predictive analytics and data mining concepts and practice with rapidminer

Download Book Predictive Analytics And Data Mining Concepts And Practice With Rapidminer in PDF format. You can Read Online Predictive Analytics And Data Mining Concepts And Practice With Rapidminer here in PDF, EPUB, Mobi or Docx formats.

Predictive Analytics And Data Mining

Author : Vijay Kotu
ISBN : 9780128016503
Genre : Computers
File Size : 73. 20 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 542
Read : 1061

Get This Book


Put Predictive Analytics into Action Learn the basics of Predictive Analysis and Data Mining through an easy to understand conceptual framework and immediately practice the concepts learned using the open source RapidMiner tool. Whether you are brand new to Data Mining or working on your tenth project, this book will show you how to analyze data, uncover hidden patterns and relationships to aid important decisions and predictions. Data Mining has become an essential tool for any enterprise that collects, stores and processes data as part of its operations. This book is ideal for business users, data analysts, business analysts, business intelligence and data warehousing professionals and for anyone who wants to learn Data Mining. You’ll be able to: 1. Gain the necessary knowledge of different data mining techniques, so that you can select the right technique for a given data problem and create a general purpose analytics process. 2. Get up and running fast with more than two dozen commonly used powerful algorithms for predictive analytics using practical use cases. 3. Implement a simple step-by-step process for predicting an outcome or discovering hidden relationships from the data using RapidMiner, an open source GUI based data mining tool Predictive analytics and Data Mining techniques covered: Exploratory Data Analysis, Visualization, Decision trees, Rule induction, k-Nearest Neighbors, Naïve Bayesian, Artificial Neural Networks, Support Vector machines, Ensemble models, Bagging, Boosting, Random Forests, Linear regression, Logistic regression, Association analysis using Apriori and FP Growth, K-Means clustering, Density based clustering, Self Organizing Maps, Text Mining, Time series forecasting, Anomaly detection and Feature selection. Implementation files can be downloaded from the book companion site at www.LearnPredictiveAnalytics.com Demystifies data mining concepts with easy to understand language Shows how to get up and running fast with 20 commonly used powerful techniques for predictive analysis Explains the process of using open source RapidMiner tools Discusses a simple 5 step process for implementing algorithms that can be used for performing predictive analytics Includes practical use cases and examples

Predictive Analytics F R Dummies

Author : Anasse Bari
ISBN :
Genre :
File Size : 63. 59 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 167
Read : 466

Get This Book



Proaktives Ereignisgesteuertes Gesch Ftsprozessmanagement

Author : Julian Krumeich
ISBN : 9783832546489
Genre : Business & Economics
File Size : 90. 11 MB
Format : PDF, ePub
Download : 806
Read : 531

Get This Book


Die Digitalisierung ermöglicht feingranulare Datenströme in betrieblichen Abläufen zu erfassen. Mittels moderner Analyseverfahren, wie dem Complex Event Processing (CEP), können relevante Ereignismuster hieraus identifiziert und korrespondierende Maßnahmen unverzüglich initiiert werden. Vielversprechend erweist sich, zukünftige Geschäftsereignisse zu prognostizierten und hierdurch eine proaktive Steuerung von Unternehmensabläufen zu realisieren. Hierzu muss eine Kombination aus CEP und prädiktiven Analysen in die operativen Entscheidungs- und Steuerungsprozesse verankert werden. Dies bedingt einen Veränderungsprozess in Unternehmen und somit die Integration in das Geschäftsprozessmanagement. Das von Julian Krumeich konstruierte Referenzmodell dient als Gestaltungsvorlage für die Realisierung eines proaktiven ereignisgesteuerten Geschäftsprozessmanagements. Das Modell umfasst Komponenten zur Modellierung von komplexen Ereignismustern sowie deren automatisierten Transformation in EPL-Spezifikationen. Zudem ermöglicht ein methodisches Vorgehen, Prognosepotenziale in Geschäftsprozessen zu identifizieren, um auf dieser Grundlage reaktive Prozesse durch die Einbettung proaktiver Bestandteile in proaktive Prozesse zu transformieren. Die Praxistauglichkeit des Referenzmodells wird anhand eines Anwendungsbeispiels aus der Stahlproduktion validiert und die Umsetzbarkeit durch Prototypen unterstrichen. Dieses Buch erweist sich nicht nur für Wissenschaftler von Interesse, sondern dient auch Lesern aus der Unternehmenspraxis als Impulsgeber zur Bewältigung der notwendigen Transformation ihrer Geschäftsprozesse.

