Written by renowned data science experts Foster Provost and Tom Fawcett, Data Science for Business introduces the fundamental principles of data science, and walks you through the "data-analytic thinking" necessary for extracting useful knowledge and business value from the data you collect. This guide also helps you understand the many data-mining techniques in use today.

Based on an MBA course Provost has taught at New York University over the past ten years, Data Science for Business provides examples of real-world business problems to illustrate these principles. You’ll not only learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists, but also how participate intelligently in your company’s data science projects. You’ll also discover how to think data-analytically, and fully appreciate how data science methods can support business decision-making.

• Understand how data science fits in your organization—and how you can use it for competitive advantage
• Treat data as a business asset that requires careful investment if you’re to gain real value
• Approach business problems data-analytically, using the data-mining process to gather good data in the most appropriate way
• Learn general concepts for actually extracting knowledge from data
• Apply data science principles when interviewing data science job candidates

Die anerkannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett stellen in diesem Buch die grundlegenden Konzepte der Data Science vor, die für den effektiven Einsatz im Unternehmen von Bedeutung sind.

Sie erläutern das datenanalytische Denken, das erforderlich ist, damit Sie aus Ihren gesammelten Daten nützliches Wissen und geschäftlichen Nutzen ziehen können. Sie erfahren detailliert, welche Methoden der Data Science zu hilfreichen Erkenntnissen führen, so dass auf dieser Grundlage wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt werden können.

Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die vielen zurzeit gebräuchlichen Data-Mining-Verfahren zu verstehen und gezielt und gewinnbringend anzuwenden. Sie lernen u.a., wie Sie:

• Data Science in Ihrem Unternehmen nutzen und damit Wettbewerbsvorteile erzielen
• Daten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehen
• Geschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammeln

Das Buch beruht auf einem Kurs für Betriebswirtschaftler, den Provost seit rund zehn Jahren an der New York University unterrichtet, und nutzt viele Beispiele aus der Praxis, um die Konzepte zu veranschaulichen.

Das Buch richtet sich an Führungskräfte und Projektmanager, die Data-Science-orientierte Projekte managen, an Entwickler, die Data-Science-Lösungen implementieren sowie an alle angehenden Data Scientists und Studenten.

• Datenanalytisches Denken lernen
• Der Data-Mining-Prozess
• Überwachtes und unüberwachtes Data Mining
• Einführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten Segmentierung
• Anhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector Machines
• Prinzip und Berechnung der Ähnlichkeit
• Nächste-Nachbarn-Methoden und Clustering
• Entscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes Modell
• Visualisierung der Leistung von Modellen
• Evidenz und Wahrscheinlichkeiten
• Texte repräsentieren und auswerten
• Entscheidungsanalyse II: Analytisches Engineering
• Data Science und Geschäftsstrategie