Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring

Ewa Frątczak

Отримати доступ

Придбати цю книгу

ISBN/ISSN:

978-83-8030-307-2

DOI:

Видавництво:

Szkoła Główna Handlowa

Рік видання:

2019

Кількість сторінок:

420

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

. Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring. Red. Frątczak, Ewa . : Szkoła Główna Handlowa, 2019, 420 s. ISBN 978-83-8030-307-2

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A2 Frątczak, E.

T1 Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring

PB Szkoła Główna Handlowa

YR 2019

SN 978-83-8030-307-2

Bibliografia BibTex:

@Book{ 246130, author = "", editor = "Frątczak, Ewa", title = "Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring", publisher = "Szkoła Główna Handlowa", year = "2019", address = "", isbn = "978-83-8030-307-2" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU -

ED - Frątczak, Ewa

TI - Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring

PB - Szkoła Główna Handlowa

CY -

PY - 2019

SN - 978-83-8030-307-2

ER -

Бібліографічний опис Інтернет-ресурсів (standard APA):

. Red. Frątczak, Ewa. Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring [baza danych online] : Szkoła Główna Handlowa, 2019 [доступ: 17 05 2024]. Доступ в Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/modelowanie-dla-biznesu-regresja-logistyczna-regresja-poissona-ewa-fratczak-246130.

regresja logistyczna, modelowanie predykcyjne, macierz pomyłek, ocena dobroci modelu, modelowanie biznesowe

більше

ISBN/ISSN:

978-83-8030-307-2

DOI:

Видавництво:

Szkoła Główna Handlowa

Рік видання:

2019

Кількість сторінок:

420

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Зміст відсутній

Recenzja

GrażynaDehnel

EdytaMazurek

Redakcjajęzykowa

Edyteo

Wszelkieprawazastrzeżone.Kopiowanie,przedrukowywanieirozpowszechnianiecałości

lubfragmentówniniejszejpublikacjibezzgodywydawcyzabronione.

WydanieI

ISBN978-83-8030-307-2

OficynaWydawniczaSGH-SzkołaGłównaHandlowawWarszawie

02-554Warszawa,al.Niepodległości162

www.wydawnictwo.sgh.waw.pl

e-mail:wydawnictwo@sgh.waw.pl

Projektiwykonanieokładki

AdDepositum

Składiłamanie

DMQuadro

Drukioprawa

QUICK-DRUKs.c.

Zamówienie134/IX/19

Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring

"We wstępie do swojej książki"" Czwarta rewolucja przemysłowa"" profesor Klaus Schwab pisze m.in.: ""Znajdujemy się na początku przewrotu, który w sposób fundamentalny zmienia sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i utrzymujemy kontakty. Spośród różnorakich i fascynujących wyzwań, które w związku z tym stoją dzisiaj przed nami, największym i najważniejszym zadaniem jest zrozumieć nową rewolucję technologiczną i odpowiednio ukierunkować jej przebieg. (...) Jesteśmy świadkami ogromnych zmian we wszystkich branżach; wyłaniają się nowe technologie biznesowe, pojawiają się przełomowe zakłócenia w istniejącym porządku, które rewolucjonizują systemy produkcji, konsumpcji, transportu i dostaw. Na froncie społecznym zachodzi zmiana paradygmatu określającego, jak pracujemy i komunikujemy się, a także jak się wyrażamy, jak przekazujemy informacje i jakich szukamy rozrywek"". Zmiany te charakteryzują się dużą szybkością, szerokością i głębią oraz wpływem na transformację wszystkich systemów. Obecnie modele są podstawą większości, jeśli nie wszystkich, decyzji biznesowych. Coraz częściej firmy poszukują analityki jako kluczowego, strategicznego wyróżnika, który umożliwia kierowanie ogromną liczbą decyzji operacyjnych każdego dnia. Jednocześnie firmy identyfikują zagrożenia. Według SAS White Paper 2018 jednym z istotniejszych czynników hamujących sukces analizy jest opóźnienie między tworzeniem a wdrażaniem modeli. Głównym powodem opóźnień we wdrożeniu modeli jest to, że firmy produkują i wdrażają je w dwóch oddzielnych środowiskach: biznesowym i informatycznym (IT). Analitycy z różnych jednostek biznesowych budują modele, a działy IT je wdrażają. Obie grupy polegają innym zestawom procesów, kodów programowania i języków, które utrudniają szybką reakcję na zmieniające się warunki biznesowe. Jeśli firmy chcą usprawnić produkcję modeli, lepszym pomysłem jest automatyzacja powtarzalnych aspektów pracy i migracja modeli do procesu ciągłego podejmowania decyzji. Odpowiedzią jest fabryka analityczna, czyli połączone dwa środowiska i automatyzacja procesów oraz decyzji. Znaczącą część analityki dla biznesu stanowią modele predykcyjne. Ocena dokładności predykcyjnej jest ważnym aspektem oceny i porównywania modeli, algorytmów lub technologii, które generują prognozy. Prognozy i projekcje stały się istotną częścią każdego przedsięwzięcia biznesowego i naukowego. Monografia ""Modelowanie dla biznesu"" przedstawia istotę i modelowanie z zakresu analityki biznesowej w wybranych obszarach zastosowań. Monografia rozpoczyna cykl publikacji ""Modelowanie dla biznesu"", serii, która będzie prezentować różnorodne przykłady modelowania biznesowego z wykorzystaniem różnych metod analizy, włączając za każdym razem modelowanie predykcyjne.

Автор: Ewa Frątczak

Результати відсутні

Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring

Зміст книги

Modelowanie dla biznesu. Regresja logistyczna, regresja Poissona, survival data mining, CRM, credit scoring