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随着企业竞争日益激烈,营销策略需要更加精确和以绩效为导向。公司正在大力投资用于营销的分析基础设施。这本新书《营销分析:一种机器学习方法》启发读者分析在营销中的应用和分析过程,为机器学习和统计学的概念和算法奠定了基础。这本书简化了企业的分析,并解释了它在营销不同方面的用途,即使是没有分析经验的营销人员也会发现它很容易遵循,为他们提供了做出更好业务决策的工具。
数字化的最新进展正在改变医疗保健、教育、旅游、信息技术和其他一些行业。社交媒体分析是可用于衡量创新以及公司与公民关系的工具。本书包括最先进的社交媒体分析,以及社会数字化中的先进创新政策。
本书为这些崭露头角的社会研究人员提供了指南,他们不是以英语为母语的人,他们从文献中举例说明如何进行研究,展示研究结果,与现有文献相结合,通过现实世界的例子得出结论。现有的英语书籍教授研究方法和学术研究哲学是用“学术英语”写成的,非英语母语的新兴研究人员很难研究和理解这些书籍。此外,本书还使用示例来展示如何与期刊编辑和同行评审员沟通,以期刊文章、书籍章节或会议论文的形式发表研究结果。
本书包含有关技术、商业模式和数字制造系统采用的当代讨论。本书的前几章涵盖了支撑数字制造系统的技术细节,例如网络物理系统和数字孪生。接下来,本书讨论了组织如何使用服务化和平台等概念来利用数字制造来修改其业务模型。
《Python NumPy & Pandas for Beginners Python Libraries Textbook for Beginners with Codes Folder 》Python 无疑是最通用的编程语言。 但是你是否认真地精通Python? 如果是,那么你需要成为两个基本Python库——NumPy和Pandas的大师。你根本不能忽视这个事实。
使用 NM Dev 在 Java 中实现数值算法,NM Dev 是一个面向对象的高性能数学编程库。您将看到它如何通过快速组合类来帮助您轻松创建复杂的工程问题的解决方案。 《使用Java的数值方法》涵盖了广泛的主题,包括线性代数,根查找,曲线拟合,微分和积分,求解微分方程,随机数和模拟,一整套无约束和约束的优化算法,统计,回归和时间序列分析的章节。算法背后的数学概念得到了清晰的解释,大量的代码示例和插图甚至可以帮助初学者入门。
要在数据科学领域取得成功,您需要一定的数学能力。但不仅仅是任何数学。这本常识性指南提供了清晰、简单的英语调查,介绍了数据科学所需的数学知识,包括概率、统计学、假设检验、线性代数、机器学习和微积分。Python 代码的实际示例将帮助您了解数学如何应用于您将要做的工作,从而清楚地了解概念在后台的工作方式,同时将它们连接到机器学习等应用程序。
数据科学是一个多学科领域,它使用科学方法、流程、算法和系统从结构化(标记)和非结构化(未标记)数据中提取知识和见解。这是人工智能(AI)的未来,也是使事情变得更容易,更高效的未来必需品。简单来说,数据科学就是发现数据或从数据中发现隐藏的模式(例如复杂的行为、趋势和推论)。此外,大数据分析/数据分析是数据科学家在数据科学中使用的分析机制。
数字取证在识别、分析和在法庭上将网络威胁作为证据呈现方面发挥着至关重要的作用。人工智能,特别是机器学习和深度学习,使数字调查过程实现自动化。本书深入探讨了数字取证的基本和高级方法。它还讨论了如何使用机器学习和深度学习算法来检测和调查网络犯罪。
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