The book begins by introducing the concept of prescriptive analytics and how it differs from descriptive and predictive analytics It then explores the three pillars of prescriptive analytics: optimization modeling constraint programming and simulation The authors explain how each pillar is used to solve realworld problems and provide examples of their applications in various industries From there the text dives into the details of Python programming and shows readers how to implement these techniques using practical code examples and exercises The text concludes by discussing the future of prescriptive analytics and how it will continue to evolve as technology advances and new techniques are developed Throughout the book the authors emphasize the importance of understanding the underlying principles of prescriptive analytics so that readers can apply them effectively in their own work
. The book "Prescriptive Analytics Prescribe with Python" provides a comprehensive guide to using Python programming for prescriptive analytics, which involves using data and algorithms to make optimal decisions based on current and future scenarios. The book covers the three pillars of prescriptive analytics: optimization modeling, constraint programming, and simulation, and demonstrates how these techniques can be applied in various industries. The book begins by explaining the difference between prescriptive analytics and other forms of analytics, such as descriptive and predictive analytics, and highlights the importance of understanding the underlying principles of prescriptive analytics to effectively apply them in real-world scenarios. It then delves into the details of Python programming and shows readers how to implement these techniques using practical code examples and exercises.

Книга начинается с введения концепции предписывающей аналитики и того, чем она отличается от описательной и прогнозирующей аналитики. Затем она исследует три столпа предписывающей аналитики: моделирование оптимизации программирование ограничений и моделирование Авторы объясняют, как каждый столп используется для решения задач реального мира и приводят примеры их применения в различных отраслях Оттуда текст погружается в детали программирования на Python и показывает читателям, как реализовать эти техники, используя практические примеры кода и упражнения Текст завершается обсуждением будущего предписывающей аналитики и того, как она будет продолжать развиваться по мере развития технологий и новых техник На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания основополагающие принципы предписывающей аналитики, чтобы читатели могли эффективно применять их в своей работе
. В книге «Prescriptive Analytics Prescribe with Python» представлено исчерпывающее руководство по использованию программирования на Python для прескриптивной аналитики, которое предполагает использование данных и алгоритмов для принятия оптимальных решений на основе текущих и будущих сценариев. Книга охватывает три столпа прескриптивной аналитики: моделирование оптимизации, программирование ограничений и моделирование, и демонстрирует, как эти методы могут быть применены в различных отраслях. Книга начинается с объяснения разницы между предписывающей аналитикой и другими формами аналитики, такими как описательная и предиктивная аналитика, и подчеркивает важность понимания основополагающих принципов предписывающей аналитики для их эффективного применения в реальных сценариях. Затем он углубляется в детали программирования на Python и показывает читателям, как реализовать эти техники, используя практические примеры кода и упражнения.

livre commence par l'introduction du concept d'analyse normative et en quoi il diffère de l'analyse descriptive et prédictive. Elle explore ensuite les trois piliers de l'analyse normative : simulation de l'optimisation programmation des contraintes et simulation s auteurs expliquent, comment chaque pilier est utilisé pour relever les défis du monde réel et donner des exemples de leur application dans différentes industries De là, le texte est plongé dans les détails de la programmation sur Python et montre aux lecteurs, comment mettre en œuvre ces techniques en utilisant des exemples pratiques de code et d'exercices texte se termine par une discussion sur l'avenir de l'analyse prescriptive et ainsi de suite, comment elle continuera d'évoluer au fur et à mesure de l'évolution des technologies et des nouvelles techniques Tout au long du livre, les auteurs soulignent l'importance de comprendre les principes fondamentaux de l'analyse normative, pour que les lecteurs puissent les appliquer efficacement dans leur travail
. livre Prescriptive Analytics Prescribe with Python fournit un guide complet sur l'utilisation de la programmation en Python pour l'analyse prescriptive, qui implique l'utilisation de données et d'algorithmes pour prendre des décisions optimales sur la base des scénarios actuels et futurs. livre couvre trois piliers de l'analyse prescriptive : la modélisation de l'optimisation, la programmation des contraintes et la modélisation, et montre comment ces méthodes peuvent être appliquées dans différentes industries. livre commence par expliquer la différence entre l'analyse normative et d'autres formes d'analyse, telles que l'analyse descriptive et prédictive, et souligne l'importance de comprendre les principes fondamentaux de l'analyse normative pour leur application efficace dans des scénarios réels. Ensuite, il approfondit les détails de la programmation sur Python et montre aux lecteurs comment mettre en œuvre ces techniques en utilisant des exemples pratiques de code et d'exercices.

