Data Driven Decision Making using Analytics (Computational Intelligence Techniques)

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Data Driven Decision Making using Analytics (Computational Intelligence Techniques)

Gandhi, Parul (EDT)/ Bhatia, Surbhi (EDT)/ Dev, Kapal (EDT)

ウェブストア価格 ¥12,917（本体¥11,743）
CRC Press（2024/10発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 138 p.
言語 ENG
商品コード 9781032058283
DDC分類 658.403

Full Description

This book aims to explain Data Analytics towards decision making in terms of models and algorithms, theoretical concepts, applications, experiments in relevant domains or focused on specific issues. It explores the concepts of database technology, machine learning, knowledge-based system, high performance computing, information retrieval, finding patterns hidden in large datasets and data visualization. Also, it presents various paradigms including pattern mining, clustering, classification, and data analysis. Overall aim is to provide technical solutions in the field of data analytics and data mining.

Features:

Covers descriptive statistics with respect to predictive analytics and business analytics.

Discusses different data analytics platforms for real-time applications.

Explain SMART business models.

Includes algorithms in data sciences alongwith automated methods and models.

Explores varied challenges encountered by researchers and businesses in the realm of real-time analytics.

This book aims at researchers and graduate students in data analytics, data sciences, data mining, and signal processing.

1. Securing big data using big data mining. 2. Analytical Theory: Frequent Pattern Mining. 3. A Journey from Big Data To Data Mining In Quality Improvement. 4. Significance Of Data Mining In The Domain Of Intrusion Detection. 5. Data Analytics and Mining: Platforms for Real-Time Applications. 6. Analysis of Government Policies to Control Pandemic and its affects on Climate Change to improve Decision Making. 7. Data Analytics and Data Mining strategy to improve Quality, Performance and decision making. 8. SMART Business Model -An analytical approach to astute Data Mining for Successful Organization. 9. AI and Healthcare: Praiseworthy aspects and Shortcomings