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TÃtulo : Advanced Analytics with Transact-SQL : Exploring Hidden Patterns and Rules in Your Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sarka, Dejan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIX, 302 p. 164 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-7173-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Investigación cuantitativa programas de microsoft NET Framework microsoft Gestión de base de datos EstadÃsticas Inteligencia artificial Análisis de datos y Big Data microsoft EstadÃsticas aplicadas Ciencia de los datos Clasificación: 1.422 Resumen: Conozca las funciones de inteligencia empresarial (BI) de T-SQL y cómo pueden ayudarle con sus esfuerzos de análisis y ciencia de datos sin la necesidad de incorporar otros lenguajes como R y Python. Este libro le muestra cómo calcular medidas estadÃsticas utilizando sus habilidades existentes en T-SQL. Aprenderá a calcular estadÃsticas descriptivas, incluidos centros, diferenciales, asimetrÃa y curtosis de distribuciones. También aprenderá a encontrar asociaciones entre pares de variables, incluido el cálculo de fórmulas de regresión lineal y niveles de confianza con integración definida. Ningún análisis es bueno sin calidad de los datos. Advanced Analytics con Transact-SQL presenta problemas de calidad de los datos y le muestra cómo comprobar su integridad y precisión, y medir las mejoras en la calidad de los datos a lo largo del tiempo. El libro también explica cómo optimizar consultas que involucran datos temporales, como cuando busca intervalos superpuestos. La información más avanzada orientada al tiempo en el libro incluye análisis de peligros y supervivencia. También se cubren los pronósticos con promedios móviles exponenciales y autorregresión. Cada web/tienda minorista quiere saber qué productos los clientes tienden a comprar juntos. Intentar predecir la variable objetivo discreta o continua con pocas variables de entrada es importante para prácticamente todo tipo de negocio. Este libro le ayuda a comprender la ciencia de datos y los algoritmos avanzados que se utilizan para analizar datos, asà como términos como minerÃa de datos, aprendizaje automático y minerÃa de textos. La clave para muchas de las soluciones de este libro son las funciones de ventana T-SQL. El autor Dejan Sarka demuestra consultas estadÃsticas eficientes que se basan en funciones de ventana y se optimizan mediante algoritmos creados utilizando conocimientos matemáticos y creatividad. Se explican las fórmulas y el uso de esos procedimientos estadÃsticos para que pueda comprender y modificar las técnicas presentadas. T-SQL es compatible con SQL Server, Azure SQL Database y Azure Synapse Analytics. Hay tantas funciones de BI en T-SQL que podrÃa convertirse en su principal lenguaje de base de datos analÃtica. Si desea aprender cómo obtener información de sus datos con el lenguaje T-SQL con el que ya está familiarizado, este es el libro para usted. Aprenderá a: Describir la distribución de variables con medidas estadÃsticas Encontrar asociaciones entre pares de variables Evaluar la calidad de los datos que está analizando Realizar análisis de series de tiempo de sus datos Pronosticar valores de una variable continua Realizar análisis de cesta de mercado para predecir las compras de los clientes patrones Predecir los resultados de las variables objetivo a partir de una o más variables de entrada. Categorizar pasajes de texto extrayendo y analizando palabras clave. Nota de contenido: Part I. Statistics -- 1. Descriptive Statistics.-2. Associations Between Pairs of Variables -- Part II. Data Preparation and Quality -- 3. Data Preparation -- 4. Data Quality and Information -- Part III. Dealing with Time -- 5. Time-Oriented Data -- 6. Time-Oriented Analyses -- Part IV. Data Science -- 7. Data Mining -- 8. Text Mining. Tipo de medio : Computadora Summary : Learn about business intelligence (BI) features in T-SQL and how they can help you with data science and analytics efforts without the need to bring in other languages such as R and Python. This book shows you how to compute statistical measures using your existing skills in T-SQL. You will learn how to calculate descriptive statistics, including centers, spreads, skewness, and kurtosis of distributions. You will also learn to find associations between pairs of variables, including calculating linear regression formulas and confidence levels with definite integration. No analysis is good without data quality. Advanced Analytics with Transact-SQL introduces data quality issues and shows you how to check for completeness and accuracy, and measure improvements in data quality over time. The book also explains how to optimize queries involving temporal data, such as when you search for overlapping intervals. More advanced time-oriented information in the book includes hazard and survival analysis. Forecasting with exponential moving averages and autoregression is covered as well. Every web/retail shop wants to know the products customers tend to buy together. Trying to predict the target discrete or continuous variable with few input variables is important for practically every type of business. This book helps you understand data science and the advanced algorithms use to analyze data, and terms such as data mining, machine learning, and text mining. Key to many of the solutions in this book are T-SQL window functions. Author Dejan Sarka demonstrates efficient statistical queries that are based on window functions and optimized through algorithms built using mathematical knowledge and creativity. The formulas and usage of those statistical procedures are explained so you can understand and modify the techniques presented. T-SQL is supported in SQL Server, Azure SQL Database, and in Azure Synapse Analytics. There are so many BI features in T-SQL that it might become your primary analytic database language. If you want to learn how to get information from your data with the T-SQL language that you already are familiar with, then this is the book for you. You will learn to: Describe distribution of variables with statistical measures Find associations between pairs of variables Evaluate the quality of the data you are analyzing Perform time-series analysis on your data Forecast values of a continuous variable Perform market-basket analysis to predict customer purchasing patterns Predict target variable outcomes from one or more input variables Categorize passages of text by extracting and analyzing keywords. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advanced Analytics with Transact-SQL : Exploring Hidden Patterns and Rules in Your Data [documento electrónico] / Sarka, Dejan, . - 1 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2021 . - XIX, 302 p. 164 ilustraciones.
