Smart Data statt Big Data
Wie Sie mit Excel-Analysen das Beste aus Ihren Kundendaten herausholen
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Smart Data statt Big Data
Wie Sie mit Excel-Analysen das Beste aus Ihren Kundendaten herausholen
Über dieses Buch
Welche Produkte kann ich meinen Kunden aufgrund ihrer vorherigen Käufe noch anbieten? Wie kann ich meine Absätze vorhersagen oder Kosten optimieren? Wie kann ich Kundenmails automatisch analysieren? Wenn Sie sich diese oder ähnliche Fragen stellen, finden Sie in diesem Buch die passenden Antworten. Es richtet sich an alle, die eine gewisse Menge Daten haben und ahnen, dass darin wertvolle Erkenntnisse schlummern, die aber nicht wissen, wie sie sie herauskitzeln können. Data-Science-Spezialist John Foreman zeigt Ihnen, wie auch kleinere Unternehmen von Big-Data-Ansätzen profitieren und dass Sie dafür nicht mehr benötigen als grundlegende Mathekenntnisse und ein Tabellenkalkulationsprogramm wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc. Nach ein paar nützlichen allgemeinen Hinweisen zu Excel lernen Sie an realistischen Businessbeispielen, mit welchen Verfahren Sie Kunden clustern, Dokumente klassifizieren, Investitionen und Gewinne optimieren, Prognosen über zukünftige Abverkäufe treffen und wichtige Ausreißer identifizieren. Alle Verfahren sind genauso verständlich wie unterhaltsam erklärt und damit Sie sie direkt selbst ausprobieren können, finden Sie alle Beispieldaten zum Download auf der Website des Verlags. Wenn Sie im Anschluss daran noch tiefer in die Datenanalyse einsteigen möchten, zeigt Ihnen ein kurzer Ausblick auf die Programmiersprache R, was noch alles möglich ist. So sind Sie optimal gerüstet und holen in Zukunft das Beste aus Ihren Daten heraus!
Häufig gestellte Fragen
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Information
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- Titelei
- Inhaltsverzeichnis
- Über den Autor
- Einführung
- Kapitel 1 Alles, was Sie jemals über Tabellenkalkulationen wissen wollen, sich aber nicht zu fragen getraut haben
- Kapitel 2 Clusteranalyse Teil I: Die Kundenbasis mit k-Means aufteilen
- Kapitel 3 Naives Bayes und wie unglaublich leicht es ist, ein Idiot zu sein
- Kapitel 4 Optimierungsmodellierung: Weil der »frisch gepresste« Orangensaft sich nicht selbst herstellt
- Kapitel 5 Clusteranalyse Teil II: Netzwerkdiagramme und die Entdeckung der Community
- Kapitel 6 Der Großvater der betreuten künstlichen Intelligenz – die Regression
- Kapitel 7 Ensemble-Modelle: eine Menge mieser Pizza
- Kapitel 8 Prognosen: Atmen Sie tief durch, Sie können nicht gewinnen
- Kapitel 9 Die Entdeckung von Ausreißern: Nur weil sie sonderbar sind, heißt das nicht, dass sie auch unwichtig sind
- Kapitel 10 Von der Tabellenkalkulation zu R wechseln
- Stichwortverzeichnis