English
  • استرجاع مجاني وسهل
  • أفضل العروض

Text Mining In Practice With R Hardcover English by Ted Kwartler - 24-Jul-17

الآن:
385.00 د.إ.‏شامل ضريبة القيمة المضافة
noon-marketplace
احصل عليه خلال 14 ديسمبر
اطلب في غضون 5 ساعة 7 دقيقة
VIP ENBD Credit Card

emi
خطط الدفع الشهرية تبدأ من د.إ.‏33عرض المزيد من التفاصيل
VIP card

احصل على د.إ. 19.25 رصيد مسترجع باستخدام بطاقة بنك المشرق نون الائتمانية. اشترك الآن. قدّم الحين

ادفع على 4 دفعات بدون فوائد بقيمة ٩٦٫٢٥ د.إ.اعرف المزيد
قسمها على 4 دفعات ب ٩٦٫٢٥ د.إ. بدون فوائد أو رسوم تأخير.اعرف المزيد
التوصيل 
بواسطة نوون
التوصيل بواسطة نوون
البائع ذو
 تقييم عالي
البائع ذو تقييم عالي
الدفع 
عند الاستلام
الدفع عند الاستلام
عملية 
تحويل آمنة
عملية تحويل آمنة
1
1 تمت الإضافة لعربة التسوق
أضف للعربة
Noon Locker
توصيل مجاني لنقطة نون ومراكز الاستلام
معرفة المزيد
free_returns
إرجاع سهل لكل المنتجات في هذا العرض.
المنتج كما في الوصف
المنتج كما في الوصف
70%
شريك لنون منذ

شريك لنون منذ

7+ سنين
نظرة عامة
المواصفات
الناشرJohn Wiley & Sons Inc
رقم الكتاب المعياري الدولي 139781119282013
رقم الكتاب المعياري الدولي 101119282012
اللغةالإنجليزية
وصف الكتابA reliable, cost-effective approach to extracting priceless business information from all sources of text Excavating actionable business insights from data is a complex undertaking, and that complexity is magnified by an order of magnitude when the focus is on documents and other text information. This book takes a practical, hands-on approach to teaching you a reliable, cost-effective approach to mining the vast, untold riches buried within all forms of text using R. Author Ted Kwartler clearly describes all of the tools needed to perform text mining and shows you how to use them to identify practical business applications to get your creative text mining efforts started right away. With the help of numerous real-world examples and case studies from industries ranging from healthcare to entertainment to telecommunications, he demonstrates how to execute an array of text mining processes and functions, including sentiment scoring, topic modelling, predictive modelling, extracting clickbait from headlines, and more. Use text mining in HR to identify candidate perceptions of an organisation, match job descriptions with resumes, and more * Extract priceless information from virtually all digital and print sources, including the news media, social media sites, PDFs, and even JPEG and GIF image files * Make text mining an integral component of marketing in order to identify brand evangelists, impact customer propensity modelling, and much more Most companies data mining efforts focus almost exclusively on numerical and categorical data, while text remains a largely untapped resource. Especially in a global marketplace where being first to identify and respond to customer needs and expectations imparts an unbeatable competitive advantage, text represents a source of immense potential value. Unfortunately, there is no reliable, cost-effective technology for extracting analytical insights from the huge and ever-growing volume of text available online and other digital sources, as well as from paper documents until now.
عن المؤلفTED KWARTLER is a data science instructor at DataCamp. He has worked in analytical and executive roles at DataRobot, Liberty Mutual Insurance.
تاريخ النشر24-Jul-17
عدد الصفحات320

Text Mining In Practice With R Hardcover English by Ted Kwartler - 24-Jul-17

تمت الإضافة لعربة التسوقatc
مجموع السلة 385.00 د.إ.‏
Loading