Descripción
Descubra las técnicas utilizadas por los mejores programadores de R para generar soluciones basadas en datos.
Aunque la industria sin fines de lucro ha avanzado utilizando CRMs y bases de datos de donantes, no ha explorado completamente los datos almacenados en esas bases de datos. Mientras tanto, los científicos de datos, en la industria con fines de lucro, utilizando herramientas sofisticadas, han generado resultados basados en datos y soluciones efectivas para varios desafíos en sus organizaciones.
¿No le gustaría aprender estas técnicas de ciencia de datos para resolver problemas de recaudación de fondos?
Después de leer "Ciencia de Datos para la Recaudación de Fondos", usted puede:
✔ Comenzar su viaje en la ciencia de datos con R
✔ Importar datos de Excel, archivos de texto y CSV, y bases de datos, como sqllite y SQL Server de Microsoft
✔ Aplicar técnicas de limpieza de datos para eliminar caracteres innecesarios y espacios en blanco
✔ Manipular datos eliminando, renombrando y ordenando filas y columnas
✔ Unir marcos de datos usando dplyr
✔ Realizar Análisis Exploratorio de Datos creando diagramas de caja, histogramas y diagramas Q-Q
✔ Comprender principios, mejores prácticas y técnicas efectivas de visualización de datos
✔ Usar el tipo de gráfico correcto después de comprender las ventajas y desventajas de los diferentes tipos de gráficos
✔ Crear hermosos mapas por código postal, condado y estado
✔ Superponer mapas con sus propios datos
✔ Crear elegantes visualizaciones de datos, como mapas de calor, gráficos de pendiente y gráficos animados
✔ Convertirse en un experto en visualización de datos
✔ Crear modelos de Recencia, Frecuencia, Valor Monetario (RFM)
✔ Construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático, como K-vecinos más cercanos, Naive Bayes, árboles de decisión, bosques aleatorios, aumento de gradiente y redes neuronales
✔ Construir modelos de redes neuronales de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow
✔ Predecir el monto de la próxima transacción utilizando técnicas de regresión y aprendizaje automático, como redes neuronales y regresión cuantílica
✔ Segmentar prospectos utilizando agrupamiento y minería de reglas de asociación
✔ Extraer datos de la web y crear hermosos informes a partir de esos datos
✔ Predecir el sentimiento utilizando minería de texto y datos de Twitter
✔ Analizar datos de redes sociales utilizando medidas como centralidad de intermediación, centralidad y grados
✔ Visualizar redes sociales construyendo hermosos mapas estáticos e interactivos
✔ Aprender las tendencias que transforman la industria
Independientemente de su nivel de habilidad, puede equiparse y ayudar a su organización a tener éxito con estas técnicas de ciencia de datos usando R.
Autor: Ashutosh R. Nandeshwar, Devine Rodger
Editorial: Data Insight Partners LLC
Publicado: 14/02/2018
Páginas: 568
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.14lbs
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 1.15d
ISBN13: 9780692057841
ISBN10: 0692057846
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de Datos | Análisis de Datos
- Computadoras | Lenguajes | General
- Negocios y Economía | Organizaciones sin fines de lucro y caridad | Recaudación de fondos y subvenciones
Este título no es retornable