Ebook Business Analytics Với Python - Các Kỹ Năng Thiết Yếu Dành Cho Sinh Viên Ngành Kinh Doanh [Ấn Bản Lần 1, Tháng 3/2025] [PDF] [9110E]
Sách giáo khoa thiết yếu giúp bạn nắm vững business analytics thông qua Python.
"Business Analytics Với Python" là cẩm nang toàn diện dành cho sinh viên đại học năm cuối và sau đại học chuyên ngành kinh doanh, quản lý hoặc tài chính. Được thiết kế để hỗ trợ các module analytics ưu tiên ứng dụng thực tiễn, cuốn sách này giới thiệu cho sinh viên phương pháp ra quyết định dựa trên dữ liệu thông qua Python, mà không yêu cầu kiến thức nền tảng về khoa học máy tính. Nó phù hợp với kết quả học tập bằng cách tích hợp các kỹ thuật thống kê, toán học và machine learning vào một bối cảnh kinh doanh nhất quán.
Cuốn sách này áp dụng cách tiếp cận toàn diện đối với business analytics, khám phá cách Python có thể được sử dụng để diễn giải và giải quyết các vấn đề thực tế. Từ các kỹ năng coding nền tảng đến việc triển khai các phương pháp supervised & unsupervised machine learning, sinh viên học cách chuyển đổi dữ liệu thành insight trong các chức năng kinh doanh chính. Thông qua các case study liên quan đến ngành, bao gồm customer churn analysis, fraud detection và sales forecasting, người học sẽ tự tin áp dụng phân tích vào các thách thức thực tế của tổ chức.
Các đặc điểm sư phạm bao gồm:
- ✓ Một case study xuyên suốt giúp củng cố kiến thức thực tiễn trong các chương.
- ✓ Mục tiêu học tập rõ ràng và tóm tắt chương để theo dõi tiến độ.
- ✓ Bài tập từng bước và hoạt động coding để xây dựng khả năng phân tích.
- ✓ Ví dụ dựa trên các ứng dụng kinh doanh thực tế để dễ áp dụng ngay lập tức.
Cho dù bạn chuẩn bị cho kỳ thi hay xây dựng năng lực phân tích cho sự nghiệp tương lai, cuốn sách giáo khoa này trang bị cho sinh viên những công cụ để biến dữ liệu kinh doanh thành lợi thế chiến lược.
Mục lục:
- ✓ PHẦN MỘT. Giới thiệu và Khái niệm cơ bản:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu.
- ✓Chương 02. Nền tảng Toán học của Business Analytics.
- ✓Chương 03. Bắt đầu với Python.
- ✓Chương 04. Data Wrangling.
- ✓Chương 05. Data Visualization.
- ✓ PHẦN HAI. Phương pháp và Kỹ thuật:
- ✓Chương 06. Linear Regression.
- ✓Chương 07. Logistic Regression.
- ✓Chương 08. Neural Networks.
- ✓Chương 09. K-Nearest Neighbours.
- ✓Chương 10. Naïve Bayes.
- ✓Chương 11. Tree-Based Methods.
- ✓Chương 12. Support Vector Machines.
- ✓Chương 13. Principal Component Analysis.
- ✓Chương 14. Cluster Analysis.
- ✓ PHẦN BA. Ứng dụng và Công cụ:
- ✓ Chương 15. Modelling Supply Chains: Use Cases.
- ✓ Chương 16. User Interfaces & Web Applications.
- ✓ Phụ lục: Đáp án cho bài tập.