ISBN : 978-1-4842-7173-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Investigación cuantitativa programas de microsoft NET Framework microsoft Gestión de base de datos EstadÃsticas Inteligencia artificial Análisis de datos y Big Data microsoft EstadÃsticas aplicadas Ciencia de los datos Clasificación: 1.422 Resumen: Conozca las funciones de inteligencia empresarial (BI) de T-SQL y cómo pueden ayudarle con sus esfuerzos de análisis y ciencia de datos sin la necesidad de incorporar otros lenguajes como R y Python. Este libro le muestra cómo calcular medidas estadÃsticas utilizando sus habilidades existentes en T-SQL. Aprenderá a calcular estadÃsticas descriptivas, incluidos centros, diferenciales, asimetrÃa y curtosis de distribuciones. También aprenderá a encontrar asociaciones entre pares de variables, incluido el cálculo de fórmulas de regresión lineal y niveles de confianza con integración definida. Ningún análisis es bueno sin calidad de los datos. Advanced Analytics con Transact-SQL presenta problemas de calidad de los datos y le muestra cómo comprobar su integridad y precisión, y medir las mejoras en la calidad de los datos a lo largo del tiempo. El libro también explica cómo optimizar consultas que involucran datos temporales, como cuando busca intervalos superpuestos. La información más avanzada orientada al tiempo en el libro incluye análisis de peligros y supervivencia. También se cubren los pronósticos con promedios móviles exponenciales y autorregresión. Cada web/tienda minorista quiere saber qué productos los clientes tienden a comprar juntos. Intentar predecir la variable objetivo discreta o continua con pocas variables de entrada es importante para prácticamente todo tipo de negocio. Este libro le ayuda a comprender la ciencia de datos y los algoritmos avanzados que se utilizan para analizar datos, asà como términos como minerÃa de datos, aprendizaje automático y minerÃa de textos. La clave para muchas de las soluciones de este libro son las funciones de ventana T-SQL. El autor Dejan Sarka demuestra consultas estadÃsticas eficientes que se basan en funciones de ventana y se optimizan mediante algoritmos creados utilizando conocimientos matemáticos y creatividad. Se explican las fórmulas y el uso de esos procedimientos estadÃsticos para que pueda comprender y modificar las técnicas presentadas. T-SQL es compatible con SQL Server, Azure SQL Database y Azure Synapse Analytics. Hay tantas funciones de BI en T-SQL que podrÃa convertirse en su principal lenguaje de base de datos analÃtica. Si desea aprender cómo obtener información de sus datos con el lenguaje T-SQL con el que ya está familiarizado, este es el libro para usted. Aprenderá a: Describir la distribución de variables con medidas estadÃsticas Encontrar asociaciones entre pares de variables Evaluar la calidad de los datos que está analizando Realizar análisis de series de tiempo de sus datos Pronosticar valores de una variable continua Realizar análisis de cesta de mercado para predecir las compras de los clientes patrones Predecir los resultados de las variables objetivo a partir de una o más variables de entrada. Categorizar pasajes de texto extrayendo y analizando palabras clave. Nota de contenido: Part I. Statistics -- 1. Descriptive Statistics.-2. Associations Between Pairs of Variables -- Part II. Data Preparation and Quality -- 3. Data Preparation -- 4. Data Quality and Information -- Part III. Dealing with Time -- 5. Time-Oriented Data -- 6. Time-Oriented Analyses -- Part IV. Data Science -- 7. Data Mining -- 8. Text Mining. Tipo de medio : Computadora Summary : Learn about business intelligence (BI) features in T-SQL and how they can help you with data science and analytics efforts without the need to bring in other languages such as R and Python. This book shows you how to compute statistical measures using your existing skills in T-SQL. You will learn how to calculate descriptive statistics, including centers, spreads, skewness, and kurtosis of distributions. You will also learn to find associations between pairs of variables, including calculating linear regression formulas and confidence levels with definite integration. No analysis is good without data quality. Advanced Analytics with Transact-SQL introduces data quality issues and shows you how to check for completeness and accuracy, and measure improvements in data quality over time. The book also explains how to optimize queries involving temporal data, such as when you search for overlapping intervals. More advanced time-oriented information in the book includes hazard and survival analysis. Forecasting with exponential moving averages and autoregression is covered as well. Every web/retail shop wants to know the products customers tend to buy together. Trying to predict the target discrete or continuous variable with few input variables is important for practically every type of business. This book helps you understand data science and the advanced algorithms use to analyze data, and terms such as data mining, machine learning, and text mining. Key to many of the solutions in this book are T-SQL window functions. Author Dejan Sarka demonstrates efficient statistical queries that are based on window functions and optimized through algorithms built using mathematical knowledge and creativity. The formulas and usage of those statistical procedures are explained so you can understand and modify the techniques presented. T-SQL is supported in SQL Server, Azure SQL Database, and in Azure Synapse Analytics. There are so many BI features in T-SQL that it might become your primary analytic database language. If you want to learn how to get information from your data with the T-SQL language that you already are familiar with, then this is the book for you. You will learn to: Describe distribution of variables with statistical measures Find associations between pairs of variables Evaluate the quality of the data you are analyzing Perform time-series analysis on your data Forecast values of a continuous variable Perform market-basket analysis to predict customer purchasing patterns Predict target variable outcomes from one or more input variables Categorize passages of text by extracting and analyzing keywords. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advances in Analytics and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Laha, Arnab Kumar, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XI, 297 p. 64 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-1312083-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Investigación cuantitativa Empresa de negocios Gestión Análisis de datos y Big Data Finanzas corporativas Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro incluye artÃculos seleccionados presentados en la conferencia ICADABAI-2017, que ofrecen una descripción general de las nuevas metodologÃas y presentan aplicaciones innovadoras que son de interés tanto para académicos como para profesionales que trabajan en el área de la analÃtica. Analiza aplicaciones de análisis predictivo, aplicaciones de aprendizaje automático, análisis de recursos humanos, análisis de operaciones, análisis en finanzas, metodologÃa y aplicaciones econométricas. Los artÃculos de la sección de aplicaciones de análisis predictivo analizan el análisis web, el marketing por correo electrónico, la predicción de la pérdida de clientes, el análisis minorista y el análisis deportivo. Luego, la sección sobre aplicaciones de aprendizaje automático examina el análisis de atención médica, el análisis de seguros y el análisis de máquinas utilizando diferentes técnicas innovadoras de aprendizaje automático. El análisis de recursos humanos aborda cuestiones importantes relacionadas con la adquisición de talento y la empleabilidad mediante análisis, mientras que un artÃculo en la sección sobre análisis de operaciones describe una aplicación innovadora en la industria del petróleo y el gas. Los artÃculos de la parte de análisis en finanzas analizan el uso de herramientas analÃticas en la banca y los mercados de productos básicos y, por último, la parte de aplicaciones econométricas presenta interesantes aplicaciones bancarias y de seguros. Nota de contenido: Part I: Overviews -- Chapter 1. Machine Learning -- Chapter 2. Regression Methods -- Chapter 3. Functional Data Analysis -- Chapter 4. Directional Data Analysis -- Chapter 5.Branching Processes -- Part II: Predictive Analysis Applications -- Chapter 6. Click-Through Rate Estimation using CHAID Classification Tree Model -- Chapter 7 . Predicting Success Probability in Professional Tennis Tournaments: Using a Logistic Regression Model -- Chapter 8. Hausdorff Path Clustering and Hidden Markov Model Applied to Person Movement Prediction in Retail Spaces -- Chapter 9. Improving Email Marketing Campaign Success Rate Using Personalization -- etc. Tipo de medio : Computadora Summary : This book includes selected papers submitted to the ICADABAI-2017 conference, offering an overview of the new methodologies and presenting innovative applications that are of interest to both academicians and practitioners working in the area of analytics. It discusses predictive analytics applications, machine learning applications, human resource analytics, operations analytics, analytics in finance, methodology and econometric applications. The papers in the predictive analytics applications section discuss web analytics, email marketing, customer churn prediction, retail analytics and sports analytics. The section on machine learning applications then examines healthcare analytics, insurance analytics and machine analytics using different innovative machine learning techniques. Human resource analytics addresses important issues relating to talent acquisition and employability using analytics, while a paper in the section on operations analytics describe an innovative application in oil and gas industry. The papers in the analytics in finance part discuss the use of analytical tools in banking and commodity markets, and lastly the econometric applications part presents interesting banking and insurance applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Analytics and Applications [documento electrónico] / Laha, Arnab Kumar, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XI, 297 p. 64 ilustraciones.
ISBN : 978-981-1312083--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Investigación cuantitativa Empresa de negocios Gestión Análisis de datos y Big Data Finanzas corporativas Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro incluye artÃculos seleccionados presentados en la conferencia ICADABAI-2017, que ofrecen una descripción general de las nuevas metodologÃas y presentan aplicaciones innovadoras que son de interés tanto para académicos como para profesionales que trabajan en el área de la analÃtica. Analiza aplicaciones de análisis predictivo, aplicaciones de aprendizaje automático, análisis de recursos humanos, análisis de operaciones, análisis en finanzas, metodologÃa y aplicaciones econométricas. Los artÃculos de la sección de aplicaciones de análisis predictivo analizan el análisis web, el marketing por correo electrónico, la predicción de la pérdida de clientes, el análisis minorista y el análisis deportivo. Luego, la sección sobre aplicaciones de aprendizaje automático examina el análisis de atención médica, el análisis de seguros y el análisis de máquinas utilizando diferentes técnicas innovadoras de aprendizaje automático. El análisis de recursos humanos aborda cuestiones importantes relacionadas con la adquisición de talento y la empleabilidad mediante análisis, mientras que un artÃculo en la sección sobre análisis de operaciones describe una aplicación innovadora en la industria del petróleo y el gas. Los artÃculos de la parte de análisis en finanzas analizan el uso de herramientas analÃticas en la banca y los mercados de productos básicos y, por último, la parte de aplicaciones econométricas presenta interesantes aplicaciones bancarias y de seguros. Nota de contenido: Part I: Overviews -- Chapter 1. Machine Learning -- Chapter 2. Regression Methods -- Chapter 3. Functional Data Analysis -- Chapter 4. Directional Data Analysis -- Chapter 5.Branching Processes -- Part II: Predictive Analysis Applications -- Chapter 6. Click-Through Rate Estimation using CHAID Classification Tree Model -- Chapter 7 . Predicting Success Probability in Professional Tennis Tournaments: Using a Logistic Regression Model -- Chapter 8. Hausdorff Path Clustering and Hidden Markov Model Applied to Person Movement Prediction in Retail Spaces -- Chapter 9. Improving Email Marketing Campaign Success Rate Using Personalization -- etc. Tipo de medio : Computadora Summary : This book includes selected papers submitted to the ICADABAI-2017 conference, offering an overview of the new methodologies and presenting innovative applications that are of interest to both academicians and practitioners working in the area of analytics. It discusses predictive analytics applications, machine learning applications, human resource analytics, operations analytics, analytics in finance, methodology and econometric applications. The papers in the predictive analytics applications section discuss web analytics, email marketing, customer churn prediction, retail analytics and sports analytics. The section on machine learning applications