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Business Analytics - Kyle Allison

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      Présentation Business Analytics de Kyle Allison

       - Livre

      Livre - Kyle Allison - 01/10/2024 - Langue : Anglais

      . .

    • Auteur(s) : Kyle Allison
    • Editeur : Barcharts, Inc
    • Langue : Anglais
    • Parution : 01/10/2024
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 6.0
    • Expédition : 188
    • ISBN : 9781423250906



    • Sommaire:
      Essential reference guide to the transformation of data into insights that will improve business decisions. Developed for business degree seekers and professionals who want to better their decision-making process, this six page laminated guide covers need-to-know facts designed for quick access in a bullet format with color coded sections. Succinctly written and organized by Dr. Kyle Allison a senior executive, professor of analytics, speaker, and author. Dr. Allison uses his multi-faceted knowledge plus real-world experience working with retailers like Best Buy, Dick's Sporting Goods, and VF Corporation to give you the most important facts from his 20 plus years of academic knowledge and business experience. With our famous QuickStudy format giving you more answers per page than any other source, and the value this tool holds to help boost your grades or your business, this inexpensive guide is a must-have.
      6 page laminated guide includes:

      • Introduction
      • Business Data
        • Data Types
        • Data Source
        • Data Integrity & Data Cleansing
      • Data Collection
        • Techniques
        • Challenges & Mitigation
      • Data Governance
        • Key Steps
        • Stakeholders
        • Benefits & Challenges
        • Limitations
      • Data Mining
        • Key Steps
        • Stakeholders
        • Benefits & Challenges
      • Descriptive Analytics
        • Methods
        • Benefits
        • Limitations
      • Predictive Analytics
        • Methods
        • Benefits
        • Limitations
      • Confidence Levels & Significance
        • Confidence Level
        • P Value
      • Prescriptive Analytics
        • Methods
        • Benefits
        • Limitations
      • Data Visualization
        • Key Roles
        • Data-Driven Decisions
        • Choosing the Right Visualization
        • Techniques
      • Neural Networks
        • Business Example
      • Deep Learning
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