Produkte und Fragen zum Begriff Predictive-Analytics:
-
Judgment in Predictive Analytics , This book highlights research on the behavioral biases affecting judgmental accuracy in judgmental forecasting and showcases the state-of-the-art in judgment-based predictive analytics. In recent years, technological advancements have made it possible to use predictive analytics to exploit highly complex (big) data resources. Consequently, modern forecasting methodologies are based on sophisticated algorithms from the domain of machine learning and deep learning. However, research shows that in the majority of industry contexts, human judgment remains an indispensable component of the managerial forecasting process. This book discusses ways in which decision-makers can address human behavioral issues in judgmental forecasting. The book begins by introducing readers to the notion of human-machine interactions. This includes a look at the necessity of managerial judgment in situations where organizations commonly have algorithmic decision support models at their disposal.The remainder of the book is divided into three parts, with Part I focusing on the role of individual-level judgment in the design and utilization of algorithmic models. The respective chapters cover individual-level biases such as algorithm aversion, model selection criteria, model-judgment aggregation issues and implications for behavioral change. In turn, Part II addresses the role of collective judgments in predictive analytics. The chapters focus on issues related to talent spotting, performance-weighted aggregation, and the wisdom of timely crowds. Part III concludes the book by shedding light on the importance of contextual factors as critical determinants of forecasting performance. Its chapters discuss the usefulness of scenario analysis, the role of external factors in time series forecasting and introduce the idea of mindful organizing as an approach to creating more sustainable forecasting practices in organizations. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 133.94 € | Versand*: 0 € -
Judgment in Predictive Analytics , This book highlights research on the behavioral biases affecting judgmental accuracy in judgmental forecasting and showcases the state-of-the-art in judgment-based predictive analytics. In recent years, technological advancements have made it possible to use predictive analytics to exploit highly complex (big) data resources. Consequently, modern forecasting methodologies are based on sophisticated algorithms from the domain of machine learning and deep learning. However, research shows that in the majority of industry contexts, human judgment remains an indispensable component of the managerial forecasting process. This book discusses ways in which decision-makers can address human behavioral issues in judgmental forecasting. The book begins by introducing readers to the notion of human-machine interactions. This includes a look at the necessity of managerial judgment in situations where organizations commonly have algorithmic decision support models at their disposal.The remainder of the book is divided into three parts, with Part I focusing on the role of individual-level judgment in the design and utilization of algorithmic models. The respective chapters cover individual-level biases such as algorithm aversion, model selection criteria, model-judgment aggregation issues and implications for behavioral change. In turn, Part II addresses the role of collective judgments in predictive analytics. The chapters focus on issues related to talent spotting, performance-weighted aggregation, and the wisdom of timely crowds. Part III concludes the book by shedding light on the importance of contextual factors as critical determinants of forecasting performance. Its chapters discuss the usefulness of scenario analysis, the role of external factors in time series forecasting and introduce the idea of mindful organizing as an approach to creating more sustainable forecasting practices in organizations. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 133.94 € | Versand*: 0 € -
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: 68.33 € | Versand*: 0 € -
Predictive HR Analytics , This is the essential guide for HR practitioners who want to gain the statistical and analytical knowledge to fully harness the potential of HR metrics and organizational people-related data. The ability to use and analyse data has become an invaluable skill for HR professionals to not only identify trends and patterns, but also make well-informed business decisions. The third edition of Predictive HR Analytics provides a clear, accessible framework for understanding people data, working with people analytics and advanced statistical techniques. Readers will be taken step-by-step through worked examples, showing them how to carry out analyses and interpret HR data in areas such as employee engagement, performance and turnover. Learn how to make effective business decision with this updated edition that includes the latest materials on predicting attrition with machine learning, biased algorithms and data protection, supported by online resources consisting of R and Excel data sets. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 165.91 € | Versand*: 0 € -
Data Science and Predictive Analytics , This textbook integrates important mathematical foundations, efficient computational algorithms, applied statistical inference techniques, and cutting-edge machine learning approaches to address a wide range of crucial biomedical informatics, health analytics applications, and decision science challenges. Each concept in the book includes a rigorous symbolic formulation coupled with computational algorithms and complete end-to-end pipeline protocols implemented as functional R electronic markdown notebooks. These workflows support active learning and demonstrate comprehensive data manipulations, interactive visualizations, and sophisticated analytics. The content includes open problems, state-of-the-art scientific knowledge, ethical integration of heterogeneous scientific tools, and procedures for systematic validation and dissemination of reproducible research findings. Complementary to the enormous challenges related to handling, interrogating, and understanding massive amounts of complex structured and unstructured data, there are unique opportunities that come with access to a wealth of feature-rich, high-dimensional, and time-varying information. The topics covered in Data Science and Predictive Analytics address specific knowledge gaps, resolve educational barriers, and mitigate workforce information-readiness and data science deficiencies. Specifically, it provides a transdisciplinary curriculum integrating core mathematical principles, modern computational methods, advanced data science techniques, model-based machine learning, model-free artificial intelligence, and innovative biomedical applications. The book¿s fourteen chapters start with an introduction and progressively build foundational skills from visualization to linear modeling, dimensionality reduction, supervised classification, black-box machine learning techniques, qualitative learning methods, unsupervised clustering, model performance assessment, feature selection strategies, longitudinal data analytics, optimization, neural networks, and deep learning. The second edition of the book includes additional learning-based strategies utilizing generative adversarial networks, transfer learning, and synthetic data generation, as well as eight complementary electronic appendices. This textbook is suitable for formal didactic instructor-guided course education, as well as for individual or team-supported self-learning. The material is presented at the upper-division and graduate-level college courses and covers applied and interdisciplinary mathematics, contemporary learning-based data science techniques, computational algorithm development, optimization theory, statistical computing, and biomedical sciences. The analytical techniques and predictive scientific methods described in the book may be useful to a wide range of readers, formal and informal learners, college instructors, researchers, and engineers throughout the academy, industry, government, regulatory, funding, and policy agencies. The supporting book website provides many examples, datasets, functional scripts, complete electronic notebooks, extensive appendices, and additional materials. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 66.32 € | Versand*: 0 €