then examines healthcare analytics, insurance analytics and machine analytics using different innovative machine learning techniques. Human resource analytics addresses important issues relating to talent acquisition and employability using analytics, while a paper in the section on operations analytics describe an innovative application in oil and gas industry. The papers in the analytics in finance part discuss the use of analytical tools in banking and commodity markets, and lastly the econometric applications part presents interesting banking and insurance applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advances in Systematic Creativity : Creating and Managing Innovations Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chechurin, Leonid, ; Collan, Mikael, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXXVII, 369 p. 74 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-78075-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Investigación cuantitativa La investigación de operaciones Ejecutivos Gestión Análisis de datos y Big Data Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Educación en gestión Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro presenta una colección de las investigaciones más actuales sobre la creatividad sistémica y TRIZ, generando discusión y el intercambio de nuevos descubrimientos en el campo. Con capÃtulos sobre generación de ideas, toma de decisiones, herramientas de apoyo a la creatividad, inteligencia artificial y descubrimiento basado en la literatura, incluirá una serie de instrumentos de automatización del diseño inventivo. Las contribuciones, que constan de 15 a 20 capÃtulos escritos por destacados expertos en la teorÃa para la resolución de problemas inventivos (TRIZ) y campos adyacentes centrados en la heurÃstica, se sumarán al método de diseño inventivo, el diálogo con otras herramientas y métodos y la enseñanza de la creatividad en la gestión. educación a través de estudios de casos de la vida real. . Nota de contenido: Part I Advances in Theory and Applications of TRIZ -- 1 Current Stage of TRIZ Evolution and Its Popularity -- 2 Design for Change: Disaggregation of Functions in System Architecture by TRIZ-Based Design -- 3 Systematic Innovation in Process Engineering: Linking TRIZ and Process Intensification -- Heuristic Problems in Automation and Control Design: What Can Be Learnt from TRIZ? -- 5 The Adaptive Problem Sensing and Solving (APSS) Model and Its Use for Efficient TRIZ Tool Selection -- 6 Case: Can TRIZ Functional Analysis Improve FMEA? -- 7 A TRIZ and Lean-Based Approach for Improving Development Processes -- 8 A Method of System Model Improvement Using TRIZ Function Analysis and Trimming -- 9 Function Analysis Plus and Cause-Effect Chain Analysis Plus with Applications -- Part II Advances in Tools and Technologies for Creating New Innovations -- 10 Identification of Secondary Problems of New Technologies in Process Engineering by Patent Analysis -- 11 Control Design Tools for Intensified Solids Handling Process Concepts -- 12 Anticipatory Failure Determination (AFD) for Product Reliability Analysis: A Comparison Between AFD and Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) for Identifying Potential Failure Modes -- 13 Computer-Aided Conceptual Design of Building Systems: Linking Design Software and Ideas Generation Techniques -- 14 Optimized Morphological Analysis in Decision-Making -- 15 Engineering Creativity: The Influence of General Knowledge and Thinking Heuristics -- Part III Advances in Managing Innovations and the Innovation Process -- 16 Levelized Function Cost: Economic Consideration for Design Concept Evaluation -- 17 Reflecting Emotional Aspects and Uncertainty in Multi-expert Evaluation: One Step Closer to a Soft Design-Alternative Evaluation Methodology -- 18 Using Innovation Scorecards and Lossless Fuzzy Weighted Averaging in Multiple-criteria Multi-expert Innovation Evaluation -- 19 Innovation Commercialisation: Processes, Tools and Implications. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents a collection of the most current research into systemic creativity and TRIZ, engendering discussion and the exchange of new discoveries in the field. With chapters on idea generation, decision making, creativity support tools, artificial intelligence and literature based discovery, it will include a number of instruments of inventive design automation. Consisting of 15-20 chapters written by leading experts in the theory for inventive problem solving (TRIZ) and adjacent fields focused upon heuristics, the contributions will add to the method of inventive design, dialogue with other tools and methods, and teaching creativity in management education through real-life case studies. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Systematic Creativity : Creating and Managing Innovations [documento electrónico] / Chechurin, Leonid, ; Collan, Mikael, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXXVII, 369 p. 74 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-78075-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Investigación cuantitativa La investigación de operaciones Ejecutivos Gestión Análisis de datos y Big Data Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Educación en gestión Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro presenta una colección de las investigaciones más actuales sobre la creatividad sistémica y TRIZ, generando discusión y el intercambio de nuevos descubrimientos en el campo. Con capÃtulos sobre generación de ideas, toma de decisiones, herramientas de apoyo a la creatividad, inteligencia artificial y descubrimiento basado en la literatura, incluirá una serie de instrumentos de automatización del diseño inventivo. Las contribuciones, que constan de 15 a 20 capÃtulos escritos por destacados expertos en la teorÃa para la resolución de problemas inventivos (TRIZ) y campos adyacentes centrados en la heurÃstica, se sumarán al método de diseño inventivo, el diálogo con otras herramientas y métodos y la enseñanza de la creatividad en la gestión. educación a través de estudios de casos de la vida real. . Nota de contenido: Part I Advances in Theory and Applications of TRIZ -- 1 Current Stage of TRIZ Evolution and Its Popularity -- 2 Design for Change: Disaggregation of Functions in System Architecture by TRIZ-Based Design -- 3 Systematic Innovation in Process Engineering: Linking TRIZ and Process Intensification -- Heuristic Problems in Automation and Control Design: What Can Be Learnt from TRIZ? -- 5 The Adaptive Problem Sensing and Solving (APSS) Model and Its Use for Efficient TRIZ Tool Selection -- 6 Case: Can TRIZ Functional Analysis Improve FMEA? -- 7 A TRIZ and Lean-Based