ทรัพยากรอิเล็กทรอนิกส์เพื่อเชื่อมโยงเครือข่ายความร่วมมือ ISANULINET (eBook รวมหนังสืออิเล็กทรอนิกส์)
โดย สำนักวิทยบริการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม
เปลี่ยนเป็นภาษาไทย

Change to English
 แสดงรายละเอียดบรรณานุกรม
  กลับหน้าหลัก

Marc Display : E-mail record : QR code ปิดหน้าต่าง
RMU-ebook : เกี่ยวกับ Collections
ภาพปก
 ผู้แต่ง  Hwang, Yoon Hyup, author
 ชื่อเรื่อง 
Hands-on data science for marketing : improve your marketing strategies with machine learning using Python and R / Yoon Hyup Hwang
 ISBN  978178934634
 ISBN  9781789348828(electronicbk.
 ISBN  178934882
 เลขเรียก  658.834 2
 เลขหมู่  HF5415.12
 ลักษณะทางกายภาพ  1 online resource : illustration
 หมายเหตุ  Decision trees and interpretations with RData analysis and visualizations; Conversion rate; Conversion rates by job; Default rates by conversions; Bank balance by conversions; Conversion rates by number of contacts; Encoding categorical variables; Encoding the month; Encoding the job, housing, and marital variables; Building decision trees; Interpreting decision trees; Summary; Section 3: Product Visibility and Marketing; Chapter 5: Product Analytics; The importance of product analytics; Product analytics using Python; Time series trends; Repeat customers; Trending items over tim
 หมายเหตุ  Combining continuous and categorical variablesSummary; Chapter 4: From Engagement to Conversion; Decision trees; Logistic regression versus decision trees; Growing decision trees; Decision trees and interpretations with Python; Data analysis and visualization; Conversion rate; Conversion rates by job; Default rates by conversions; Bank balances by conversions; Conversion rates by number of contacts; Encoding categorical variables; Encoding months; Encoding jobs; Encoding marital; Encoding the housing and loan variables; Building decision trees; Interpreting decision tree
 หมายเหตุ  Chapter 3: Drivers behind Marketing EngagementUsing regression analysis for explanatory analysis; Explanatory analysis and regression analysis; Logistic regression; Regression analysis with Python; Data analysis and visualizations; Engagement rate; Sales channels; Total claim amounts; Regression analysis; Continuous variables; Categorical variables; Combining continuous and categorical variables; Regression analysis with R; Data analysis and visualization; Engagement rate; Sales channels; Total claim amounts; Regression analysis; Continuous variables; Categorical variable
 หมายเหตุ  Contents: Cover; Title Page; Copyright and Credits; About Packt; Contributors; Table of Contents; Preface; Section 1: Introduction and Environment Setup; Chapter 1: Data Science and Marketing; Technical requirements; Trends in marketing; Applications of data science in marketing; Descriptive versus explanatory versus predictive analyses; Types of learning algorithms; Data science workflow; Setting up the Python environment; Installing the Anaconda distribution; A simple logistic regression model in Python; Setting up the R environment; Installing R and RStudio; A simple logistic regression model in
 หมายเหตุ  Summary: This book will be an excellent resource for both Python and R developers and will help them apply data science and machine learning to marketing with real-world data sets. By the end of this book, you will be well equipped with the required knowledge and expertise to draw insights from data and improve your marketing strategies
 หมายเหตุ  Summary: Section 2: Descriptive Versus Explanatory Analysis; Chapter 2: Key Performance Indicators and Visualizations; KPIs to measure performances of different marketing efforts; Sales revenue; Cost per acquisition (CPA); Digital marketing KPIs; Computing and visualizing KPIs using Python; Aggregate conversion rate; Conversion rates by age; Conversions versus non-conversions; Conversions by age and marital status; Computing and visualizing KPIs using R; Aggregate conversion rate; Conversion rates by age; Conversions versus non-conversions; Conversions by age and marital status; Summar
 หัวเรื่อง  R (Computer program language)--fast--(OCoLC)fst0108620
 หัวเรื่อง  Python (Computer program language)--fast--(OCoLC)fst0108473
 หัวเรื่อง  Marketing research.--fast--(OCoLC)fst0101028
 หัวเรื่อง  Marketing--Data processing.--fast--(OCoLC)fst0101018
 หัวเรื่อง  Machine learning.--fast--(OCoLC)fst0100479
 หัวเรื่อง  R (Computer program language
 หัวเรื่อง  Python (Computer program language
 หัวเรื่อง  Marketing research
 หัวเรื่อง  Machine learning
 หัวเรื่อง  Marketing--Data processing
รายการนี้ยังไม่มีแท็ก
คุณยังไม่ได้ล็อกอิน คุณสามารถมีกิจกรรมร่วมกับเว็บไซต์ได้ แต่ต้องล็อกอินก่อน ::
  ล็อกอิน
ไม่มีไอเทมให้บริการ
ไม่มีไอเทมให้บริการ

BibComment


ยังไม่เคยถูกคอมเมนท์

คอมเมนท์ทรัพยากรรายการนี้
  คอมเมนท์: Handson data sci..
Bib 133

 
 
 

 Union Library Management : ULibM
Copyright 2026. All Rights Reserved.