Das Streben Nach Autonomie

Author : Thomas Breyer-Mayländer
ISBN : 9783845282541
Genre : Business & Economics
File Size : 67. 57 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 339
Read : 625

Get This Book


Die digitale Transformation als Vernetzung von Menschen, Organisationen, Maschinen, bis hin zu simplen Gegenständen des täglichen Lebens hat mehr oder weniger starke Auswirkungen auf alle Lebensbereiche. Künstliche Intelligenz und autonome technische Systeme haben direkte Auswirkungen auf die Autonomie des Einzelnen, was neue Fragen für Wissenschaft und Praxis aufwirft. In unterschiedlichen Beiträgen werden Autonomiegewinne und -verluste skizziert, die sich unter anderem im Bereich des Rechts, der Informations- und Kommunikationstechnologien, in Kunst und Gestaltung, bei Kundenbeziehungen, Kryptowährungen, Medieninhalten sowie im digitalen Arbeitsalltag feststellen lassen. Kritische Entwicklungen wie digitale Sorglosigkeit und Tools und Verfahren wie Projektmanagementsoftware oder predictive analytics gilt es dabei zu bewerten. Damit liefert dieser Band einen Überblick zum aktuellen Stand der Diskussion, zeigt Zusammenhänge auf und sensibilisiert für die Gestaltung des digitalen Wandels. Mit Beiträgen von Prof. Dr. Dirk Drechsler, Prof. Dr. Dirk Westhoff, Prof. Daniel Fetzner, Prof. Dr. Hans-Ulrich Werner, Prof. Dr. Stefan Ernst, Prof. Dr. Volker Sänger, Prof. Dr. Erik Zenner, Prof. Dr. Ralf Lankau, Prof. Dr. Christopher Zerres, Kai Rahnenführer, Prof. Dr. Thomas Breyer-Mayländer

Data Warehouse Data Mining

Author : Roland Gabriel
ISBN : 9783937137667
Genre :
File Size : 81. 13 MB
Format : PDF, ePub
Download : 871
Read : 1008

Get This Book



Data Mining

Author : Ian H. Witten
ISBN : 3446215336
Genre :
File Size : 24. 62 MB
Format : PDF, Docs
Download : 718
Read : 1108

Get This Book



Digitalisierung Im Controlling

Author : Christian Langmann
ISBN : 9783658250171
Genre :
File Size : 69. 70 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 180
Read : 733

Get This Book



Modellierung Industrieller Lagerhaltungssysteme

Author : C. Schneeweiss
ISBN : 9783642679018
Genre : Business & Economics
File Size : 44. 81 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 376
Read : 1030

Get This Book



Datenanalyse Mit Python

Author : Wes McKinney
ISBN : 9783960102144
Genre : Computers
File Size : 33. 19 MB
Format : PDF, ePub
Download : 924
Read : 1140

Get This Book


Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Predictive Analytics

Author : Eric Siegel
ISBN : 9781119145684
Genre : Business & Economics
File Size : 66. 83 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 791
Read : 767

Get This Book


"Mesmerizing & fascinating..." —The Seattle Post-Intelligencer "The Freakonomics of big data." —Stein Kretsinger, founding executive of Advertising.com Award-winning | Used by over 30 universities | Translated into 9 languages An introduction for everyone. In this rich, fascinating — surprisingly accessible — introduction, leading expert Eric Siegel reveals how predictive analytics (aka machine learning) works, and how it affects everyone every day. Rather than a “how to” for hands-on techies, the book serves lay readers and experts alike by covering new case studies and the latest state-of-the-art techniques. Prediction is booming. It reinvents industries and runs the world. Companies, governments, law enforcement, hospitals, and universities are seizing upon the power. These institutions predict whether you're going to click, buy, lie, or die. Why? For good reason: predicting human behavior combats risk, boosts sales, fortifies healthcare, streamlines manufacturing, conquers spam, optimizes social networks, toughens crime fighting, and wins elections. How? Prediction is powered by the world's most potent, flourishing unnatural resource: data. Accumulated in large part as the by-product of routine tasks, data is the unsalted, flavorless residue deposited en masse as organizations churn away. Surprise! This heap of refuse is a gold mine. Big data embodies an extraordinary wealth of experience from which to learn. Predictive analytics (aka machine learning) unleashes the power of data. With this technology, the computer literally learns from data how to predict the future behavior of individuals. Perfect prediction is not possible, but putting odds on the future drives millions of decisions more effectively, determining whom to call, mail, investigate, incarcerate, set up on a date, or medicate. In this lucid, captivating introduction — now in its Revised and Updated edition — former Columbia University professor and Predictive Analytics World founder Eric Siegel reveals the power and perils of prediction: What type of mortgage risk Chase Bank predicted before the recession. Predicting which people will drop out of school, cancel a subscription, or get divorced before they even know it themselves. Why early retirement predicts a shorter life expectancy and vegetarians miss fewer flights. Five reasons why organizations predict death — including one health insurance company. How U.S. Bank and Obama for America calculated the way to most strongly persuade each individual. Why the NSA wants all your data: machine learning supercomputers to fight terrorism. How IBM's Watson computer used predictive modeling to answer questions and beat the human champs on TV's Jeopardy! How companies ascertain untold, private truths — how Target figures out you're pregnant and Hewlett-Packard deduces you're about to quit your job. How judges and parole boards rely on crime-predicting computers to decide how long convicts remain in prison. 182 examples from Airbnb, the BBC, Citibank, ConEd, Facebook, Ford, Google, the IRS, LinkedIn, Match.com, MTV, Netflix, PayPal, Pfizer, Spotify, Uber, UPS, Wikipedia, and more. How does predictive analytics work? This jam-packed book satisfies by demystifying the intriguing science under the hood. For future hands-on practitioners pursuing a career in the field, it sets a strong foundation, delivers the prerequisite knowledge, and whets your appetite for more. A truly omnipresent science, predictive analytics constantly affects our daily lives. Whether you are a consumer of it — or consumed by it — get a handle on the power of Predictive Analytics.

Top Download:

Best Books