Data Analytics for Business: Foundations and Industry Applications

تحلیل داده ها زیربنای اقتصاد مبتنی بر داده مدرن ما است. این کتاب درسی ارتباط تجزیه و تحلیل داده‌ها را در سطوح شرکت و صنعت توضیح می‌دهد، تکامل و اجزای کلیدی این حوزه را ردیابی می‌کند، و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از بینش تجزیه و تحلیل داده‌ها برای نتایج کسب‌وکار استفاده کرد.

بخش اول متن موضوعات کلیدی مانند ابزارهای تجزیه و تحلیل داده، داده کاوی، هوش تجاری، مدیریت ارتباط با مشتری و امنیت سایبری را پوشش می دهد. سپس فصل‌ها بر صنعت تمرکز می‌کنند و بررسی می‌کنند که چگونه تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان در تنظیمات خاص برای تقویت تصمیم‌گیری تجاری استفاده کرد. طیف وسیعی از بخش ها از جمله خدمات مالی، حسابداری، بازاریابی، ورزش، مراقبت های بهداشتی، خرده فروشی، حمل و نقل و آموزش مورد بررسی قرار می گیرند. با مطالعات موردی صنعت، تعاریف روشن از اصطلاحات، و بدون نیاز به دانش پیش زمینه، این متن از دانش آموزان در به دست آوردن درک کاملی از تجزیه و تحلیل داده ها و کاربردهای عملی آن پشتیبانی می کند. اسلایدهای پاورپوینت، بانک تست سوالات و کتابچه راهنمای مربی نیز به عنوان مکمل آنلاین ارائه شده است.

این متن ارزشمندی برای دوره های مقطع کارشناسی در تجزیه و تحلیل داده، داده کاوی خواهد بود. ، هوش تجاری و حوزه های مرتبط.

Data analytics underpin our modern data-driven economy. This textbook explains the relevance of data analytics at the firm and industry levels, tracing the evolution and key components of the field, and showing how data analytics insights can be leveraged for business results.

The first section of the text covers key topics such as data analytics tools, data mining, business intelligence, customer relationship management, and cybersecurity. The chapters then take an industry focus, exploring how data analytics can be used in particular settings to strengthen business decision-making. A range of sectors are examined, including financial services, accounting, marketing, sport, health care, retail, transport, and education. With industry case studies, clear definitions of terminology, and no background knowledge required, this text supports students in gaining a solid understanding of data analytics and its practical applications. PowerPoint slides, a test bank of questions, and an instructor’s manual are also provided as online supplements.

This will be a valuable text for undergraduate level courses in data analytics, data mining, business intelligence, and related areas.