Statistical Learning and Modeling in Data Analysis: Methods and Applications (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization)
Articolo #: 91354494

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Comprehensive Coverage
This book offers an extensive overview of statistical learning methods, making it an essential resource for both beginners and advanced practitioners in data analysis.
Practical Applications
It provides real-world applications of statistical models, helping readers to understand how to implement these techniques effectively in various data analysis scenarios.
Interdisciplinary Approach
By bridging statistical theory with practical data science, the book appeals to a diverse audience, including data analysts, researchers, and students from multiple disciplines.

Dettagli del prodotto

Shop Statistical Learning and Modeling in Data Analysis: Methods and Applications (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization) online at a best price in San Marino. 3030699439
Publisher Springer
Publication date July 14, 2021
Edition 1st ed. 2021
Language English
Print length 192 pages
ISBN-10 3030699439
ISBN-13 978-3030699437
Item Weight 10.7 ounces (303.35 grams)
Dimensions 6.1 x 0.44 x 9.25 inches (15.5 x 1.1 x 23.5 cm)

A chi è consigliato?

Suitable For
  • Data Scientists

    This book offers advanced methodologies useful for data scientists in enhancing their analytical skills and knowledge.

  • Students and Researchers

    Ideal for students studying statistical learning and modeling, providing foundational methods for future research applications.

  • Business Analysts

    Helps business analysts in applying statistical methods to improve data-driven decision-making and predictive modeling.

Not Suitable For
  • Beginners in Statistics

    Not suitable for beginners, as it assumes prior knowledge of statistical concepts and advanced analytical skills.

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Statistical Learning and Modeling in Data Analysis: Methods and Applications (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization)

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Intelligence & Semantics Editorial Review

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Diana
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