MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03237cam a22003018i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
24021399 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20250509085247.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
250206s2025 enk b 001 0 eng |
| 010 ## - NÚMERO DE CONTROL DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de control de LC |
2024058291 |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781398617179 |
| Información calificativa |
(paperback) |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
DLC |
| Lengua de catalogación |
eng |
| Normas de descripción |
rda |
| Centro/agencia transcriptor |
DLC |
| 042 ## - CÃDIGO DE AUTENTICACIÃN |
|---|
| Código de autenticación |
pcc |
| 050 00 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
HD30.2 |
| Número de documento/Ítem |
.C728 2025 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Chen, Bowei, |
| Término indicativo de función/relación |
author. |
| 9 (RLIN) |
25177 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Business analytics with Python |
| Resto del título |
: essential skills for business students |
| Mención de responsabilidad, etc. |
/ Bowei Chen and Gerhard Kling. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
London ; |
| -- |
New York, NY : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Kogan Page Limted, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2025. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
440 pages ; 24 cm |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. |
Includes bibliographical references and index. |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Mathematical foundations of business analytics — Getting started with Python — Data wrangling — Data visualization — Linear regression — Logistic regression — Neural networks — K-nearest neighbours — Naïve Bayes — Tree-based methods — Support vector machines — Principal component analysis — Cluster analysis — Modelling supply chains – use cases — User interfaces and web applications — Answers to exercises. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
For business school students learning about business analytics, and business professionals seeking practical guidance concerning the skills and techniques that business analytics require, this comprehensive volume is quite simply a must-read. It goes beyond mere theory to illuminate the practical uses of business analytics applicable to real-world situations. This volume is thoughtful, intelligent, well-written and curated, yet readily accessible, providing clear explanations and pertinent insights, while ensuring that the mathematical content remains at a level that readers can understand. I have found it to be invaluable and illuminating, making business analytics intelligible to the interested reader who may not yet be familiar with all that business analytics has to offer.Professor Mairi Maclean, Professor of International Business, School of Management, University of Bath, UK |
| Fuente proveedora |
Provided by publisher. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
Data-driven decision-making is a fundamental component of business success. Use this textbook to help you learn and understand the core knowledge and techniques needed for analysing business data with Python programming.<br/><br/>Business Analytics with Python is ideal for students taking upper level undergraduate and postgraduate modules on analytics as part of their business, management or finance degrees. It assumes no prior knowledge or experience in computer science, instead presenting the technical aspects of the subject in an accessible, introductory way for students. This book takes a holistic approach to business analytics, covering not only Python as well as mathematical and statistical concepts, essential machine learning methods and their applications. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Management |
| Subdivisión general |
Data processing |
| 9 (RLIN) |
11041 |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Decision making |
| Subdivisión general |
Data processing. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Python (Computer program language) |
| 9 (RLIN) |
13080 |
| 700 ## - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Kling, Gerhard |
| Títulos y otros términos asociados al nombre |
(Professor of finance), |
| Término indicativo de función/relación |
author. |
| 776 08 - ENTRADA DE FORMULARIO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Online version: |
| Encabezamiento principal |
Chen, Bowei. |
| Título |
Business analytics with Python |
| Lugar, editor y fecha de publicación |
London ; New York, NY : Kogan Page Limted, 2025 |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781398617278 |
| Número de control del registro |
(DLC) 2024058292 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA AGREGADA (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación de Library of Congress |
