Predictive Econometrics and Big Data (Studies in Computational Intelligence, 753, Band 753)
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Beschreibung
"Predictive Econometrics and Big Data" von Nopasit Chakpitak ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung von Big-Data-Technologien in der ökonometrischen Vorhersage beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Studies in Computational Intelligence" und untersucht die Schnittstelle zwischen modernen Datenanalyse-Methoden und ökonometrischen Modellen. Es bietet einen tiefgehenden Einblick in die Nutzung großer Datensätze zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit wirtschaftlicher Modelle. Themen wie maschinelles Lernen, Datenverarbeitungstechniken und deren Integration in ökonometrische Analysen werden behandelt. Ziel des Buches ist es, sowohl theoretische als auch praktische Ansätze zu präsentieren, um Entscheidungsprozesse in der Wirtschaft durch den Einsatz von Big Data zu optimieren.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 1157 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- hardcover
- 693 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- hardcover
- 643 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 498 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 1096 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 688 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 280 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Kartoniert
- 460 Seiten
- Erschienen 2018
- Herbert von Halem Verlag
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- hardcover
- 649 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- paperback
- 156 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg



