Domain euroshare.eu kaufen?

Produkt zum Begriff Predictive:


  • Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
    Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics

    SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 81.99 € | Versand*: 0 €
  • Web and Network Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics
    Web and Network Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics

    Master modern web and network data modeling: both theory and applications. In Web and Network Data Science, a top faculty member of Northwestern University’s prestigious analytics program presents the first fully-integrated treatment of both the business and academic elements of web and network modeling for predictive analytics.   Some books in this field focus either entirely on business issues (e.g., Google Analytics and SEO); others are strictly academic (covering topics such as sociology, complexity theory, ecology, applied physics, and economics). This text gives today's managers and students what they really need: integrated coverage of concepts, principles, and theory in the context of real-world applications.   Building on his pioneering Web Analytics course at Northwestern University, Thomas W. Miller covers usability testing, Web site performance, usage analysis, social media platforms, search engine optimization (SEO), and many other topics. He balances this practical coverage with accessible and up-to-date introductions to both social network analysis and network science, demonstrating how these disciplines can be used to solve real business problems.

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Predictive Analytics: Data Mining, Machine Learning and Data Science for Practitioners
    Predictive Analytics: Data Mining, Machine Learning and Data Science for Practitioners

    Use Predictive Analytics to Uncover Hidden Patterns and Correlations and Improve Decision-MakingUsing predictive analytics techniques, decision-makers can uncover hidden patterns and correlations in their data and leverage these insights to improve many key business decisions. In this thoroughly updated guide, Dr. Dursun Delen illuminates state-of-the-art best practices for predictive analytics for both business professionals and students. Delen's holistic approach covers key data mining processes and methods, relevant data management techniques, tools and metrics, advanced text and web mining, big data integration, and much more. Balancing theory and practice, Delen presents intuitive conceptual illustrations, realistic example problems, and real-world case studiesincluding lessons from failed projects. It's all designed to help you gain a practical understanding you can apply for profit.* Leverage knowledge extracted via data mining to make smarter decisions* Use standardized processes and workflows to make more trustworthy predictions* Predict discrete outcomes (via classification), numeric values (via regression), and changes over time (via time-series forecasting)* Understand predictive algorithms drawn from traditional statistics and advanced machine learning* Discover cutting-edge techniques, and explore advanced applications ranging from sentiment analysis to fraud detection

    Preis: 37.44 € | Versand*: 0 €
  • Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R
    Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R

    Today, successful firms compete and win based on analytics. Modeling Techniques in Predictive Analytics brings together all the concepts, techniques, and R code you need to excel in any role involving analytics. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, appealing to managers, analysts, programmers, and students alike. Miller addresses multiple business challenges and business cases, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and even spatio-temporal data. For each problem, Miller explains why the problem matters, what data is relevant, how to explore your data once you’ve identified it, and then how to successfully model that data. You’ll learn how to model data conceptually, with words and figures; and then how to model it with realistic R programs that deliver actionable insights and knowledge. Miller walks you through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, demonstrating best practices for improving out-of-sample predictive performance. He employs data visualization and statistical graphics in exploring data, presenting models, and evaluating performance. All example code is presented in R, today’s #1 system for applied statistics, statistical research, and predictive modeling; code is set apart from other text so it’s easy to find for those who want it (and easy to skip for those who don’t).

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Wie kann predictive modeling dabei helfen, zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen? Welche Methoden und Daten werden für predictive modeling verwendet?

    Predictive modeling verwendet statistische Algorithmen und Machine Learning Techniken, um Muster in vorhandenen Daten zu identifizieren und zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Es werden verschiedene Datenquellen wie historische Daten, demografische Informationen, Verhaltensdaten und externe Daten verwendet, um genaue Vorhersagen zu treffen. Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien optimieren.

  • Wie funktioniert Dividende bei Aktien?

    Dividenden bei Aktien sind Gewinnausschüttungen, die Unternehmen an ihre Aktionäre zahlen. Diese Ausschüttungen erfolgen in der Regel vierteljährlich oder jährlich und basieren auf dem Gewinn des Unternehmens. Die Höhe der Dividende pro Aktie wird vom Unternehmen festgelegt und kann je nach finanzieller Leistungsfähigkeit variieren. Aktionäre erhalten die Dividende entweder in Form von Bargeldzahlungen oder zusätzlichen Aktien. Dividenden sind eine Möglichkeit für Anleger, zusätzliches Einkommen aus ihren Investitionen zu erzielen.

