BOOKS - Data-Driven Modelling and Predictive Analytics in Business and Finance
Data-Driven Modelling and Predictive Analytics in Business and Finance - Alex Khang, Rashmi Gujrati, Hayri Uygun, R.K. Tailor, Sanjaya Singh Gaur 2025 PDF CRC Press BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
50191

Telegram
 
Data-Driven Modelling and Predictive Analytics in Business and Finance
Author: Alex Khang, Rashmi Gujrati, Hayri Uygun, R.K. Tailor, Sanjaya Singh Gaur
Year: 2025
Pages: 443
Format: PDF
File size: 18.9 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Datadriven Modelling and Predictive Analytics in Business and Finance In today's fast-paced digital world, technology is constantly evolving, and it is crucial to stay up-to-date with the latest advancements in order to remain competitive in business and finance. One such area that has seen significant growth in recent years is datadriven modelling and predictive analytics. These next-generation technologies have the potential to revolutionize the way we conduct transactions in finance, banking, and business, enabling intelligent computing and modern business systems. However, the power and consistency of datadriven competencies pose a critical challenge, as does developing explainable AI (XAI) to make datadriven transactions transparent. Data analytics is at the core of datadriven modelling and predictive analytics, and it involves examining, cleaning, transforming, and interpreting data to uncover meaningful patterns, trends, and insights.
Datadriven Modeling and Predictive Analytics in Business and Finance В современном быстро развивающемся цифровом мире технологии постоянно развиваются, и крайне важно быть в курсе последних достижений, чтобы оставаться конкурентоспособными в бизнесе и финансах. Одной из таких областей, в которой наблюдается значительный рост в последние годы, является моделирование на основе данных и прогнозная аналитика. Эти технологии нового поколения способны революционизировать способы проведения транзакций в сфере финансов, банковского дела и бизнеса, обеспечивая интеллектуальные вычисления и современные бизнес-системы. Однако мощность и согласованность компетенций, управляемых данными, представляют собой критическую проблему, как и разработка объяснимого искусственного интеллекта (XAI) для обеспечения прозрачности транзакций, управляемых данными. Анализ данных лежит в основе управляемого данными моделирования и прогнозного анализа и включает в себя изучение, очистку, преобразование и интерпретацию данных для выявления значимых закономерностей, тенденций и идей.
Datadriven Modeling and Predictive Analytics in Business and Finance Dans le monde numérique en évolution rapide d'aujourd'hui, la technologie est en constante évolution et il est essentiel de se tenir au courant des dernières avancées pour rester compétitif dans les affaires et la finance. L'un de ces domaines, qui a connu une forte croissance ces dernières années, est la modélisation fondée sur les données et l'analyse prédictive. Ces technologies de nouvelle génération peuvent révolutionner les transactions financières, bancaires et commerciales en fournissant des systèmes informatiques intelligents et des systèmes d'affaires modernes. Cependant, la puissance et la cohérence des compétences gérées par les données constituent un défi majeur, tout comme le développement de l'intelligence artificielle explicable (IA's) pour assurer la transparence des transactions gérées par les données. L'analyse des données est au cœur de la modélisation et de l'analyse prédictive guidée par les données et comprend l'étude, le nettoyage, la transformation et l'interprétation des données pour identifier des schémas, des tendances et des idées significatifs.
Datadriven Modeling and Predictive Analytics in Business and Finance En el mundo digital en rápida evolución, la tecnología está en constante evolución y es fundamental estar al tanto de los últimos avances para seguir siendo competitivos en negocios y finanzas. Una de estas áreas, que ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos , es la simulación basada en datos y el análisis predictivo. Estas tecnologías de nueva generación son capaces de revolucionar las formas en que se realizan las transacciones en los sectores financiero, bancario y empresarial, proporcionando computación inteligente y sistemas empresariales modernos. n embargo, la potencia y coherencia de las competencias gestionadas por los datos suponen un reto crítico, al igual que el desarrollo de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) para garantizar la transparencia de las transacciones gestionadas por los datos. análisis de datos es la base de la simulación y el análisis predictivo gestionados por datos e incluye el estudio, la depuración, la transformación y la interpretación de datos para identificar patrones, tendencias e ideas significativas.