libro comienza con la introducción del concepto de análisis prescriptivo y en qué difiere del análisis descriptivo y predictivo. A continuación, explora los tres pilares de la analítica prescriptiva: la simulación de optimización de la programación de restricciones y la simulación autores explican, cómo se utiliza cada pilar para resolver problemas del mundo real y dar ejemplos de su aplicación en diferentes industrias A partir de ahí, el texto se sumerge en los detalles de programación en Python y muestra a los lectores, cómo implementar estas técnicas utilizando ejemplos prácticos de código y ejercicios texto concluye con una discusión sobre el futuro del análisis prescriptivo y el cómo seguirá evolucionando a medida que evolucionen las tecnologías y las nuevas técnicas A lo largo del libro, los autores subrayan la importancia de comprender los principios fundamentales de la analítica prescriptiva, para que los lectores puedan aplicarlos eficazmente en su trabajo
. libro «Descriptive Analytics Prescribe with Python» presenta una guía exhaustiva sobre el uso de la programación en Python para análisis prescriptivo, que implica el uso de datos y algoritmos para tomar decisiones óptimas basadas en escenarios actuales y futuros. libro abarca tres pilares de la analítica prescriptiva: la simulación de optimización, la programación de restricciones y la simulación, y demuestra cómo se pueden aplicar estas técnicas en diferentes industrias. libro comienza explicando la diferencia entre la analítica prescriptiva y otras formas de análisis, como la analítica descriptiva y predictiva, y destaca la importancia de entender los principios fundamentales de la analítica prescriptiva para su aplicación efectiva en escenarios reales. Luego profundiza en los detalles de programación en Python y muestra a los lectores cómo implementar estas técnicas utilizando ejemplos prácticos de código y ejercicios.

O livro começa com a introdução do conceito dos analistas prescritivos e o que é diferente dos analistas descritivos e previsores. Em seguida, ela explora três pilares dos analistas que prescrevem: a modelagem de otimização de programação de restrições e modelagem Os autores explicam: como cada pilar é usado para lidar com os desafios do mundo real e dá exemplos de sua aplicação em vários setores O texto é mergulhado em detalhes de programação em Python e mostra aos leitores, como implementar essas técnicas usando exemplos práticos de código e exercício O texto termina discutindo o futuro dos analistas prescritivos e tal, Como ela vai continuar a evoluir à medida que as tecnologias e novas técnicas evoluem Ao longo do livro, os autores enfatizam a importância de entender os princípios fundamentais dos analistas prescritivos, para que os leitores possam aplicá-los efetivamente em seu trabalho
. O livro «Presriptive Analytics Prestcribe with Python» oferece um guia completo sobre o uso da programação em Python para analistas presenciais, que envolve o uso de dados e algoritmos para tomar as melhores decisões com base em cenários atuais e futuros. O livro abrange três pilares de análise presencial: modelagem de otimização, programação de restrições e modelagem, e demonstra como estes métodos podem ser aplicados em vários setores. O livro começa explicando a diferença entre o analítico prescritivo e outras formas de analistas, como o analista descritivo e preditivo, e enfatizando a importância de compreender os princípios fundamentais dos analistas prescritivos para sua aplicação eficaz em cenários reais. Em seguida, ele se aprofunda nos detalhes da programação em Python e mostra aos leitores como implementar essas técnicas usando exemplos práticos de código e exercícios.

