Аннотация
Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.


![Refactoring [Improving the Design of Existing... Refactoring [Improving the Design of Existing Code]](https://www.rulit.me/data/programs/images/refactoring-improving-the-design-of-existing-code_553101.jpg)




![Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного
обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в... Прикладной анализ текстовых данных на Python [Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка]](https://www.rulit.me/data/programs/images/prikladnoj-analiz-tekstovyh-dannyh-na-python-mashinnoe-obuchenie-i-soz_603555.jpg)
Комментарии к книге "Анализ поведенческих данных на R и Python"