ビジネスと意思決定のためのデータサイエンス Data Science for Business and Decision Making

ビジネスと意思決定のためのデータサイエンス<br>Data Science for Business and Decision Making

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ビジネスと意思決定のためのデータサイエンス
Data Science for Business and Decision Making

Favero, Luiz Paulo/ Belfiore, Patricia

ウェブストア価格 ¥43,366（本体¥39,424）
Academic Press Inc（2019/06発売）
外貨定価 US$ 200.00
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 1244 p.
言語 ENG
商品コード 9780128112168
DDC分類 658.4033

Full Description

Data Science for Business and Decision Making covers both statistics and operations research while most competing textbooks focus on one or the other. As a result, the book more clearly defines the principles of business analytics for those who want to apply quantitative methods in their work. Its emphasis reflects the importance of regression, optimization and simulation for practitioners of business analytics. Each chapter uses a didactic format that is followed by exercises and answers. Freely-accessible datasets enable students and professionals to work with Excel, Stata Statistical Software®, and IBM SPSS Statistics Software®.

Part 1: Foundations of Business Data Analysis
1. Introduction to Data Analysis and Decision Making
2. Type of Variables and Mensuration Scales

Part 2: Descriptive Statistics
3. Univariate Descriptive Statistics
4. Bivariate Descriptive Statistics

Part 3: Probabilistic Statistics
5. Introduction of Probability
6. Random Variables and Probability Distributions

Part 4: Statistical Inference
7. Sampling
8. Estimation
9. Hypothesis Tests
10. Non-parametric Tests

Part 5: Multivariate Exploratory Data Analysis
11. Cluster Analysis
12. Principal Components Analysis and Factorial Analysis

Part 6: Generalized Linear Models
13. Simple and Multiple Regression Models
14. Binary and Multinomial Logistics Regression Models
15. Regression Models for Count Data: Poisson and Negative Binomial

Part 7: Optimization Models and Simulation
16. Introduction to Optimization Models: Business Problems Formulations and Modeling
17. Solution of Linear Programming Problems
18. Network Programming
19. Integer Programming
20. Simulation and Risk Analysis

Part 8: Other Topics
21. Design and Experimental Analysis
22. Statistical Process Control
23. Data Mining and Multilevel Modeling