Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide [2. kiadás]

Olvasói vélemények

A könyvről szóló kritikák általában kiemelik a könyv hasznosságát az adatbányászat és az előrejelzés tankönyveként, különösen a kezdők és az MBA-képzésben résztvevők számára. Vannak azonban kritikák a tartalmi mélység hiányával kapcsolatban, különösen a könyv vége felé, valamint a gyakorlatok megoldásának hiányával kapcsolatban, amit néhány olvasó kiábrándítónak talált.

⬤ Magas színvonalú, a legkülönbözőbb hallgatói háttérrel rendelkezők számára is hozzáférhető kifejtés
⬤ kezdőknek is kiváló
⬤ jó alapot nyújt az előrejelzési fogalmakhoz
⬤ szilárd ár-érték arány
⬤ jól strukturált és tömör
⬤ jó az MBA-programokban való tanításhoz
⬤ összességében hatékony az összetett fogalmak magyarázatában.

⬤ Hiányoznak a részletes példák és a mélység bizonyos területeken
⬤ egyes olvasók úgy érezték, hogy elsietett a befejezés felé
⬤ hiányoznak a gyakorlatok megoldásai, amelyek csak az oktatók számára állnak rendelkezésre
⬤ a nyelvezet egyes részeknél bonyolult
⬤ kevésbé alkalmas azok számára, akik haladó, mélyreható anyagot keresnek.

(17 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide [2nd Edition]

Könyv tartalma:

Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide, Second Edition az idősor-előrejelzés alkalmazott megközelítését nyújtja. Az előrejelzés a prediktív analitika alapvető eleme. A könyv bemutatja a különböző üzleti alkalmazásokban használt népszerű előrejelzési módszereket és megközelítéseket.

A könyv világos magyarázatokat, gyakorlati példákat, valamint fejezet végi gyakorlatokat és eseteket kínál. Az olvasók megtanulják az előrejelzési módszerek használatát az ingyenes, nyílt forráskódú R szoftver segítségével, hogy hatékony előrejelzési megoldásokat fejlesszenek ki, amelyek üzleti értéket vonnak ki az idősoros adatokból.

A javított szervezéssel és új anyaggal rendelkező második kiadás a következőket is tartalmazza:

⬤ Népszerű előrejelzési módszerek, köztük simító algoritmusok, regressziós modellek és neurális hálózatok.

⬤ Az előrejelzési megoldások teljesítményének értékelésére vonatkozó gyakorlati megközelítés.

⬤ Az idősoros előrejelzés és az üzleti célok összekapcsolására összpontosító üzleti analitikai bemutatás.

⬤ Vezetett esetek a megszerzett tudás integrálásához valós adatok felhasználásával.

⬤ A fejezet végén található feladatok az aktív tanulás elősegítésére.

⬤ Kísérő webhely adatkészletekkel, R-kóddal, tanulási forrásokkal és oktatói anyagokkal (gyakorlatok megoldásai, esettanulmányok).

⬤ Globálisan elérhető tankönyv, puhafedeles és Kindle formátumban is.

A Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide, Second Edition tökéletes tankönyv felsőfokú, egyetemi és MBA szintű kurzusokhoz, valamint az adattudomány és az üzleti analitika szakmai programjaihoz. A könyv az operációkutatás, az ellátási lánc menedzsment, a marketing, a közgazdaságtan, a pénzügy és a menedzsment területén dolgozó gyakorlati szakemberek számára is készült.

További információért látogasson el a forecastingbook.com weboldalra.