text mining and visualization case studies using open source tools chapman hall crc data mining and knowledge discovery series

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Text Mining And Visualization

Author : Markus Hofmann
ISBN : 9781482237580
Genre : Business & Economics
File Size : 84. 3 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 387
Read : 1079

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Text Mining and Visualization: Case Studies Using Open-Source Tools provides an introduction to text mining using some of the most popular and powerful open-source tools: KNIME, RapidMiner, Weka, R, and Python. The contributors—all highly experienced with text mining and open-source software—explain how text data are gathered and processed from a wide variety of sources, including books, server access logs, websites, social media sites, and message boards. Each chapter presents a case study that you can follow as part of a step-by-step, reproducible example. You can also easily apply and extend the techniques to other problems. All the examples are available on a supplementary website. The book shows you how to exploit your text data, offering successful application examples and blueprints for you to tackle your text mining tasks and benefit from open and freely available tools. It gets you up to date on the latest and most powerful tools, the data mining process, and specific text mining activities.

Human Capital Systems Analytics And Data Mining

Author : Robert C. Hughes
ISBN : 9781498764797
Genre : Business & Economics
File Size : 26. 85 MB
Format : PDF, Docs
Download : 348
Read : 196

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Human Capital Systems, Analytics, and Data Mining provides human capital professionals, researchers, and students with a comprehensive and portable guide to human capital systems, analytics and data mining. The main purpose of this book is to provide a rich tool set of methods and tutorials for Human Capital Management Systems (HCMS) database modeling, analytics, interactive dashboards, and data mining that is independent of any human capital software vendor offerings and is equally usable and portable among both commercial and internally developed HCMS. The book begins with an overview of HCMS, including coverage of human resource systems history and current HCMS Computing Environments. It next explores relational and dimensional database management concepts and principles. HCMS Instructional databases developed by the Author for use in Graduate Level HCMS and Compensation Courses are used for database modeling and dashboard design exercises. Exciting knowledge discovery and research Tutorials and Exercises using Online Analytical Processing (OLAP) and data mining tools through replication of actual original pay equity research by the author are included. New findings concerning Gender Based Pay Equity Research through the lens Comparable Worth and Occupational Mobility are covered extensively in Human Capital Metrics, Analytics and Data Mining Chapters.

Feature Engineering For Machine Learning And Data Analytics

Author : Guozhu Dong
ISBN : 9781351721271
Genre : Business & Economics
File Size : 78. 3 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 184
Read : 455

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Feature engineering plays a vital role in big data analytics. Machine learning and data mining algorithms cannot work without data. Little can be achieved if there are few features to represent the underlying data objects, and the quality of results of those algorithms largely depends on the quality of the available features. Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics provides a comprehensive introduction to feature engineering, including feature generation, feature extraction, feature transformation, feature selection, and feature analysis and evaluation. The book presents key concepts, methods, examples, and applications, as well as chapters on feature engineering for major data types such as texts, images, sequences, time series, graphs, streaming data, software engineering data, Twitter data, and social media data. It also contains generic feature generation approaches, as well as methods for generating tried-and-tested, hand-crafted, domain-specific features. The first chapter defines the concepts of features and feature engineering, offers an overview of the book, and provides pointers to topics not covered in this book. The next six chapters are devoted to feature engineering, including feature generation for specific data types. The subsequent four chapters cover generic approaches for feature engineering, namely feature selection, feature transformation based feature engineering, deep learning based feature engineering, and pattern based feature generation and engineering. The last three chapters discuss feature engineering for social bot detection, software management, and Twitter-based applications respectively. This book can be used as a reference for data analysts, big data scientists, data preprocessing workers, project managers, project developers, prediction modelers, professors, researchers, graduate students, and upper level undergraduate students. It can also be used as the primary text for courses on feature engineering, or as a supplement for courses on machine learning, data mining, and big data analytics.

