date, or medicate. In this lucid, captivating introduction — now in its Revised and Updated edition — former Columbia University professor and Predictive Analytics World founder Eric Siegel reveals the power and perils of prediction: What type of mortgage risk Chase Bank predicted before the recession. Predicting which people will drop out of school, cancel a subscription, or get divorced before they even know it themselves. Why early retirement predicts a shorter life expectancy and vegetarians miss fewer flights. Five reasons why organizations predict death — including one health insurance company. How U.S. Bank and Obama for America calculated — and Hillary for America 2016 plans to calculate — the way to most strongly persuade each individual. Why the NSA wants all your data: machine learning supercomputers to fight terrorism. How IBM's Watson computer used predictive modeling to answer questions and beat the human champs on TV's Jeopardy! How companies ascertain untold, private truths — how Target figures out you're pregnant and Hewlett-Packard deduces you're about to quit your job. How judges and parole boards rely on crime-predicting computers to decide how long convicts remain in prison. 183 examples from Airbnb, the BBC, Citibank, ConEd, Facebook, Ford, Google, the IRS, LinkedIn, Match.com, MTV, Netflix, PayPal, Pfizer, Spotify, Uber, UPS, Wikipedia, and more. How does predictive analytics work? This jam-packed book satisfies by demystifying the intriguing science under the hood. For future hands-on practitioners pursuing a career in the field, it sets a strong foundation, delivers the prerequisite knowledge, and whets your appetite for more. A truly omnipresent science, predictive analytics constantly affects our daily lives. Whether you are a consumer of it — or consumed by it — get a handle on the power of Predictive Analytics.

Big Data

Author: Viktor Mayer-Schönberger
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864144590
Size: 43.18 MB
Format: PDF, Docs
View: 5125
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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

Crm F R Online Shops

Author: Olga Walter
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958450350
Size: 57.62 MB
Format: PDF, ePub, Docs
View: 7510
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- Kundengruppen und -bedürfnisse durch gezielte Analyse der Kundendaten identifizieren - Customer Lifetime Value, Qualität, Rentabilität und Aktivität Ihrer Kunden effizient analysieren und bewerten - Konkrete Maßnahmen und Kampagnen zur Kunden-Wertsteigerung ableiten: Kunden (re-)aktivieren und aktiv halten Ziel des Customer Relationship Managements ist es, den Wert der Kunden über den gesamten Lebenszyklus der Geschäftsbeziehung besser auszuschöpfen, um langfristiges und nachhaltiges Wachstum zu erreichen. Dafür müssen Sie Ihre Kunden und deren Bedarf kennen. Um Ihre Kunden besser kennen zu lernen, haben Sie als Betreiber einer Website oder eines Online-Shops unzählige Daten zur Verfügung – Stichwort Big Data. Häufig fehlt aber das Know-how, aus diesen enormen Datenmengen die relevanten herauszufiltern und dann die richtigen Schlüsse und Handlungen daraus abzuleiten, um am Ende Ihren Kunden die passenden Produkte und Services zur richtigen Zeit anzubieten und so ihren Wert für das Unternehmen langfristig zu steigern. Die Autorin erläutert praxisnah und pragmatisch, wie Sie sich Schritt für Schritt an Ihre Datenbasis heranwagen können und so Ihre Kunden von Analyse zu Analyse besser verstehen lernen. In Teil I erhalten Sie einen Überblick über die verschiedenen Daten, die im Unternehmen potenziell vorliegen, und erfahren, wann es sinnvoll ist, weitere Daten über Ihre Kunden zu erheben. In Teil II erfahren Sie, wie man durch strukturierte Datenanalyse und mittels der richtigen Thesen in kurzer Zeit aus der einen Kundengesamtheit einzelne sinnvolle Kundensegmente identifiziert, die ähnliche Kaufverhaltensweisen und Bedürfnisse aufweisen. Es werden außerdem sämtliche Analysen behandelt, die den Status Quo Ihres Unternehmens aus CRM-Sicht darstellen und Ihnen damit die für Sie entscheidenden Handlungsempfehlungen aufzeigen. Konkret geht es u.a. um Kohorten- und Sortimentsanalysen, die Bewertung und Berechnung der Kundenqualität sowie das Churn Management. In Teil III erläutert die Autorin, wie Sie für die jeweiligen Kundensegmente die richtigen Maßnahmen und Kampagnen ableiten und durch effektives Testing kontinuierlich verbessern. Sie erfahren, wie Sie die identifizierten Kundengruppen durch intelligentes E-Mail-Marketing individuell ansprechen, um so den Wert jeder Gruppe gezielt zu steigern. Dabei geht es unter anderem darum, Kunden zu aktivieren bzw. zu reaktivieren, ihre Abwanderung zu verhindern und Weiterempfehlungen zu fördern. In Teil IV geht die Autorin darauf ein, worauf es im CRM-Alltag ankommt. Sie beschreibt die richtige Herangehensweise für eine erfolgreiche Umsetzung des CRMs im Unternehmen, macht auf die größten Fehler aufmerksam, die es zu vermeiden gilt, und gibt einen Überblick über notwendige personelle Ressourcen. Mit diesem Buch haben Sie einen praxisnahen Leitfaden an der Hand, um ein effektives CRM in Ihrem Unternehmen einzuführen und auszubauen. Aus dem Inhalt: Teil I: Einführung - Bestandsaufnahme der verfügbaren Daten - Kundenverhalten 3.0 - Möglichkeiten der Datenerhebung - Voraussetzungen für einen effizienten E-Mail-Versand im CRM Teil II: Daten analysieren - Kundengruppen identifizieren - Kundenbindung, -rentabilität, -lebenszeit und Sortimentsstruktur untersuchen - Kohortenanalysen - Berechnung der Kundenqualität: RFM-Score, Margenbetrachtung, Customer Lifetime Value - Cross Analytics - Churn Management - Online-Umfragen Teil III: Maßnahmen ableiten - CRM-Roadmap - Prioritäten festlegen - Hilfestellungen zum effizienten Testen - Intelligentes E-Mail-Marketing für die jeweiligen Kundengruppen - Kunden (re-)aktivieren und (aktiv) halten - Gutscheine effektiv einsetzen - Weiterempfehlungen fördern - Von Online zu Print Teil IV: Voraussetzungen und Ausblick - Die richtige Herangehens-weise ans Thema CRM - Vermeiden der größten Fehler - Überblick über notwendige personelle Ressourcen - CRM-Zukunft