Approach for Improving Development Processes -- 8 A Method of System Model Improvement Using TRIZ Function Analysis and Trimming -- 9 Function Analysis Plus and Cause-Effect Chain Analysis Plus with Applications -- Part II Advances in Tools and Technologies for Creating New Innovations -- 10 Identification of Secondary Problems of New Technologies in Process Engineering by Patent Analysis -- 11 Control Design Tools for Intensified Solids Handling Process Concepts -- 12 Anticipatory Failure Determination (AFD) for Product Reliability Analysis: A Comparison Between AFD and Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) for Identifying Potential Failure Modes -- 13 Computer-Aided Conceptual Design of Building Systems: Linking Design Software and Ideas Generation Techniques -- 14 Optimized Morphological Analysis in Decision-Making -- 15 Engineering Creativity: The Influence of General Knowledge and Thinking Heuristics -- Part III Advances in Managing Innovations and the Innovation Process -- 16 Levelized Function Cost: Economic Consideration for Design Concept Evaluation -- 17 Reflecting Emotional Aspects and Uncertainty in Multi-expert Evaluation: One Step Closer to a Soft Design-Alternative Evaluation Methodology -- 18 Using Innovation Scorecards and Lossless Fuzzy Weighted Averaging in Multiple-criteria Multi-expert Innovation Evaluation -- 19 Innovation Commercialisation: Processes, Tools and Implications. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents a collection of the most current research into systemic creativity and TRIZ, engendering discussion and the exchange of new discoveries in the field. With chapters on idea generation, decision making, creativity support tools, artificial intelligence and literature based discovery, it will include a number of instruments of inventive design automation. Consisting of 15-20 chapters written by leading experts in the theory for inventive problem solving (TRIZ) and adjacent fields focused upon heuristics, the contributions will add to the method of inventive design, dialogue with other tools and methods, and teaching creativity in management education through real-life case studies. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : AI in Marketing, Sales and Service : How Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and Bots Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gentsch, Peter, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIX, 271 p. 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-89957-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Investigación cuantitativa Investigación de mercado Inteligencia de Negocio Telemercadeo mercadeo por Internet Inteligencia artificial Negocio ciencia de la gestión Análisis de datos y Big Data Investigación de Mercados e Inteligencia Competitiva Publicidad digital Negocios y Administración Clasificación: 1.422 Resumen: La IA y la algorÃtmica ya han optimizado y automatizado los procesos de producción y logÃstica. Ahora es el momento de liberar la IA en los procedimientos administrativos, de planificación e incluso creativos en marketing, ventas y gestión. Este libro proporciona una guÃa fácil de entender para evaluar el valor y el potencial de la IA y los algorÃtmicos. Reúne sistemáticamente las tecnologÃas y métodos de la IA con escenarios comerciales claros a nivel empresarial. Con entrevistas y estudios de casos de empresas y ejecutivos de vanguardia que ya están liderando el camino, este libro le muestra: cómo se pueden identificar y perfilar automáticamente los clientes y el potencial de mercado; cómo la planificación de medios se puede automatizar y optimizar de forma inteligente con IA y Big Data; cómo los (chat)bots y los asistentes digitales pueden hacer que la comunicación entre empresas y consumidores sea más eficiente e inteligente; cómo optimizar los Customer Journeys basándose en algorÃtmica e inteligencia artificial; y cómo realizar investigaciones de mercado de una manera más eficiente e inteligente. Dentro de una década, todas las empresas serán empresas de inteligencia artificial: Gentsch le muestra cómo asegurarse de que la suya haga esa transición mejor que la de sus competidores. Nota de contenido: 1 AI eats the World -- 2 A Bluffer's Guide to AI, Algorithmics and Big Data -- 3 AI Business: Framework and Maturity Model -- 4 Conversational AI: How (Chat) Bots will reshape the Digital Experience -- 5 AI Best and Next Practices -- 6 Conclusion and Outlook: Algorithmic Business – Quo Vadis?. Tipo de medio : Computadora Summary : AI and Algorithmics have already optimized and automated production and logistics processes. Now it is time to unleash AI on the administrative, planning and even creative procedures in marketing, sales and management. This book provides an easy-to-understand guide to assessing the value and potential of AI and Algorithmics. It systematically draws together the technologies and methods of AI with clear business scenarios on an entrepreneurial level. With interviews and case studies from those cutting edge businesses and executives who are already leading the way, this book shows you: how customer and market potential can be automatically identified and profiled; how media planning can be intelligently automated and optimized with AI and Big Data; how (chat)bots and digital assistants can make communication between companies and consumers more efficient and smarter; how you can optimize Customer Journeys based on Algorithmics andAI; and how to conduct market research in more efficient and smarter way. A decade from now, all businesses will be AI businesses – Gentsch shows you how to make sure yours makes that transition better than your competitors. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] AI in Marketing, Sales and Service : How Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and Bots [documento electrónico] / Gentsch, Peter, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIX, 271 p. 64 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-89957-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Investigación cuantitativa Investigación de mercado Inteligencia de Negocio Telemercadeo mercadeo por Internet Inteligencia artificial Negocio ciencia de la gestión Análisis de datos y Big Data Investigación de Mercados e Inteligencia Competitiva Publicidad digital Negocios y Administración Clasificación: 1.422 Resumen: La IA y la algorÃtmica ya han optimizado y automatizado los procesos de producción y logÃstica. Ahora es el momento de liberar la IA en los procedimientos administrativos, de planificación e incluso creativos en marketing, ventas y gestión. Este libro proporciona una guÃa fácil de entender para evaluar el valor y el potencial de la