*Packedwithmorethanfortypercentnewandupdatedmaterial,thiseditionshowsbusinessmanagers,marketinganalysts,anddataminingspecialistshowtoharnessfundamentaldataminingmethodsandtechniquestosolvecommontypesofbusinessproblems  *Eachchaptercoversanewdataminingtechnique,andthenshowsreadershowtoapplythetechniqueforimprovedmarketing,sales,andcustomersupport  *Theauthorsbuildontheirreputationforconcise,clear,andpracticalexplanationsofcomplexconcepts,makingthisbooktheperfectintroductiontodatamining  *Moreadvancedchapterscoversuchtopicsashowtopreparedataforanalysisandhowtocreatethenecessaryinfrastructurefordatamining  *Coverscoredataminingtechniques,includingdecisiontrees,neuralnetworks,collaborativefiltering,associationrules,linkanalysis,clustering,andsurvivalanalysis
2023/10/11 7:33:26 8.92MB DM Marketing Sales CRM
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SCM620_-_2006-Q2_-_Ltr_-_Pricing_in_Sales_OrderManagement
2016/3/20 6:26:20 12.39MB SAP 标准教程 SCM
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华为HCS-PRE-Sales-IPH19-366试题.docx
2017/7/19 17:34:04 21KB 华为 hcs 试题
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200组数据,可用于机械学习、深度学习(TV、Radio、Newspaper、Sales)
2015/4/12 17:07:09 2KB 数据集 机器学习 深度学习
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罗斯曼销售预测注意:我主要使用PLOTLY在此笔记本中可视化我的数据,但可打印的图未显示在github上。
Kaggle竞赛:Rossmann在欧洲7个国家/地区拥有3,000多家药店。
目前,Rossmann商店经理的任务是提前六周预测其每日销售额。
商店的销售受到许多因素的影响,包括促销,竞争,学校和州假日,季节性和地区性。
成千上万的个人经理根据他们的独特情况预测销售额,结果的准确性可能会大相径庭。
我们接受Rossmann的挑战,即要预测整个德国1,115家商店的6周日销售量。
可靠的销售预测使商店经理能够创建有效的员工时间表,从而提高生产力和动力。
通过协助Rossmann创建可靠的预测模型,我们将协助商店经理专注于对他们而言最重要的事情:他们的顾客和他们的团队!目录进口包资料准备2.1加载数据集2.2处理缺失的值2.2.1计算每个数据集中的缺失值2.2.2删
2022/9/7 13:04:30 1.27MB JupyterNotebook
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