Gabals Gro Er Methodenkoffer Managementtechniken

Author: Walter Simon
Publisher: GABAL Verlag GmbH
ISBN: 389749504X
Size: 24.92 MB
Format: PDF, Docs
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Arbeitstechniken für den Chefschreibtisch! Der dritte Band des Methodenkoffers dient als Arbeitshilfe im Tagesgeschäft von Führungskräften. Dabei wäre es falsch, beim Begriff Management nur an die Top-Entscheider der Großindustrie oder Hochfinanz zu denken. Etwa 5 bis 10 Prozent der berufstätigen Bevölkerung sind Führungskräfte mit steigender Tendenz, vom FMeister aufwärts bis hin zum Vorstandsvorsitzenden. Für all jene, die sich einen fundierten Überblick über die relevanten Techniken verschaffen wollen, ist dieses Buch ein praxisnahes Nachschlagewerk. Aus dem Inhalt: - Strategische Managementkonzepte (Chaosmanagement, EKS, Changemanagement, Leanmanagement etc.) - Projektmanagement, Six Sigma, PDA-Demming-Rag - Szenariotechnik, Trenderkennung, Zielmanagement - Netzplantechnik, ABC-Analyse, Operations Research - Entscheidungsbaumtechnik, Kybernetik - Controlling, Kennzahlenmanagement Inhaltsverzeichnis - Strategische Managementkonzepte (Chaosmanagement, EKS, Changemanagement, Leanmanagement etc.) - Projektmanagement, Six Sigma, PDA-Demming-Rag - Szenariotechnik, Trenderkennung, Zielmanagement - Netzplantechnik, ABC-Analyse, Operations Research - Entscheidungsbaumtechnik, Kybernetik - Controlling, Kennzahlenmanagement

Die Berechnung Der Zukunft

Author: Nate Silver
Publisher: Heyne Verlag
ISBN: 3641112702
Size: 11.58 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!

R In A Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Size: 48.90 MB
Format: PDF
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Neuronale Netze Selbst Programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Size: 62.87 MB
Format: PDF, Kindle
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Datenanalyse Mit Python

Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Size: 58.98 MB
Format: PDF
View: 6174
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Big Data Work

Author: Thomas H. Davenport
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648156
Size: 36.61 MB
Format: PDF
View: 2013
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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.