Essentials of business analytics. - 2 edición
Por: Camm, Jeffrey D.
Colaborador(es): Cochran, James J [Autor] | Fry, Michael J [Autor] | Ohlmann, Jeffrey W [Autor] | [y otros tres].
Tipo de material: LibroEditor: Australia : Cengage Learning, 2016Edición: 2 edición.Descripción: xxv, 870 páginas : gráficos, tablas, formulas ; 26 cm.Idioma: InglésISBN: 9781305627734.Materia(s): Estadística descriptiva | Minería de datos -- Toma de decisión | Inferencia estadística | Regresión lineal | Simulación de Monte Carlo | Fundamentos de Excel | Ciencia de la administración | Toma de decisiones -- Estadística | ProbabilidadesClasificación CDD: 658 Recursos en línea: Haga clic para acceso en líneaItem type | Current location | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode |
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Libro - Material General | Biblioteca Campus Palmas General | General | 658.4033/C184/2 edición (Browse shelf) | 1 | Available (Sin Restricciones) | 0049620 |
Incluye referencias bibliográficas e índice (páginas 862-870)
1. Introducción
2. Estadística descriptiva.
3. La visualización de datos.
4. Descriptiva de minería de datos.
5. Probabilidad: Una introducción a la incertidumbre de modelado.
6. La inferencia estadística.
7. Regresión lineal.
8. Análisis de series temporales y de Predicción.
9. Predictivo de minería de datos.
10. Los modelos de hojas de cálculo.
11. Modelos de optimización lineal.
12. Lineal Entera modelos de optimización.
13. Modelos de optimización no lineal.
14. Simulación de Monte Carlo.
15. . Análisis de las Decisiones
Apéndice A: Conceptos básicos de Excel.
Apéndice B:. Fundamentos de bases de datos con Microsoft Access
Apéndice C: Soluciones a las preguntas con números Incluso (en línea).
Fundamentos del análisis de negocios, 2e proporciona cobertura en todo el rango de la analítica - descriptivos, predictivos y prescriptivos - no cubiertos por ningún otro libro. Incluye instrucciones paso a paso para ayudar a los estudiantes a aprender cómo utilizar Excel y potente pero fácil de usar Excel add-ons como XL Miner para la minería de datos. Extensas soluciones a los problemas ayudan a los instructores de maestro de grado de los estudiantes materiales y tareas.
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