  • Wie funktioniert der Handel mit Aktien? Was sind die Risiken und Chancen bei der Investition in Aktien?

    Der Handel mit Aktien erfolgt über Börsen oder außerbörsliche Plattformen, bei denen Anleger Anteile an Unternehmen kaufen und verkaufen können. Die Risiken beim Investieren in Aktien sind Kursverluste, Insolvenz des Unternehmens oder Marktschwankungen, während die Chancen hohe Renditen, Dividendenausschüttungen und langfristiges Wachstum des investierten Kapitals sind. Es ist wichtig, sich vor dem Kauf von Aktien über die Unternehmen, den Markt und die Risiken zu informieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

  • Wie kann Predictive Modeling dabei helfen, zukünftige Entwicklungen und Trends in verschiedenen Bereichen vorherzusagen? Welche Methoden werden beim Predictive Modeling angewendet, um Prognosen basierend auf vorhandenen Daten zu erstellen?

    Predictive Modeling nutzt mathematische Algorithmen, um Muster in vorhandenen Daten zu identifizieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Durch die Analyse von historischen Daten können Trends erkannt und Prognosen für die Zukunft erstellt werden. Methoden wie Regressionsanalysen, Entscheidungsbäume und neuronale Netze werden verwendet, um Modelle zu erstellen, die Vorhersagen basierend auf den vorhandenen Daten treffen können.

Ähnliche Suchbegriffe für Predictive:


  • Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python
    Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python

    Now, a leader of Northwestern University's prestigious analytics program presents a fully-integrated treatment of both the business and academic elements of marketing applications in predictive analytics. Writing for both managers and students, Thomas W. Miller explains essential concepts, principles, and theory in the context of real-world applications.   Building on Miller's pioneering program, Marketing Data Science thoroughly addresses segmentation, target marketing, brand and product positioning, new product development, choice modeling, recommender systems, pricing research, retail site selection, demand estimation, sales forecasting, customer retention, and lifetime value analysis.   Starting where Miller's widely-praised Modeling Techniques in Predictive Analytics left off, he integrates crucial information and insights that were previously segregated in texts on web analytics, network science, information technology, and programming. Coverage includes: The role of analytics in delivering effective messages on the web Understanding the web by understanding its hidden structures Being recognized on the web – and watching your own competitors Visualizing networks and understanding communities within them Measuring sentiment and making recommendations Leveraging key data science methods: databases/data preparation, classical/Bayesian statistics, regression/classification, machine learning, and text analytics Six complete case studies address exceptionally relevant issues such as: separating legitimate email from spam; identifying legally-relevant information for lawsuit discovery; gleaning insights from anonymous web surfing data, and more. This text's extensive set of web and network problems draw on rich public-domain data sources; many are accompanied by solutions in Python and/or R. Marketing Data Science will be an invaluable resource for all students, faculty, and professional marketers who want to use business analytics to improve marketing performance.

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • 21 Dinge über deine Finanzen, die du wissen solltest - Kapitalanlage, Versicherungen & Altersvorsorge: Alles zu Vermögensaufbau, Geldanlage und privaten Finanzen | Einfach erklärt von Finanztest
    21 Dinge über deine Finanzen, die du wissen solltest - Kapitalanlage, Versicherungen & Altersvorsorge: Alles zu Vermögensaufbau, Geldanlage und privaten Finanzen | Einfach erklärt von Finanztest