Il libro inizia introducendo il concetto di analisi prescrittiva e ciò che è diverso da quello descrittivo e predittivo. Poi esplora tre pilastri degli analisti prescrittivi: la simulazione di ottimizzazione della programmazione dei vincoli e la simulazione Gli autori spiegano: come ogni pilastro viene utilizzato per affrontare le sfide del mondo reale e fornire esempi di loro applicazione in diversi settori Da lì il testo è immerso nei dettagli della programmazione su Python e mostra ai lettori, come implementare queste tecniche utilizzando esempi pratici di codice e esercizi Il testo si conclude discutendo il futuro degli analisti prescrittivi e ciò, Come continuerà a svilupparsi con la tecnologia e le nuove tecnologie Durante tutto il libro gli autori sottolineano l'importanza di comprendere i principi fondanti dell'analisi prescrittiva, in modo che i lettori possano utilizzarli efficacemente nel loro lavoro
. Il libro «Prescriptive Analytics Prescribe with Python» fornisce una guida completa all'utilizzo della programmazione Python per gli analisti di precisione, che prevede l'utilizzo di dati e algoritmi per prendere decisioni ottimali basate su scenari attuali e futuri. Il libro comprende tre pilastri di analisi di precisione: la simulazione dell'ottimizzazione, la programmazione dei vincoli e la simulazione, e dimostra come questi metodi possono essere applicati in diversi settori. Il libro inizia spiegando la differenza tra l'analisi prescrittiva e altre forme di analisi, come quella descrittiva e quella predittiva, e sottolinea l'importanza di comprendere i principi fondamentali degli analisti prescrittivi per essere efficacemente applicati in scenari reali. Poi approfondisce i dettagli della programmazione su Python e mostra ai lettori come implementare queste tecniche utilizzando esempi pratici di codice e esercizi.

Das Buch beginnt mit der Einführung des Konzepts der präskriptiven Analytik und wie es sich von der deskriptiven und prädiktiven Analytik unterscheidet. Anschließend untersucht sie die drei Säulen der präskriptiven Analytik: Optimierungssimulation, Bedingungsprogrammierung und mulation. Die Autoren erklären, wie jede Säule verwendet wird, um Probleme der realen Welt zu lösen und Beispiele für ihre Anwendung in verschiedenen Branchen zu zitieren.Von dort aus taucht der Text in die Details der Python-Programmierung ein und zeigt den sern, Wie man diese Techniken mit praktischen Code-Beispielen und Übungen umsetzt Der Text schließt mit einer Diskussion über die Zukunft der präskriptiven Analytik und darüber, wie es sich mit der Entwicklung von Technologien und neuen Techniken weiterentwickeln wird.Im Laufe des Buches betonen die Autoren, wie wichtig es ist, die Grundprinzipien der präskriptiven Analytik zu verstehen, damit die ser sie effektiv in ihrer Arbeit anwenden können
. Das Buch Prescriptive Analytics Prescribe with Python bietet eine umfassende Anleitung zur Verwendung von Python-Programmierung für Precriptive Analytics, bei der Daten und Algorithmen verwendet werden, um optimale Entscheidungen auf der Grundlage aktueller und zukünftiger Szenarien zu treffen. Das Buch behandelt die drei Säulen der Precriptive Analytics: Optimierungssimulation, Randbedingungsprogrammierung und Modellierung und zeigt, wie diese Techniken in verschiedenen Branchen angewendet werden können. Das Buch beginnt mit einer Erklärung des Unterschieds zwischen präskriptiver Analytik und anderen Formen der Analytik wie deskriptive und prädiktive Analytik und betont die Bedeutung des Verständnisses der zugrunde liegenden Prinzipien der präskriptiven Analytik für ihre effektive Anwendung in realen Szenarien. Dann geht er in die Details der Python-Programmierung und zeigt den sern, wie sie diese Techniken mit praktischen Codebeispielen und Übungen umsetzen können.