Exploratory Data Analysis Using R

Author : Ronald K. Pearson
ISBN : 9780429847035
Genre : Business & Economics
File Size : 52. 17 MB
Format : PDF, ePub
Download : 141
Read : 835

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Exploratory Data Analysis Using R provides a classroom-tested introduction to exploratory data analysis (EDA) and introduces the range of "interesting" – good, bad, and ugly – features that can be found in data, and why it is important to find them. It also introduces the mechanics of using R to explore and explain data. The book begins with a detailed overview of data, exploratory analysis, and R, as well as graphics in R. It then explores working with external data, linear regression models, and crafting data stories. The second part of the book focuses on developing R programs, including good programming practices and examples, working with text data, and general predictive models. The book ends with a chapter on "keeping it all together" that includes managing the R installation, managing files, documenting, and an introduction to reproducible computing. The book is designed for both advanced undergraduate, entry-level graduate students, and working professionals with little to no prior exposure to data analysis, modeling, statistics, or programming. it keeps the treatment relatively non-mathematical, even though data analysis is an inherently mathematical subject. Exercises are included at the end of most chapters, and an instructor's solution manual is available. About the Author: Ronald K. Pearson holds the position of Senior Data Scientist with GeoVera, a property insurance company in Fairfield, California, and he has previously held similar positions in a variety of application areas, including software development, drug safety data analysis, and the analysis of industrial process data. He holds a PhD in Electrical Engineering and Computer Science from the Massachusetts Institute of Technology and has published conference and journal papers on topics ranging from nonlinear dynamic model structure selection to the problems of disguised missing data in predictive modeling. Dr. Pearson has authored or co-authored books including Exploring Data in Engineering, the Sciences, and Medicine (Oxford University Press, 2011) and Nonlinear Digital Filtering with Python. He is also the developer of the DataCamp course on base R graphics and is an author of the datarobot and GoodmanKruskal R packages available from CRAN (the Comprehensive R Archive Network).

Rapidminer

Author : Markus Hofmann
ISBN : 9781498759861
Genre : Business & Economics
File Size : 43. 70 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 664
Read : 413

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Powerful, Flexible Tools for a Data-Driven World As the data deluge continues in today’s world, the need to master data mining, predictive analytics, and business analytics has never been greater. These techniques and tools provide unprecedented insights into data, enabling better decision making and forecasting, and ultimately the solution of increasingly complex problems. Learn from the Creators of the RapidMiner Software Written by leaders in the data mining community, including the developers of the RapidMiner software, RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications provides an in-depth introduction to the application of data mining and business analytics techniques and tools in scientific research, medicine, industry, commerce, and diverse other sectors. It presents the most powerful and flexible open source software solutions: RapidMiner and RapidAnalytics. The software and their extensions can be freely downloaded at www.RapidMiner.com. Understand Each Stage of the Data Mining Process The book and software tools cover all relevant steps of the data mining process, from data loading, transformation, integration, aggregation, and visualization to automated feature selection, automated parameter and process optimization, and integration with other tools, such as R packages or your IT infrastructure via web services. The book and software also extensively discuss the analysis of unstructured data, including text and image mining. Easily Implement Analytics Approaches Using RapidMiner and RapidAnalytics Each chapter describes an application, how to approach it with data mining methods, and how to implement it with RapidMiner and RapidAnalytics. These application-oriented chapters give you not only the necessary analytics to solve problems and tasks, but also reproducible, step-by-step descriptions of using RapidMiner and RapidAnalytics. The case studies serve as blueprints for your own data mining applications, enabling you to effectively solve similar problems.

Korrespondenzbausteine Italienisch

Author : Ulrich Schoenwald
ISBN : 9783322905901
Genre : Business & Economics
File Size : 21. 71 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 877
Read : 865