    Alles, was du über deine Finanzen wissen musst - einfach und verständlich!Finanzen können einfach sein! '21 Dinge über deine Finanzen, die du wissen solltest', ist der ideale Ratgeber für alle, die ihre finanziellen Möglichkeiten erkunden möchten. Schritt für Schritt erfährst du, wie du Vermögen aufbaust, Schulden abbaust und deine Altersvorsorge sicherst.Lerne, welche Versicherungen wirklich sinnvoll sind, wie du sparst und clever investierst. Dieser Leitfaden gibt dir das Wissen, um selbstständig fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen - unabhängig und transparent.Das bietet dieses Buch:- Grundlagen der Finanzen: Girokonto, ETFs, Tagesgeld einfach erklärt- Smarte Sparstrategien: Notgroschen aufbauen und langfristig Vermögen sichern- Schuldenfrei leben: Praktische Tipps für den Weg aus der Verschuldung- Altersvorsorge planen: Clever investieren, um für später vorzusorgen- Effektives Investieren: Risiken minimieren, Renditen maximierenUnabhängige Empfehlungen, leicht verständliche Erklärungen und viele praktische Tipps machen dieses Handbuch zur unverzichtbaren Grundlage für die persönliche Finanzplanung. Ob Ausgabenoptimierung, Vermögensaufbau oder langfristige Sicherheit - dieser Finanzratgeber ist der Schlüssel zu finanzieller Freiheit.Highlights:- Praktische Tipps für Finanzeinsteiger- Klarheit über Versicherungen, Altersvorsorge und Geldanlage- Hilfreiche Strategien für passives Einkommen- Unabhängige und praxisnahe EmpfehlungenIn diesem Buch haben die Experten von Stiftung Warentest ihr gesammeltes Knowhow für dich aufgeschrieben.

    Preis: 14.9 € | Versand*: 0 €
  • Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R, Revised and Expanded Edition
    Modeling Techniques in Predictive Analytics: Business Problems and Solutions with R, Revised and Expanded Edition

    To succeed with predictive analytics, you must understand it on three levels:   Strategy and management Methods and models Technology and code   This up-to-the-minute reference thoroughly covers all three categories.   Now fully updated, this uniquely accessible book will help you use predictive analytics to solve real business problems and drive real competitive advantage. If you’re new to the discipline, it will give you the strong foundation you need to get accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, it will teach you crucial skills you don’t yet have.   Unlike competitive books, this guide illuminates the discipline through realistic vignettes and intuitive data visualizations–not complex math. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, guides you through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective R code, interpreting results, and more.   Every chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work–and maximize their value.   Reflecting extensive student and instructor feedback, this edition adds five classroom-tested case studies, updates all code for new versions of R, explains code behavior more clearly and completely, and covers modern data science methods even more effectively.   All data sets, extensive R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller   If you want to make the most of predictive analytics, data science, and big data, this is the book for you. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, appealing to managers, analysts, programmers, and students alike.   Miller addresses multiple business cases and challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data.   You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic R programs that deliver actionable insights.   You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Throughout, Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance.   This edition adds five new case studies, updates all code for the newest versions of R, adds more commenting to clarify how the code works, and offers a more detailed and up-to-date primer on data science methods.   Gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more    

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Investition (Olfert, Klaus)
    Investition (Olfert, Klaus)

    Investition , Erfolgreiches Investieren - praxisnah und leicht verständlich dargestellt. Unternehmen müssen investieren, um ihren Bestand und ihre Fortentwicklung zu sichern. Investitionen erfordern oft den Einsatz erheblicher finanzieller Mittel und müssen deshalb individuell auf Notwendigkeit und Vorteilhaftigkeit untersucht werden. Leicht verständlich und praxisnah vermittelt Ihnen dieser Band aus der Reihe "Kompendium der praktischen Betriebswirtschaft" die dafür benötigten Grundlagen. Lernfreundlich dargestellt und mit vielen Beispielen, Tabellen und Abbildungen veranschaulicht lernen Sie alle wichtigen finanzwirtschaftlichen Funktionen kennen. Sie erfahren, wie Sie Investitionen planen und wie Sie die jeweilige Investition professionell berechnen, analysieren und beurteilen. Über 500 Kontrollfragen und 80 Aufgaben mit Lösungen helfen Ihnen dabei, Ihr Wissen zu festigen und zu vertiefen. Ein umfangreiches Stichwortverzeichnis rundet das Buch ab und ermöglicht einen schnellen Zugriff auf benötigte Informationen. Aus dem Inhalt: Grundlagen (Kapital, finanzwirtschaftliche Funktionen, finanzwirtschaftliche Führung). Investitionsplanung. Statische Investitionsrechnungen zur Beurteilung von Sachinvestitionen. Dynamische Investitionsrechnungen zur Beurteilung von Sachinvestitionen. Investitionsrechnungen zur Beurteilung von Finanzinvestitionen. Nutzwertrechnungen zur Beurteilung von Investitionen. Finanzwirtschaftliche Analyse. Übungsteil. Stichwortverzeichnis. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 14. Auflage. Online-Buch inklusive., Erscheinungsjahr: 201910, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Titel der Reihe: Kompendium der praktischen Betriebswirtschaft##, Autoren: Olfert, Klaus, Redaktion: Olfert, Klaus, Auflage: 19014, Auflage/Ausgabe: 14. Auflage. Online-Buch inklusive, Seitenzahl/Blattzahl: 535, Fachschema: Finanzierung~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik, Fachkategorie: Betriebswirtschaft und Management: Lehrbücher, Handbücher~Makroökonomie, Bildungszweck: Lehrbuch, Skript~für die Hochschule, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Unternehmensfinanzierung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Kiehl Friedrich Verlag G, Verlag: Kiehl Friedrich Verlag G, Verlag: NWB Verlag, Länge: 231, Breite: 161, Höhe: 30, Gewicht: 826, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Beinhaltet: B0000033036001 V14550-978-3-470-595- B0000033036002 V14550-978-3-470-595-2, Vorgänger EAN: 9783470595832 9783470595825 9783470595818 9783470704708 9783470704791, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 674817

