Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Predictive Analytics For Business Using R

(The Pennsylvania State University, Usa)
  • Formāts: 464 pages
  • Izdošanas datums: 16-Jul-2024
  • Izdevniecība: World Scientific Publishing Co Pte Ltd
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9789811293788
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 214,14 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: 464 pages
  • Izdošanas datums: 16-Jul-2024
  • Izdevniecība: World Scientific Publishing Co Pte Ltd
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9789811293788
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

Predictive Analytics for Business using R by Russell R Barton equips business professionals and students with the tools to forecast trends, classify outcomes, and analyze time-dependent data using R programming. Focused on real-world business applications, the book covers essential topics such as regression analysis, classification models, time series forecasting, and simulation. It emphasizes how to assess uncertainty and interpret model results with confidence.Designed for case-based learning, each chapter is paired with real data and accompanying R code making it ideal for hands-on practice in academic or professional settings. Whether you're analyzing customer behavior, forecasting sales, or modeling system performance, this book offers the analytical foundation to make smarter, data-driven decisions.