Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Recherché précédemment par vous
Recherché précédemment par vous
logo
Extensive summary of all knowledge clips week 1 - 6 Strategy Analytics course - Tilburg University €7,99
Ajouter au panier
Accédez rapidement à
Aperçu
  2.  
  3. Tilburg University (UVT)
  4.  
  5. Strategy Analytics

Notes de cours

Extensive summary of all knowledge clips week 1 - 6 Strategy Analytics course - Tilburg University

1 vérifier
 4 fois vendu
  • Cours
  • Strategy Analytics
  • Établissement
  • Tilburg University (UVT)
  • Book
  • Data Science for Business

Summary of all knowledge clips used for lectures from week 1 - 6. Include figures, charts and examples in order to fully understand concepts discussed

Aperçu 2 sur 19  pages

Infos sur le Document

  • 25 novembre 2021
  • 19
  • 2021/2022
  • Notes de cours
  • A. gosh & m. testoni
  • Toutes les classes

Sujets

  • data science
  • data mining
  • model performance
  • strategic management
  • strategy analytics
  • descriptive modeling
  • uvt

Livre connecté

book image

Titre de l’ouvrage:

Auteur(s):

  • Édition:
  • ISBN:
  • Édition:

Plus de résumés pour

  • Overzichtelijke samenvatting inclusief afbeeldingen
  • Complete and extensive book summary 'Data Science for Business' + papers - Strategy Analytics course Tilburg University
  • Complete summary strategy analytics book & lecture
Tout pour ce livre (5)

École, étude et sujet

  • Tilburg University (UVT)
  • MSc. Strategic Management
  • Strategy Analytics
Tous les documents sur ce sujet (8)

1  vérifier

review-writer-avatar

Par: lluiskarakolev1 • 1 année de cela

Vendeur

avatar-seller
JaelaBoot

Avis reçus

Aperçu du contenu

Strategy Analytics
Knowledge clips

Week 1

Data Science Fundamentals

Data observations present in daily life;
1) Marketing
- Online advertising
- Recommendations for cross-selling
- Customer relationship management
2) Finance
- Credit scoring and trading
- Fraud detection
- Workforce management
3) Retail
- Marketing
- Supply chain management

Data-driven decision making (DDD) = refers to the practice of basing
decisions on the analysis of data, rather than purely on intuition. Very
useful tool that can be used to drive managerial decisions -> need to
triangulate different forms of data and managerial experience to make
decisions

Data science = involves principles, processes and techniques for
understanding phenomena via the (automated) analysis of data. To
address specific question, it is the engineering behind the logics

The sort of decisions of interest is the need for discovery (non-obvious), this is something
counterintuitive and the repetitive decisions, you must be able to use it in other situations

Data = facts and figures (not the information itself), when this is structured it will provide information
(this is the context of the data)

Big data = very large dataset, with 3 distance
characteristics -> the 3Vs

1. Volume = quantity of generated stored data
2. Variety = type of nature of data
3. Velocity = speed at which the data is generated
and processed

Data mining = the extraction of knowledge from data,
via technologies that incorporate these principles. You
use it for new data

Types of data analysis;
- Descriptive analytics (BI) = what has happened? -> simple descriptive statistics, dashboard,
charts, diagrams. Does not provide why it happened, or why it needs to change
- Predictive analytics = what could happen? -> segmentation, regressions. It provides information
on what the influence is
- Prescriptive analytics = what should we do? -> complex models for product planning and stock
optimization

, Data Science Capability as strategic asset

Data science is viewed as a capability, which is a strategic asset. Data and the capability to extract
useful knowledge from data can be a strategic asset. It provides competitive advantage

Big data refers to the big volume of information that companies can gather and have access to.
Information flows come from customer, suppliers and distributors. All this information has to be
structured. When you combine big data with effective analytics you have a key CA for organisations

Delta model =

1) D = data, this data must be clean, accessible and unique
2) E = enterprise wide focus, must be available for the entire organisation
3) L = leaders, leaders at all levels that promote data driven culture
4) T = targets, key business areas
5) A = analysists, that can accomplish the strategy

Business problem to data mining tasks

A collaborative problem-solving between business stakeholders and data scientists -> decomposing a
business problem into solvable subtasks. Match the subtasks with known tasks for which tools are
available. Solving the remaining non-matched subtasks (by creativity). Putting the subtasks together
to solve the overall problem

 If you want to find out who is your most profitable customer, you should break it into several
tasks = who are my customers, how can I segment them in profiles, are there differences in
characteristics that result in different revenue flows

Methods that can be used;
- Classification
- Regression
- Similarity matching
- Link prediction
- Clustering
- Profiling
- Co-occurrence grouping
- Data reduction
- Causal modeling

Supervised vs. Unsupervised

The methods can be either supervised or unsupervised learning methods. Supervised methods are
those where you are looking for something, unsupervised do not have a target variable. Target
variable can be seen as a dependent variable

Unsupervised learning, do not have specific outcomes. The machine tries to find specific patterns in
the data, it provides examples. Algorithm that is used in this type of learning;
- Clusters
- Anomaly detection
- Association discovery
- Topic modeling

Because this type of model does not have a ‘outcome’ these unsupervised learning methods cannot
be evaluated.

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur JaelaBoot. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €7,99. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

68175 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 15 ans

Commencez à vendre!
€7,99  4x  vendu
  • (1)
Ajouter au panier
Ajouté