Ähnliche Suchbegriffe für Predictive-Analytics:
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung vorherzusagen?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um vergangene Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends hinweisen. Durch die Anwendung von Algorithmen und Modellen können sie Prognosen über Verkaufszahlen, Kundenverhalten und Markttrends erstellen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um gezielte Marketingkampagnen zu entwickeln, Vertriebsstrategien anzupassen und innovative Produkte zu entwickeln, die den zukünftigen Bedürfnissen der Kunden entsprechen. Auf diese Weise können Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und ihre Geschäftsstrategien an die sich ständig verändernden Marktbedingungen anpassen.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden vorherzusagen und entsprechende Geschäftsstrategien zu entwickeln?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Kundenverhalten hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen präzise Vorhersagen über das zukünftige Kaufverhalten ihrer Kunden treffen. Basierend auf diesen Vorhersagen können Unternehmen ihre Geschäftsstrategien anpassen, um die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser zu erfüllen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die kontinuierliche Analyse und Anpassung können Unternehmen langfristige Beziehungen zu ihren Kunden aufbauen und ihre Marktposition stärken.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen von Kunden vorherzusagen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Kundenverhalten hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen präzise Vorhersagen über das Kaufverhalten, die Produktpräferenzen und die Kundenzufriedenheit treffen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu optimieren, personalisierte Angebote zu erstellen und ihre Produkte und Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abzustimmen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Umsätze steigern, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt verbessern.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen von Kunden vorherzusagen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen von Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Kundenverhalten hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen präzise Vorhersagen über das Kaufverhalten, die Präferenzen und die Bedürfnisse ihrer Kunden treffen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Geschäftsstrategien optimieren und wettbewerbsfähig bleiben, indem sie frühzeitig auf Veränderungen im Markt reagieren und ihre Ressourcen effizient einsetzen.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden vorherzusagen und entsprechende Geschäftsstrategien zu entwickeln?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können sie präzise Vorhersagen treffen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um maßgeschneiderte Geschäftsstrategien zu entwickeln, die auf die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden zugeschnitten sind. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt stärken.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen von Kunden vorherzusagen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen von Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Kundenverhalten hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen präzise Vorhersagen über das zukünftige Verhalten ihrer Kunden treffen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und die Kundenbindung zu stärken. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Geschäftsstrategien optimieren und wettbewerbsfähig bleiben, indem sie frühzeitig auf Veränderungen im Markt reagieren.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden vorherzusagen und entsprechend darauf zu reagieren?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können sie präzise Vorhersagen über das zukünftige Kaufverhalten, die Produktpräferenzen und die Reaktion auf Marketingkampagnen treffen. Basierend auf diesen Vorhersagen können Unternehmen ihre Marketingstrategien, Produktangebote und Kundenerfahrungen anpassen, um die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden besser zu erfüllen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Auf diese Weise können sie proaktiv auf zukünftige Entwicklungen reagieren und ihre Geschäftsentscheidungen auf fundierten Daten und Erkenntnissen st
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden vorherzusagen und entsprechende Geschäftsstrategien zu entwickeln?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können sie präzise Vorhersagen treffen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um maßgeschneiderte Marketingstrategien zu entwickeln, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und die Kundenbindung zu stärken. Auf diese Weise können Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und ihr Geschäftswachstum vorantreiben.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden vorherzusagen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Kundenverhalten hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen präzise Vorhersagen über das zukünftige Verhalten ihrer Kunden treffen. Diese Vorhersagen ermöglichen es Unternehmen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie ihre Marketingstrategien, Produktentwicklung und Kundenbetreuung an die prognostizierten Trends anpassen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken und ihre Rentabilität steigern, indem sie proaktiv auf die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden eingehen.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster ihrer Kunden vorherzusagen und entsprechende Geschäftsstrategien zu entwickeln?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Kundenverhalten hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen präzise Vorhersagen über das zukünftige Kaufverhalten ihrer Kunden treffen. Basierend auf diesen Vorhersagen können Unternehmen ihre Geschäftsstrategien anpassen, um auf die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden einzugehen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Letztendlich ermöglicht Predictive Analytics Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Ressourcen effizienter einzusetzen, um langfristigen Erfolg zu gewährleisten.
-
Wie können Unternehmen Predictive Analytics nutzen, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster ihrer Kunden vorherzusagen und entsprechende Geschäftsstrategien zu entwickeln?
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends und Verhaltensweisen ihrer Kunden hinweisen. Durch die Verwendung von Algorithmen und Modellen können sie Vorhersagen über das zukünftige Kaufverhalten, Produktpräferenzen und Kundenbedürfnisse treffen. Basierend auf diesen Vorhersagen können Unternehmen ihre Geschäftsstrategien anpassen, um personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und Kundenbindung zu stärken. Letztendlich ermöglicht Predictive Analytics Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und langfristigen Erfolg zu sichern.
-
Wie können Unternehmen in verschiedenen Branchen von Predictive Analytics profitieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen?
Unternehmen in verschiedenen Branchen können von Predictive Analytics profitieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Durch die Nutzung von Predictive Analytics können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, indem sie zukünftige Entwicklungen vorhersagen und Risiken minimieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen effizienter einzusetzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Verwendung von Predictive Analytics ihre Kunden besser verstehen und personalisierte Angebote und Dienstleistungen entwickeln, um ihre Kundenzufriedenheit zu steigern.