Datadriven Modeling and Predictive Analytics in Business and Finance In un mondo digitale in continua evoluzione, la tecnologia è in continua evoluzione ed è fondamentale essere consapevoli dei recenti progressi per rimanere competitivi nel business e nella finanza. Una di queste aree in cui si è registrato un notevole aumento negli ultimi anni è stata la simulazione basata sui dati e l'analisi delle previsioni. Queste tecnologie di nuova generazione sono in grado di rivoluzionare le modalità di transazione delle attività finanziarie, bancarie e aziendali, fornendo elaborazione intelligente e sistemi aziendali avanzati. Tuttavia, la potenza e la coerenza delle competenze gestite dai dati rappresentano un problema critico, proprio come lo sviluppo di un'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) per garantire la trasparenza delle transazioni gestite dai dati. L'analisi dei dati è alla base dei dati di simulazione e di analisi di previsione e comprende lo studio, la pulizia, la conversione e l'interpretazione dei dati per individuare modelli, tendenze e idee importanti.
Datadriven Modellierung und Predictive Analytics in Wirtschaft und Finanzen In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt entwickelt sich die Technologie ständig weiter und es ist entscheidend, auf dem neuesten Stand zu bleiben, um in Wirtschaft und Finanzen wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein solcher Bereich, der in den letzten Jahren ein deutliches Wachstum verzeichnet hat, ist die datenbasierte Modellierung und Predictive Analytics. Diese Technologien der nächsten Generation haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Transaktionen in den Bereichen Finanzen, Banken und Unternehmen durchgeführt werden, zu revolutionieren, indem sie intelligentes Computing und moderne Geschäftssysteme ermöglichen. Die Macht und Konsistenz datengetriebener Kompetenzen stellt jedoch eine kritische Herausforderung dar, ebenso wie die Entwicklung erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI), um datengetriebene Transaktionen transparent zu machen. Die Datenanalyse ist das Herzstück der datengesteuerten Modellierung und prädiktiven Analyse und umfasst die Untersuchung, Bereinigung, Umwandlung und Interpretation von Daten, um sinnvolle Muster, Trends und Ideen zu identifizieren.
Datadriven Modeling and Predictive Analytics in Business and Finance W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie cyfrowym technologia stale się rozwija i kluczowe jest, aby śledzić najnowsze osiągnięcia, aby pozostać konkurencyjnym w biznesie i finansach. Jednym z takich obszarów, który odnotował znaczny wzrost w ostatnich latach, jest modelowanie oparte na danych i analiza prognostyczna. Te technologie nowej generacji mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki dokonujesz transakcji w finansach, bankowości i biznesie, umożliwiając inteligentne obliczenia i zaawansowane systemy biznesowe. ła i spójność kompetencji opartych na danych są jednak kluczowym wyzwaniem, podobnie jak rozwój zrozumiałej sztucznej inteligencji (XAI) w celu zapewnienia przejrzystości transakcji opartych na danych. Analiza danych stanowi podstawę modelowania i analizy predykcyjnej opartej na danych oraz polega na badaniu, czyszczeniu, przekształcaniu i interpretacji danych w celu zidentyfikowania znaczących wzorców, trendów i pomysłów.
''
İş ve Finansta Datadriven Modelleme ve Öngörücü Analitik Günümüzün hızlı dijital dünyasında, teknoloji sürekli gelişmektedir ve iş ve finans alanında rekabetçi kalabilmek için en son gelişmelerden haberdar olmak çok önemlidir. Son yıllarda önemli bir büyüme gösteren bu alanlardan biri veri odaklı modelleme ve tahmine dayalı analitiktir. Bu yeni nesil teknolojiler, finans, bankacılık ve iş dünyasında işlem yapma biçiminizde devrim yaratabilir, akıllı bilgi işlem ve gelişmiş iş sistemleri sağlar. Bununla birlikte, veriye dayalı yetkinliklerin gücü ve tutarlılığı, veriye dayalı işlemlerin şeffaflığını sağlamak için açıklanabilir yapay zekanın (XAI) geliştirilmesi gibi kritik bir zorluktur. Veri analizi, veri odaklı modelleme ve öngörücü analizin temelini oluşturur ve anlamlı kalıpları, eğilimleri ve fikirleri tanımlamak için verileri incelemeyi, temizlemeyi, dönüştürmeyi ve yorumlamayı içerir.
