- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
-
зарубежная литература
- зарубежная деловая литература
- зарубежная драматургия
- зарубежная классика
- зарубежная компьютерная литература
- зарубежная литература о культуре и искусстве
- зарубежная образовательная литература
- зарубежная поэзия
- зарубежная прикладная литература
- зарубежная психология
- зарубежная публицистика
- зарубежная религиозная и эзотерическая литература
- зарубежная религиозная литература
- зарубежная справочная литература
- зарубежная старинная литература
- зарубежная фантастика
- зарубежная эзотерическая литература
- зарубежное фэнтези
- зарубежные боевики
- зарубежные детективы
- зарубежные детские книги
- зарубежные любовные романы
- зарубежные приключения
- зарубежный юмор
- современная зарубежная литература
- знания и навыки
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
Gordon Linoff S. — Data Mining Techniques. For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: Gordon Linoff S.
Издатель: John Wiley & Sons Limited
ISBN: 9780764569074
Описание: Packed with more than forty percent new and updated material, this edition shows business managers, marketing analysts, and data mining specialists how to harness fundamental data mining methods and techniques to solve common types of business problems Each chapter covers a new data mining technique, and then shows readers how to apply the technique for improved marketing, sales, and customer support The authors build on their reputation for concise, clear, and practical explanations of complex concepts, making this book the perfect introduction to data mining More advanced chapters cover such topics as how to prepare data for analysis and how to create the necessary infrastructure for data mining Covers core data mining techniques, including decision trees, neural networks, collaborative filtering, association rules, link analysis, clustering, and survival analysis