Książka rozpoczyna się od wprowadzenia koncepcji analizy recepty i jak różni się ona od analityki opisowej i prognostycznej. Następnie bada trzy filary analizy recepty: programowanie i modelowanie ograniczeń modelowania optymalizacji Autorzy wyjaśniają, jak każdy filar jest używany do rozwiązywania problemów świata rzeczywistego i podają przykłady ich zastosowania w różnych branżach. Stamtąd tekst jest zanurzony w szczegółach programowania Pythona i pokazuje czytelnikom, jak wdrożyć te techniki za pomocą praktycznych przykładów kodu i ćwiczeń Tekst kończy się dyskusją o przyszłości analizy recepty i jak będzie dalej ewoluować w miarę rozwoju technologii i nowych technik W całej książce, autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia podstawowych zasad analizy recepty, dzięki czemu czytelnicy mogą skutecznie korzystać z nich w swojej pracy
. Książka „Prescriptive Analytics Prescribe with Python” zawiera kompleksowy przewodnik po wykorzystaniu programowania Pythona do analizy recepty, który polega na wykorzystaniu danych i algorytmów do podejmowania optymalnych decyzji w oparciu o bieżące i przyszłe scenariusze. Książka obejmuje trzy filary analizy recepty: modelowanie optymalizacji, programowanie ograniczeń i symulację oraz pokazuje, jak te techniki mogą być stosowane w różnych branżach. Książka zaczyna się od wyjaśnienia różnicy między analityką recepcjonistyczną a innymi formami analityki, takimi jak analityka opisowa i prognostyczna, i podkreśla znaczenie zrozumienia podstawowych zasad analizy recepcyjnej dla ich skutecznego stosowania w scenariuszach rzeczywistych. Następnie zagłębia się w szczegóły programowania Pythona i pokazuje czytelnikom jak wdrożyć te techniki używając praktycznych przykładów kodu i ćwiczeń.

הספר מתחיל בכך שהוא מציג את מושג האנליטיקה המרשמת לאחר מכן היא חוקרת שלושה עמודי תווך של אנליטיקת מרשם: אופטימיזציה של תכנות מודלים ודוגמנות הסופרים מסבירים, כיצד כל עמוד משמש לפתרון בעיות בעולם האמיתי ולתת דוגמאות ליישום שלהם בתעשיות שונות. משם, הטקסט שקוע בפרטים של תכנות פייתון ומראה לקוראים, כיצד ליישם את הטכניקות הללו באמצעות דוגמאות קוד מעשיות ותרגול הטקסט מסתיים בדיון על עתיד המרשמים האנליטיים וכיצד הוא ימשיך להתפתח ככל שהטכנולוגיה והטכניקות החדשות יתפתחו לאורך הספר, המחברים מדגישים את החשיבות של הבנת העקרונות הבסיסיים של ניתוח מרשמים, כדי שהקוראים יוכלו להשתמש בהם ביעילות בעבודתם
הספר ”Prescriptive Analytics Secrete with Python” מספק מדריך מקיף לשימוש בתכנות פייתון לניתוח מרשם, הכולל שימוש בנתונים ואלגוריתמים כדי לקבל החלטות אופטימליות המבוססות על תרחישים עדכניים ועתידיים. הספר מכסה את שלושת עמודי התווך של ניתוח מרשמים: מידול אופטימיזציה, תכנות מגביל וסימולציה, ומדגים כיצד ניתן ליישם טכניקות אלה על פני תעשיות. הספר מתחיל בהסבר ההבדל בין אנליטיקה מרשמים וצורות אחרות של אנליטיקה, כמו תיאורים וניבוי אנליטיים, ומדגיש את החשיבות של הבנת העקרונות הבסיסיים של אנליטיקה מרשם עבור היישום האפקטיבי שלהם בתרחישים של העולם האמיתי. לאחר מכן הוא מתעמק בפרטים של תכנות פייתון ומראה לקוראים כיצד ליישם טכניקות אלו באמצעות דוגמאות קוד ותרגילים מעשיים.''

