Флоран Бюиссон. Анализ поведенческих данных на R и Python

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.

Для кого эта книга предназначена:
Если вы анализируете данные в бизнесе на R или Python, то эта книга для вас. Я использую слово «бизнес» в широком смысле для обозначения любой коммерческой, некоммерческой или правительственной организации, где важны правильные идеи и практические выводы, которые движут действиями. С точки зрения математики и статистики, не имеет значения, кем вы являетесь: деловым аналитиком, строящим ежемесячные прогнозы, исследователем опыта пользователей (UX), изучающим поведения на основе кликабельности, или исследователем данных, строящим модели машинного обучения. У этой книги есть одно фундаментальное условие: вы должны быть хотя бы немного знакомы с линейной и логистической регрессией. Если вы понимаете регрессию, то вы сможете проследить за аргументами этой книги и извлечь из нее большую пользу.

С точки зрения подготовленности в качестве программиста, вы должны уметь читать и писать исходный код на R или Python, в идеале на том и другом. Я не буду показывать вам, как определять функцию или как манипулировать структурами данных, такими как кадры данных в Pandas.

Издательство: ДМК Пресс
Год: 2022
Страниц: 370
Язык: русский
Формат: pdf

 

Скачать книгу (14,7 МБ):