Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est reconnu comme une ressource accessible et perspicace pour les lecteurs intéressés par l'analyse des données comportementales, offrant des conseils pratiques et une approche claire de sujets complexes. De nombreux critiques soulignent l'équilibre entre la rigueur technique et l'accessibilité, ce qui le rend adapté à la fois aux professionnels et aux novices dans le domaine. Cependant, certaines critiques soulignent un style d'écriture alambiqué et un manque de couverture de certains sujets.
Avantages:⬤ Bien écrit et engageant
⬤ équilibre la rigueur et l'accessibilité
⬤ offre des aperçus pratiques sur l'analyse causale
⬤ des conseils clairs sur l'analyse des données comportementales
⬤ inclut des exemples de programmation utiles (R et Python)
⬤ des recommandations de professionnels dans le domaine
⬤ convient à un large public.
⬤ Certains trouvent que le style d'écriture est alambiqué et que les explications ne sont pas claires
⬤ couverture limitée de certains sujets
⬤ quelques lecteurs ont trouvé que le contenu était surestimé.
(basé sur 16 avis de lecteurs)
Titre original :
Behavioral Data Analysis with R and Python: Customer-Driven Data for Real Business Results
Contenu du livre :
Exploitez toute la puissance des données comportementales de votre entreprise en apprenant à utiliser des outils spécifiquement conçus pour l'analyse des données comportementales. Les algorithmes courants de science des données et les outils d'analyse prédictive traitent les données comportementales des clients, telles que les clics sur un site Web ou les achats dans un supermarché, de la même manière que n'importe quelles autres données.
Ce guide pratique présente au contraire des méthodes puissantes spécifiquement adaptées à l'analyse des données comportementales. La conception expérimentale avancée vous aide à tirer le meilleur parti de vos tests A/B, tandis que les diagrammes de causalité vous permettent d'identifier les causes des comportements même lorsque vous ne pouvez pas mener d'expériences. Rédigé dans un style accessible aux data scientists, aux analystes commerciaux et aux spécialistes du comportement, ce livre pratique fournit des exemples complets et des exercices en R et Python pour vous aider à mieux comprendre vos données, et ce, immédiatement.
Comprendre les spécificités des données comportementales. Explorer les différences entre la mesure et la prédiction.
Apprenez à nettoyer et à préparer les données comportementales. Concevoir et analyser des expériences pour prendre des décisions commerciales optimales.
Utiliser les données comportementales pour comprendre et mesurer les causes et les effets. Segmenter les clients de manière transparente et perspicace.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781492061373 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 300 |
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