Kitap, kuralcı analitik kavramını ve tanımlayıcı ve öngörücü analitikten nasıl farklı olduğunu tanıtarak başlıyor. Daha sonra kuralcı analitiğin üç sütununu araştırıyor: optimizasyon modelleme kısıt programlama ve modelleme Yazarlar, her bir sütunun gerçek dünyadaki sorunları çözmek için nasıl kullanıldığını ve çeşitli endüstrilerdeki uygulamalarının örneklerini verir. Oradan, metin Python programlamanın ayrıntılarına daldırılır ve okuyucuları gösterir, Pratik kod örnekleri ve alıştırmalar kullanarak bu tekniklerin nasıl uygulanacağı Metin, kuralcı analitiğin geleceği ve teknoloji ve yeni teknikler geliştikçe nasıl gelişmeye devam edeceğinin tartışılmasıyla sona erer Kitap boyunca, Yazarlar, kuralcı analitiğin altında yatan ilkeleri anlamanın önemini vurgulamaktadır. böylece okuyucular bunları çalışmalarında etkili bir şekilde kullanabilirler
. "Prescriptive Analytics Prescribe with Python" kitabı, mevcut ve gelecekteki senaryolara dayanarak en uygun kararları almak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içeren, reçeteli analitik için Python programlamasını kullanmak için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Kitap, kuralcı analitiğin üç ayağını kapsar: optimizasyon modelleme, kısıtlama programlama ve simülasyon ve bu tekniklerin endüstriler arasında nasıl uygulanabileceğini gösterir. Kitap, kuralcı analitik ile tanımlayıcı ve öngörücü analitik gibi diğer analitik biçimleri arasındaki farkı açıklayarak başlar ve gerçek dünya senaryolarında etkili uygulamaları için kuralcı analizin temel ilkelerini anlamanın önemini vurgular. Daha sonra Python programlamanın ayrıntılarına girer ve okuyuculara pratik kod örnekleri ve alıştırmalar kullanarak bu tekniklerin nasıl uygulanacağını gösterir.

يبدأ الكتاب بتقديم مفهوم التحليلات الإرشادية وكيف تختلف عن التحليلات الوصفية والتنبؤية. ثم تستكشف ثلاث ركائز للتحليلات الإرشادية: البرمجة والنمذجة المحسّنة للنمذجة. يشرح المؤلفون، كيف يتم استخدام كل ركيزة لحل مشاكل العالم الحقيقي وإعطاء أمثلة على تطبيقها في صناعات مختلفة. من هناك، النص منغمس في تفاصيل برمجة بايثون ويظهر القراء، كيفية تنفيذ هذه التقنيات باستخدام أمثلة وتمارين مدونة عملية ينتهي النص بمناقشة مستقبل التحليلات الإرشادية وكيف ستستمر في التطور مع تطور التكنولوجيا والتقنيات الجديدة طوال الكتاب، يشدد المؤلفون على أهمية فهم المبادئ الأساسية للتحليلات الإرشادية، حتى يتمكن القراء من استخدامها بفعالية في عملهم
. يوفر كتاب «Prescriptive Analytics Prescripe with Python» دليلاً شاملاً لاستخدام برمجة Python للتحليلات الإرشادية، والتي تتضمن استخدام البيانات والخوارزميات لاتخاذ القرارات المثلى بناءً على السيناريوهات الحالية والمستقبلية. يغطي الكتاب الركائز الثلاث للتحليلات الإرشادية: النمذجة المثلى، والبرمجة المقيدة، والمحاكاة، ويوضح كيف يمكن تطبيق هذه التقنيات عبر الصناعات. يبدأ الكتاب بشرح الفرق بين التحليلات الإلزامية والأشكال الأخرى من التحليلات، مثل التحليلات الوصفية والتنبؤية، ويؤكد على أهمية فهم المبادئ الأساسية للتحليلات الإلزامية لتطبيقها الفعال في سيناريوهات العالم الحقيقي. ثم يتعمق في تفاصيل برمجة بايثون ويوضح للقراء كيفية تنفيذ هذه التقنيات باستخدام أمثلة وتمارين الشفرة العملية.