    Preis: 30.90 € | Versand*: 0 €
  • Was sind die potenziellen Anwendungen von Predictive Analytics in der Wirtschaft?

    Predictive Analytics kann in der Wirtschaft eingesetzt werden, um Verkaufsprognosen zu erstellen, Risiken zu minimieren und Kundenverhalten vorherzusagen. Unternehmen können mithilfe von Predictive Analytics ihre Marketingstrategien optimieren, Betriebskosten senken und die Effizienz steigern. Zudem können sie personalisierte Angebote und Dienstleistungen anbieten, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

  • Was ist der Unterschied zwischen Dividende und Rendite?

    Was ist der Unterschied zwischen Dividende und Rendite? Die Dividende ist der Teil des Gewinns, den ein Unternehmen an seine Aktionäre ausschüttet, während die Rendite den Gesamtertrag einer Anlage über einen bestimmten Zeitraum darstellt. Die Dividende ist eine regelmäßige Zahlung, die in der Regel vierteljährlich erfolgt, während die Rendite den prozentualen Gewinn oder Verlust einer Anlage im Verhältnis zum investierten Kapital angibt. Die Dividende ist somit eine Komponente der Rendite, die auch Kursgewinne oder -verluste einschließt. Insgesamt ist die Rendite ein umfassenderer Begriff, der die Gesamtleistung einer Anlage widerspiegelt, während die Dividende spezifisch auf die Ausschüttung von Unternehmensgewinnen an Aktionäre abzielt.

  • Welche Vorteile kann Predictive Analytics Unternehmen in Bezug auf Umsatzsteigerung und Effizienzsteigerung bringen?

    Predictive Analytics ermöglicht Unternehmen, zukünftige Trends und Kundenverhalten vorherzusagen, um gezielte Marketingstrategien zu entwickeln und somit den Umsatz zu steigern. Durch die Nutzung von Datenanalysen können Unternehmen auch Prozesse optimieren, Kosten senken und die Effizienz steigern, was letztendlich zu einer verbesserten Gesamtperformance führt. Darüber hinaus können Unternehmen durch Predictive Analytics frühzeitig Risiken erkennen und präventive Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme zu vermeiden und langfristig erfolgreich zu sein.

  • Warum sollte man Aktien ohne Dividende kaufen?

    Man könnte Aktien ohne Dividende kaufen, wenn man auf Kursgewinne spekuliert und glaubt, dass der Wert des Unternehmens steigen wird. Unternehmen, die keine Dividenden ausschütten, reinvestieren normalerweise ihre Gewinne, um ihr Wachstum zu fördern. Dadurch könnten langfristig höhere Renditen erzielt werden. Zudem könnten solche Unternehmen innovativer und agiler sein, da sie mehr Kapital für Forschung und Entwicklung zur Verfügung haben. Letztendlich hängt die Entscheidung, Aktien ohne Dividende zu kaufen, von der individuellen Anlagestrategie und Risikobereitschaft ab.

* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.