Datadriven النمذجة والتحليلات التنبؤية في الأعمال والتمويل في عالم اليوم الرقمي سريع الخطى، تتطور التكنولوجيا باستمرار، ومن الأهمية بمكان مواكبة أحدث التطورات من أجل الحفاظ على قدرتها التنافسية في مجال الأعمال والتمويل. أحد هذه المجالات التي شهدت نموًا كبيرًا في السنوات الأخيرة هو النمذجة القائمة على البيانات والتحليلات التنبؤية. يمكن أن تحدث هذه التقنيات من الجيل التالي ثورة في الطريقة التي تتعامل بها في التمويل والخدمات المصرفية والأعمال، مما يتيح الحوسبة الذكية وأنظمة الأعمال المتقدمة. ومع ذلك، فإن قوة واتساق الكفاءات القائمة على البيانات يمثل تحديًا خطيرًا، وكذلك تطوير ذكاء اصطناعي قابل للتفسير (XAI) لضمان شفافية المعاملات القائمة على البيانات. يقوم تحليل البيانات على النمذجة القائمة على البيانات والتحليل التنبؤي ويتضمن فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها وتفسيرها لتحديد الأنماط والاتجاهات والأفكار ذات المغزى.
商業和金融中的數據化建模和預測分析在當今快速發展的數字世界中,技術不斷發展,必須跟上最新進展,以保持商業和金融競爭力。近來增長顯著的領域之一是基於數據的建模和預測分析。這些新一代技術能夠徹底改變金融、銀行和商業交易的方式,提供智能計算和現代商業系統。但是,數據驅動能力的力量和一致性是一個關鍵問題,開發可解釋的人工智能(XAI)以確保數據驅動交易的透明度也是如此。數據分析是數據驅動的建模和預測分析的核心,涉及數據的研究,清理,轉換和解釋,以確定有意義的模式,趨勢和想法。

You may also be interested in:

Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python
Streaming Data Mesh: A Model for Optimizing Real-Time Data Services
Introducing Data Science Big data, machine learning, and more, using Python tools
Unifying Business, Data, and Code: Designing Data Products With Json Schema
Explainable Machine Learning for Geospatial Data Analysis A Data-Centric Approach
Hands On With Google Data Studio A Data Citizen|s Survival Guide
Becoming a Data Head How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
Practical Synthetic Data Generation Balancing Privacy and the Broad Availability of Data
Cloud Data Center Network Architectures and Technologies (Data Communication Series)
From Data To Profit: How Businesses Leverage Data to Grow Their Top and Bottom Lines
Big Data in Astronomy Scientific Data Processing for Advanced Radio Telescopes
Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
SQL for Data Analysis Advanced Techniques for Transforming Data into Insights (Final)
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media
The Functional Approach to Data Management: Modeling, Analyzing and Integrating Heterogeneous Data
Integrity Constraints on Rich Data Types (Synthesis Lectures on Data Management)
Fuzzy Data Matching with SQL Enhancing Data Quality and Query Performance
Data in Context: Models as Enablers for Managing and Using Data (The Enterprise Engineering Series)
Controlling Privacy and the Use of Data Assets - Volume 2 What is the New World Currency – Data or Trust?
Data Engineering with AWS: A Comprehensive Guide to Building Robust Data Pipelines
Confident Data Skills Master the Fundamentals of Working with Data and Supercharge Your Career
Data Is Everybody|s Business: The Fundamentals of Data Monetization (Management on the Cutting Edge)
Unifying Business, Data, and Code Designing Data Products With JSON Schema
Power BI Give Life to Your Data With the Complete and Fastest Crash Course on Data Visualization
Data Warehouse and Data Mining Concepts, techniques and real life applications
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Azure Data Factory by Example Practical Implementation for Data Engineers, 2nd Edition
I Heart Logs Event Data, Stream Processing, and Data Integration
Effective Data Science Infrastructure How to Make Data Scientists Productive
Data Wrangling on AWS: Clean and organize complex data for analysis
Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems
R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data
Network Security through Data Analysis From Data to Action, 2nd Edition
Data as a Service A Framework for Providing Reusable Enterprise Data Services
Data Mining and Exploration From Traditional Statistics to Modern Data Science
Foundations for Architecting Data Solutions Managing Successful Data Projects
The Shape of Data: Geometry-Based Machine Learning and Data Analysis in R
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Python Data Science Handbook Essential Tools for Working with Data