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Data Science and Productivity Analytics
(Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book includes a spectrum of concepts, such as performance, productivity, operations research, econometrics, and data science, for the practically and theoretically important areas of ‘productivity analysis/data envelopment analysis’ and ‘data science/big data’. Data science is defined as the collection of scientific methods, processes, and systems dedicated to extracting knowledge or insights… from data and it develops on concepts from various domains, containing mathematics and statistical methods, operations research, machine learning, computer programming, pattern recognition, and data visualisation, among others. Examples of data science techniques include linear and logistic regressions, decision trees, Naïve Bayesian classifier, principal component analysis, neural networks, predictive modelling, deep learning, text analysis, survival analysis, and so on, all of which allow using the data to make more intelligent decisions. On the other hand, it is without a doubtthat nowadays the amount of data is exponentially increasing, and analysing large data sets has become a key basis of competition and innovation, underpinning new waves of productivity growth. This book aims to bring a fresh look onto the various ways that data science techniques could unleash value and drive productivity from these mountains of data. Researchers working in productivity analysis/data envelopment analysis will benefit from learning about the tools available in data science/big data that can be used in their current research analyses and endeavours. The data scientists, on the other hand, will also get benefit from learning about the plethora of applications available in productivity analysis/data envelopment analysis. 160,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
23.05.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030433864
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
International Series in Operations Research & Management Science
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
439
Einbandart
Broschiert
Autorenporträt
Vincent Charles is an experienced researcher in the field of Artificial Intelligence and Management Science, currently with the School of Management, University of Bradford. He has more than two decades of teaching, research, and consultancy experience, having been a full professor and director of research for more than a decade. He has published over 130 research outputs. He is a recipient of many international academic honours and awards.
Schlagwörter
Productivity Analysis, Data Science, Data Envelopment Analysis (DEA), Big Data, Efficiency, Parametric Analytics, Combinatory Analytics, Multidimensional Scaling, Data Visualization
Thema-Inhalt
KJT - Unternehmensforschung
KJMD - Management: Entscheidungstheorie
KCA - Wirtschaftstheorie und -philosophie
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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