IA y los algorÃtmicos. Reúne sistemáticamente las tecnologÃas y métodos de la IA con escenarios comerciales claros a nivel empresarial. Con entrevistas y estudios de casos de empresas y ejecutivos de vanguardia que ya están liderando el camino, este libro le muestra: cómo se pueden identificar y perfilar automáticamente los clientes y el potencial de mercado; cómo la planificación de medios se puede automatizar y optimizar de forma inteligente con IA y Big Data; cómo los (chat)bots y los asistentes digitales pueden hacer que la comunicación entre empresas y consumidores sea más eficiente e inteligente; cómo optimizar los Customer Journeys basándose en algorÃtmica e inteligencia artificial; y cómo realizar investigaciones de mercado de una manera más eficiente e inteligente. Dentro de una década, todas las empresas serán empresas de inteligencia artificial: Gentsch le muestra cómo asegurarse de que la suya haga esa transición mejor que la de sus competidores. Nota de contenido: 1 AI eats the World -- 2 A Bluffer's Guide to AI, Algorithmics and Big Data -- 3 AI Business: Framework and Maturity Model -- 4 Conversational AI: How (Chat) Bots will reshape the Digital Experience -- 5 AI Best and Next Practices -- 6 Conclusion and Outlook: Algorithmic Business – Quo Vadis?. Tipo de medio : Computadora Summary : AI and Algorithmics have already optimized and automated production and logistics processes. Now it is time to unleash AI on the administrative, planning and even creative procedures in marketing, sales and management. This book provides an easy-to-understand guide to assessing the value and potential of AI and Algorithmics. It systematically draws together the technologies and methods of AI with clear business scenarios on an entrepreneurial level. With interviews and case studies from those cutting edge businesses and executives who are already leading the way, this book shows you: how customer and market potential can be automatically identified and profiled; how media planning can be intelligently automated and optimized with AI and Big Data; how (chat)bots and digital assistants can make communication between companies and consumers more efficient and smarter; how you can optimize Customer Journeys based on Algorithmics andAI; and how to conduct market research in more efficient and smarter way. A decade from now, all businesses will be AI businesses – Gentsch shows you how to make sure yours makes that transition better than your competitors. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Aligning Business Strategies and Analytics : Bridging Between Theory and Practice Tipo de documento: documento electrónico Autores: Anandarajan, Murugan, ; Harrison, Teresa D., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIX, 211 p. 38 ilustraciones, 25 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-93299-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Investigación cuantitativa Servicios de información empresarial La investigación de operaciones Análisis de datos y Big Data Sistemas de Información Empresarial Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro examina cuestiones relacionadas con la alineación de las estrategias y análisis de negocios. Las organizaciones generan, recopilan, almacenan, procesan, analizan, distribuyen y utilizan grandes cantidades de datos a un ritmo cada vez mayor. Al mismo tiempo, los gerentes deben comprender rápida y completamente los factores que impulsan su negocio. Business Analytics es un proceso interactivo de análisis y exploración de datos empresariales para encontrar información valiosa que pueda explotarse para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, para obtener esta ventaja, las organizaciones necesitan crear un clima analÃtico sofisticado dentro del cual se toman decisiones estratégicas. Como resultado, existe una conciencia cada vez mayor de que la alineación entre las estrategias comerciales, las estructuras comerciales y los análisis son fundamentales para desarrollar e implementar técnicas de manera efectiva para mejorar la capacidad de toma de decisiones de una organización. En el pasado, los profesionales a menudo cuestionan la relevancia y utilidad de la investigación académica en el área de la alineación, pero este libro busca cerrar esta brecha. Alinear estrategias comerciales y análisis: unir la teorÃa y la práctica se compone de doce capÃtulos, divididos en tres secciones. El libro comienza presentando la analÃtica empresarial y la brecha actual entre la formación académica y las necesidades de la comunidad empresarial. El CapÃtulo 2 examina cómo el uso de la computación cognitiva para mejorar el asesoramiento financiero puede aportar valor al intermediario financiero y al consumidor final. El capÃtulo 3 analiza cómo la tecnologÃa está acelerando el crecimiento de la industria del asesoramiento financiero al mismo tiempo que la riqueza acumulada por las generaciones mayores migra lentamente a las generaciones más jóvenes. El capÃtulo 4 se centra en un estudio de caso de ARI, una empresa lÃder en gestión de flotas, y explora la aplicación de análisis avanzados a diversas facetas de la industria y la experiencia de la empresa en alinear los análisis con su estrategia comercial. El CapÃtulo 5 proporciona el contexto para la práctica del análisis dentro de la industria biofarmacéutica. El CapÃtulo 6 ofrece ejemplos del mundo real de cómo los profesionales de la gestión de proyectos abordan los desafÃos de big data en un entorno rico en datos y en rápida evolución. El CapÃtulo 7 explora la aplicación de metodologÃas y principios ágiles a la ejecución de proyectos de análisis de negocios. El CapÃtulo 8 analiza los beneficios operativos que se pueden obtener al implementar análisis de big data en tiempo real en un entorno de atención médica y la influencia concomitante de la cultura organizacional en la adopción de la tecnologÃa. El CapÃtulo 9 proporciona un estudio de caso sobre análisis de capital humano e investiga si dichos análisis añaden nuevas perspectivas más allá de las métricas habituales utilizadas por las empresas de alojamiento. El CapÃtulo 10 revisa las oportunidades y las posibles deficiencias que influyen en el impacto de los servicios de análisis e inteligencia empresarial para el uso interno de una empresa. El capÃtulo 11 destaca cómo el análisis y el marketing de nuevos medios han fomentado nuevos conocimientos sobre el recorrido del cliente.como la creación del circuito de fidelización y la necesidad de alineación en la estrategia de marketing. Finalmente, el libro concluye con una mirada a cómo los datos y el análisis están desempeñando un papel revolucionario en el desarrollo de estrategias en la industria quÃmica. Nota de contenido: Chapter 1: Aligning Business Strategies and Analytics: Bridging Between Theory and Practice -- Chapter 2: Cognitive Computing: Impacts on Financial Advice in Wealth Management -- Chapter 3: Living or Dying in the Mashup of American Financial Services: Literate Does Not Mean Competent -- Chapter 4: Improving Fleet Management Strategy and Operational Intelligence with Predictive Analytics -- Chapter 5: Aligning Data Analytics and Supply Chain Strategy in the Biopharmaceutical Industry -- Chapter 6: Importance of Project Management in Business Analytics: Academia and Real-world -- Chapter 7: A Review and Future Direction of Business Analytics Project Delivery -- Chapter 8: Aligning Operational Benefits of Big Data Analytics and Organizational Culture at WellSpan Health -- Chapter 9: HR Analytics: Human Capital Return on Investment, Productivity and Profit Sensitivity: A Case of Courtyard Marriott Newark at the University of Delaware -- Chapter 10: Delivering Internal Business Intelligence Services: How Different Strategies Allow Companies to Succeed by Failing Fast -- Chapter 11: Aligning Analytics with Marketing Strategy: Using Analytics to Drive Marketing Strategy with New Media Applications -- Chapter 12: Aligning Data Analytics and Strategy in the Chemical industry. Tipo de medio : Computadora Summary : This book examines issues related to the alignment of business strategies and analytics. Vast amounts of data are being generated, collected, stored, processed, analyzed, distributed and used at an ever-increasing rate by organizations. Simultaneously, managers must rapidly and thoroughly understand the factors driving their business. Business Analytics is an interactive process of analyzing and exploring enterprise data to find valuable insights that can be exploited for competitive advantage. However, to gain this advantage, organizations need to create a sophisticated analytical climate within which strategic decisions are made. As a result, there is a growing awareness that alignment among business strategies, business structures, and analytics are critical to effectively develop and deploy techniques to enhance an organization's decision-making capability. In the past, the relevance and usefulness of academic research in the area of alignment is often questioned by practitioners,but this book seeks to bridge this gap. Aligning Business Strategies and Analytics: Bridging Between Theory and Practice is comprised of twelve chapters, divided into three sections. The book begins by introducing business analytics and the current gap between academic training and the needs within the business community. Chapter 2 examines how the use of cognitive computing to improve financial advice can provide value for the financial intermediary and the end consumer. Chapter 3 discusses how technology is accelerating the growth of the financial advising industry at the same time that the wealth accumulated by older generations migrates slowly to younger generations. Chapter 4 focuses on a case study of ARI, a leading fleet management company, and explores the application of advanced analytics to various facets of the industry and the company's experience in aligning analytics with its business strategy. Chapter 5 provides the context for analytics inpractice within the biopharmaceutical industry. Chapter 6 offers real-world examples of how project management professionals tackle big-data challenges in a rapidly evolving, data-rich environment. Chapter 7 explores the application of agile methodologies and principles to business analytics project delivery. Chapter 8 discusses the operational benefits that can be gained by implementing real-time, big data analytics in a healthcare setting and the concomitant influence of organizational culture on adoption of the technology. Chapter 9 provides a case study on human capital analytics and investigates if such analytics add new outlooks beyond the usual metrics used by lodging enterprises. Chapter 10 reviews the opportunities and potential shortfall influencing the impact of business intelligence and analytics services for a company's internal use. Chapter 11 highlights how new media marketing and analytics has fostered new insights about the customer journey, such as the creation of the loyalty loop and the need for alignment in marketing strategy. Finally the book concludes with a look at how data and analytics are playing a revolutionary role in strategy development in the chemical industry. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Aligning Business Strategies and Analytics : Bridging Between Theory and Practice [documento electrónico] / Anandarajan, Murugan, ; Harrison, Teresa D., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIX, 211 p. 38 ilustraciones, 25 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-93299-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Investigación cuantitativa Servicios de información empresarial La investigación de operaciones Análisis de datos y Big Data Sistemas de Información Empresarial Investigación de Operaciones y TeorÃa de la Decisión Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro examina cuestiones relacionadas con la alineación de las estrategias y análisis de negocios. Las organizaciones generan, recopilan, almacenan, procesan, analizan, distribuyen y utilizan grandes cantidades de datos a un ritmo cada vez mayor. Al mismo tiempo, los gerentes deben comprender rápida y completamente los factores que impulsan su negocio. Business Analytics es un proceso interactivo de análisis y exploración de datos empresariales para encontrar información valiosa que pueda explotarse para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, para obtener esta ventaja, las organizaciones necesitan crear un clima analÃtico sofisticado dentro del cual se toman decisiones estratégicas. Como resultado, existe una conciencia cada vez mayor de que la alineación entre las estrategias comerciales, las estructuras comerciales y los análisis son fundamentales para desarrollar e implementar técnicas de manera efectiva para mejorar la capacidad de toma de decisiones de una organización. En el pasado, los profesionales a menudo cuestionan la relevancia y utilidad de la investigación académica en el área de la alineación, pero este libro busca cerrar esta brecha. Alinear estrategias comerciales y análisis: unir la teorÃa y la práctica se compone de doce capÃtulos, divididos en tres secciones. El libro comienza presentando la analÃtica empresarial y la brecha actual entre la formación académica y las necesidades de la comunidad empresarial. El CapÃtulo 2 examina cómo el uso de la computación cognitiva para mejorar el asesoramiento financiero puede aportar valor