이 책은 처방 분석의 개념과 그것이 설명 및 예측 분석과 어떻게 다른지를 소개함으로써 시작됩니다. 그런 다음 처방 분석의 세 가지 기둥, 즉 최적화 모델링 제약 프로그래밍 및 모델링을 탐색합니다. 저자는 각 기둥이 실제 문제를 해결하고 다양한 산업에서 응용 프로그램의 예를 제공하는 데 사용되는 방법을 설명합니다. 여기에서 텍스트는 파이썬 프로그래밍의 세부 사항에 몰입하고 독자를 보여줍니다. 실제 코드 예제와 연습을 사용하여 이러한 기술을 구현하는 방법 텍스트는 처방 분석의 미래에 대한 토론과 기술과 새로운 기술이 책 전체에서 발전함에 따라 어떻게 진화 할 것인지에 대한 토론으로 끝납니다. 저자는 규범 분석의 기본 원칙을 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 독자들이 자신의 작업에서 효과적으로 사용할 수 있도록합니다. "Python으로 처방하는 처방 분석" 책은 현재 및 미래의 시나리오를 기반으로 최적의 결정을 내리기 위해 데이터 및 알고리즘을 사용하는 처방 분석에 파이썬 프로그래밍을 사용하는 포괄적 인 안내서를 제공합니다. 이 책은 최적화 모델링, 제약 조건 프로그래밍 및 시뮬레이션의 세 가지 규범 분석 기둥을 다루며 이러한 기술이 산업 전반에 어떻게 적용될 수 있는지 보여줍니다. 이 책은 처방 분석과 설명 및 예측 분석과 같은 다른 형태의 분석의 차이점을 설명하고 실제 시나리오에서의 효과적인 적용을위한 처방 분석의 기본 원리를 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 그런 다음 파이썬 프로그래밍의 세부 사항을 살펴보고 독자에게 실제 코드 예제 및 연습을 사용하여 이러한 기술을 구현하는 방법

この本は、処方分析の概念とそれが説明分析と予測分析とどのように異なるかを紹介することから始まります。次に、処方分析の3つの柱を探求します。最適化モデリング制約プログラミングとモデリング著者は、それぞれの柱が現実世界の問題を解決するためにどのように使用され、さまざまな業界での適用例を示しているかを説明します。そこから、テキストはPythonプログラミングの詳細に没頭し、読者を示しています。 実用的なコード例と演習を使用してこれらのテクニックを実装する方法テキストは、処方分析の将来とそれが技術と新しいテクニックが進化するにつれてどのように進化し続けるかについての議論で終わります本を通して、 著者たちは、処方分析の根底にある原則を理解することの重要性を強調している。 読者が自分の仕事
でそれらを効果的に使用できるようにします。本「Prescriptive Analytics Prescribe with Python」は、Pythonプログラミングを処方分析に使用するための包括的なガイドを提供しています。本書では、最適化モデリング、制約プログラミング、シミュレーションという、処方分析の3つの柱を取り上げ、これらの技術がどのように業界を超えて適用できるかを実証しています。本書は、処方分析と、説明分析や予測分析といった他の形態の分析の違いを説明することから始まり、実世界のシナリオにおける効果的な応用のための処方分析の基礎となる原則を理解することの重要性を強調している。その後、Pythonプログラミングの詳細を掘り下げ、実用的なコード例と演習を使用してこれらのテクニックを実装する方法を読者に示します。

本書首先介紹了規定性分析的概念及其與描述性和預測性分析的不同之處。然後，她研究了規範分析的三個支柱：優化模型約束編程和建模作者解釋， 每個支柱如何用於解決現實世界中的問題，並提供在各個行業中應用它們的示例。從那裏，文本將深入了解Python上的編程細節，並向讀者展示， 如何實施這些技術,使用實例代碼和練習文本最後討論未來規範分析,以及、 隨著技術和新技術的發展，它將如何繼續發展。在整個書中，作者強調了理解規範分析的基本原則的重要性， 使讀者能夠在他們的作品中有效地應用它們。《用Python進行預定義分析》一書提供了有關Python上編程用於預定義分析的詳盡指南，其中包括使用數據和算法根據當前和未來的情況做出最佳決策。該書涵蓋了初步分析的三個支柱：優化建模，約束編程和建模，並演示了如何將這些技術應用於各個行業。該書首先解釋了處方分析與其他形式的分析（例如描述性和預測性分析）之間的差異，並強調了解處方分析的基本原理對於將其有效應用於現實世界中的重要性。然後，他深入研究了Python上的編程細節，並向讀者展示了如何使用實用的代碼示例和練習來實現這些技術。