Behavioral Data Analysis with R and Python: Behavioral Data Analysis with R and Python: Data řízená zákazníky pro skutečné obchodní výsledky

Recenze čtenářů

Kniha je považována za přístupný a zasvěcený zdroj informací pro čtenáře, kteří se zajímají o analýzu behaviorálních dat, a nabízí praktický návod a jasný přístup ke složitým tématům. Mnozí recenzenti vyzdvihují její vyváženost mezi technickou přísností a přístupností, díky čemuž je vhodná jak pro profesionály, tak pro nováčky v oboru. Některé kritiky však poukazují na zmatený styl psaní a nedostatečné pokrytí některých témat.

⬤ Dobře napsaná a poutavá
⬤ vyvažuje přísnost a přístupnost
⬤ nabízí praktické poznatky o kauzální analýze
⬤ jasný návod na behaviorální analýzu dat
⬤ obsahuje užitečné příklady programování (R a Python)
⬤ doporučení od profesionálů v oboru
⬤ vhodná pro široké publikum.

⬤ Někteří považují styl psaní za zmatený a vysvětlení za nejasná
⬤ omezený záběr některých témat
⬤ několik čtenářů mělo pocit, že kniha svůj obsah příliš prodává.

(na základě 16 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Behavioral Data Analysis with R and Python: Customer-Driven Data for Real Business Results

Obsah knihy:

Využijte plnou sílu behaviorálních dat ve vaší společnosti díky nástrojům speciálně navrženým pro analýzu behaviorálních dat. Běžné algoritmy datové vědy a nástroje prediktivní analýzy zachází s behaviorálními daty zákazníků, jako jsou kliknutí na webové stránky nebo nákupy v supermarketu, stejně jako s jakýmikoli jinými daty.

Tento praktický průvodce naopak představuje výkonné metody speciálně přizpůsobené pro analýzu behaviorálních dat. Pokročilý experimentální design vám pomůže vytěžit maximum z vašich A/B testů, zatímco kauzální diagramy vám umožní odhalit příčiny chování, i když nemůžete provádět experimenty. Tato praktická kniha, napsaná přístupným stylem pro datové vědce, obchodní analytiky a behaviorální vědce, obsahuje kompletní příklady a cvičení v jazycích R a Python, které vám pomohou získat více informací z vašich dat - a to okamžitě.

Pochopte specifika behaviorálních dat. Prozkoumejte rozdíly mezi měřením a predikcí.

Naučte se čistit a připravovat behaviorální data. Navrhujte a analyzujte experimenty pro optimální obchodní rozhodnutí.

Používejte behaviorální data k pochopení a měření příčin a následků. Segmentujte zákazníky transparentním a pronikavým způsobem.