al intermediario financiero y al consumidor final. El capÃtulo 3 analiza cómo la tecnologÃa está acelerando el crecimiento de la industria del asesoramiento financiero al mismo tiempo que la riqueza acumulada por las generaciones mayores migra lentamente a las generaciones más jóvenes. El capÃtulo 4 se centra en un estudio de caso de ARI, una empresa lÃder en gestión de flotas, y explora la aplicación de análisis avanzados a diversas facetas de la industria y la experiencia de la empresa en alinear los análisis con su estrategia comercial. El CapÃtulo 5 proporciona el contexto para la práctica del análisis dentro de la industria biofarmacéutica. El CapÃtulo 6 ofrece ejemplos del mundo real de cómo los profesionales de la gestión de proyectos abordan los desafÃos de big data en un entorno rico en datos y en rápida evolución. El CapÃtulo 7 explora la aplicación de metodologÃas y principios ágiles a la ejecución de proyectos de análisis de negocios. El CapÃtulo 8 analiza los beneficios operativos que se pueden obtener al implementar análisis de big data en tiempo real en un entorno de atención médica y la influencia concomitante de la cultura organizacional en la adopción de la tecnologÃa. El CapÃtulo 9 proporciona un estudio de caso sobre análisis de capital humano e investiga si dichos análisis añaden nuevas perspectivas más allá de las métricas habituales utilizadas por las empresas de alojamiento. El CapÃtulo 10 revisa las oportunidades y las posibles deficiencias que influyen en el impacto de los servicios de análisis e inteligencia empresarial para el uso interno de una empresa. El capÃtulo 11 destaca cómo el análisis y el marketing de nuevos medios han fomentado nuevos conocimientos sobre el recorrido del cliente.como la creación del circuito de fidelización y la necesidad de alineación en la estrategia de marketing. Finalmente, el libro concluye con una mirada a cómo los datos y el análisis están desempeñando un papel revolucionario en el desarrollo de estrategias en la industria quÃmica. Nota de contenido: Chapter 1: Aligning Business Strategies and Analytics: Bridging Between Theory and Practice -- Chapter 2: Cognitive Computing: Impacts on Financial Advice in Wealth Management -- Chapter 3: Living or Dying in the Mashup of American Financial Services: Literate Does Not Mean Competent -- Chapter 4: Improving Fleet Management Strategy and Operational Intelligence with Predictive Analytics -- Chapter 5: Aligning Data Analytics and Supply Chain Strategy in the Biopharmaceutical Industry -- Chapter 6: Importance of Project Management in Business Analytics: Academia and Real-world -- Chapter 7: A Review and Future Direction of Business Analytics Project Delivery -- Chapter 8: Aligning Operational Benefits of Big Data Analytics and Organizational Culture at WellSpan Health -- Chapter 9: HR Analytics: Human Capital Return on Investment, Productivity and Profit Sensitivity: A Case of Courtyard Marriott Newark at the University of Delaware -- Chapter 10: Delivering Internal Business Intelligence Services: How Different Strategies Allow Companies to Succeed by Failing Fast -- Chapter 11: Aligning Analytics with Marketing Strategy: Using Analytics to Drive Marketing Strategy with New Media Applications -- Chapter 12: Aligning Data Analytics and Strategy in the Chemical industry. Tipo de medio : Computadora Summary : This book examines issues related to the alignment of business strategies and analytics. Vast amounts of data are being generated, collected, stored, processed, analyzed, distributed and used at an ever-increasing rate by organizations. Simultaneously, managers must rapidly and thoroughly understand the factors driving their business. Business Analytics is an interactive process of analyzing and exploring enterprise data to find valuable insights that can be exploited for competitive advantage. However, to gain this advantage, organizations need to create a sophisticated analytical climate within which strategic decisions are made. As a result, there is a growing awareness that alignment among business strategies, business structures, and analytics are critical to effectively develop and deploy techniques to enhance an organization's decision-making capability. In the past, the relevance and usefulness of academic research in the area of alignment is often questioned by practitioners,but this book seeks to bridge this gap. Aligning Business Strategies and Analytics: Bridging Between Theory and Practice is comprised of twelve chapters, divided into three sections. The book begins by introducing business analytics and the current gap between academic training and the needs within the business community. Chapter 2 examines how the use of cognitive computing to improve financial advice can provide value for the financial intermediary and the end consumer. Chapter 3 discusses how technology is accelerating the growth of the financial advising industry at the same time that the wealth accumulated by older generations migrates slowly to younger generations. Chapter 4 focuses on a case study of ARI, a leading fleet management company, and explores the application of advanced analytics to various facets of the industry and the company's experience in aligning analytics with its business strategy. Chapter 5 provides the context for analytics inpractice within the biopharmaceutical industry. Chapter 6 offers real-world examples of how project management professionals tackle big-data challenges in a rapidly evolving, data-rich environment. Chapter 7 explores the application of agile methodologies and principles to business analytics project delivery. Chapter 8 discusses the operational benefits that can be gained by implementing real-time, big data analytics in a healthcare setting and the concomitant influence of organizational culture on adoption of the technology. Chapter 9 provides a case study on human capital analytics and investigates if such analytics add new outlooks beyond the usual metrics used by lodging enterprises. Chapter 10 reviews the opportunities and potential shortfall influencing the impact of business intelligence and analytics services for a company's internal use. Chapter 11 highlights how new media marketing and analytics has fostered new insights about the customer journey, such as the creation of the loyalty loop and the need for alignment in marketing strategy. Finally the book concludes with a look at how data and analytics are playing a revolutionary role in strategy development in the chemical industry. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Applications of Data Management and Analysis / Moshirpour, Mohammad ; Far, Behrouz H. ; Alhajj, Reda
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