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Mit Hilfe dieses Buches können Sie Geschäftsbriefe in allen Bereiche- ob Einladung oder Mahnung, Angebot oder Reklamation - schnell und korrekt abfassen. Sie finden komplette Musterbriefe mit Übersetzung, aber auch einzelne Absätze und Sätze, aus denen Sie Ihre Texte zusam mensetzen können oder die Sie einfach in Ihren eigenen Brief einfügen. Alle Texte sind so formuliert, daß sie sich leicht für individuelle Zwecke ändern lassen. Doch nicht nur die Brieftexte müssen einwandfrei sein - auch die Form muß stimmen. Auf den folgenden Seiten können Sie sich deshalb über die verschiedenen Schreibweisen von Anschrift, Datum, Betreff, Bezug, Anrede, Gruß und Anlagenvermerk informieren. Selbstverständlich sind diese Hinweise keine Gesetze, an die man sich unbedingt halten muß. Wenn auch das Schaubild Ihrer Briefe dem entspricht, was Ihre Ge schäftspartner gewohnt sind, dann erleichtern Sie die Verständlichkeit und damit die Verständigung - eine der wichtigsten Voraussetzungen für die erfolgreiche Zusammenarbeit. Nach den Erläuterungen zum italienischen Geschäftsbrief folgen Informa tionen - auf italienisch - zum deutschen Geschäftsbrief. Die Korrespondenzbausteine beginnen auf den Seiten 32 und 33; links steht jeweils der deutsche Text, rechts die italienische Fassung.

R In A Nutshell

Author : Joseph Adler
ISBN : 9783897216501
Genre : Computers
File Size : 26. 14 MB
Format : PDF, Docs
Download : 269
Read : 850

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Big Data Work

Author : Thomas H. Davenport
ISBN : 9783800648153
Genre : Fiction
File Size : 61. 28 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 781
Read : 1212

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Wertorientierte Unternehmensf Hrung

Author : Lutz Stührenberg
ISBN : 9783322914439
Genre : Business & Economics
File Size : 78. 9 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 291
Read : 960

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Die Autoren beschreiben alle im Rahmen einer wertorientierten Unternehmensführung relevanten Kennzahlen, setzen sich kritisch mit ihnen auseinander und zeigen, dass neue Werte bzw. Werttreiber in den Mittelpunkt unternehmerischer Betrachtung rücken.

Der Aufhebungsvertrag

Author : Mark-Oliver Würtz
ISBN : 9783638746427
Genre :
File Size : 75. 44 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 647
Read : 987

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Studienarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich BWL - Recht, Note: 1,3, Hochschule Bremen (FB Wirtschaft), Veranstaltung: Wirtschaftsrecht, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Diese Hausarbeit soll einen kleinen Leitfaden zur Durchfuhrung von Aufhebungsvertragen darstellen. Die Hausarbeit erhebt nicht den Anspruch einer umfassenden Darstellung, sondern soll gerade die fur die Praxis entscheidenen Sachverhalte aufzeigen und Hilfestellung geben. D.h., der hier behandelte Aufhebungsvertrag bezieht sich nur auf den aussergerichtlichen Aufhebungsvertrag. Auf andere Formen des Auf-hebungsvertrages wird im Rahmen dieser Arbeit nur kurz eingangen. Es wird auf die neueste richterliche Rechtsprechung und den daraus resultierenden Folgen Bezug genommen. Daher wird sich die Arbeit als Schwerpunkt mit den steuerlichen und sozialversicherungsrechtlichen Rahmenbedingungen sowie mit der Gegenuberstellung der alten und der neuen Regelung der Anrechnung von Abfindungen auf das Arbeitslosengeld und deren Folgen befassen. 268 KB, Abstract: Angesichts der heute haufig kaum noch einschatzbaren Prozessrisiken von Kundigungsschutzklagen fur die Arbeitgeber und dem Druck der Arbeitgeber, aus Kostengrunden Personal abzubauen, wird das Arbeitsverhaltnis zunehmend in der Praxis nicht durch ordentliche oder fristlose Kundigung, sondern durch den Aufhebungsvertrag beendet. Der Aufhebungsvertrag ist sinnvoll, um einen schnellen und angemessenen Ausgleich zwischen den Vertragsparteien zu erreichen. Jedoch besteht in der Praxis auch hier durch die Neuregelung des Arbeitsforderungsgesetzes (AFG) und den steuerlichen Auswirkungen eine hohe Rechtsunsicherheit bei der Erstellung solcher Vertrage. Es ist wichtig, jeden Aufhebungsvertrag individuell zu sehen. Eine Standardisierung ist nicht angemessen, da nur durch individuelle Gestaltung der Ausgleich zwischen den Interessenparteien geschaffen werden kann. Diese Hausarbeit soll einen kleinen Leitfaden zur Durchfuhrung von Aufhebungsvertragen darstellen. D"

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