LitMy.ru - литература в один клик

More Predictive Analytics: Microsoft Excel

  • Добавил: harun54
  • Дата: 29-04-2018, 10:09
  • Комментариев: 2
Название: More Predictive Analytics: Microsoft Excel
Автор: Conrad Carlberg
Издательство: Que Publishing
Год: 2015
Формат: EPUB, MOB?
Размер: 42 Мб
Язык: английский / English

In More Predictive Analytics, Microsoft Excel® MVP Conrad Carlberg shows how to use intuitive smoothing techniques to make remarkably accurate predictions. You won’t have to write a line of code--all you need is Excel and this all-new, crystal-clear tutorial.

Carlberg goes beyond his highly-praised Predictive Analytics, introducing proven methods for creating more specific, actionable forecasts. You’ll learn how to predict what customers will spend on a given product next year… project how many patients your hospital will admit next quarter… tease out the effects of seasonality (or patterns that recur over a day, year, or any other period)… distinguish real trends from mere “noise.”

Drawing on more than 20 years of experience, Carlberg helps you master powerful techniques such as autocorrelation, differencing, Holt-Winters, backcasting, polynomial regression, exponential smoothing, and multiplicative modeling.

Step by step, you’ll learn how to make the most of built-in Excel tools to gain far deeper insights from your data. To help you get better results faster, Carlberg provides downloadable Excel workbooks you can easily adapt for your own projects.












[related-news] [/related-news]

Комментарии пользователей

  • Написал: viii
  • Дата: 8 мая 2018 01:31
  •  




Битый файл. Не открывается, увы!
Off
  • Написал: LitMy
  • Дата: 8 мая 2018 06:18
  •  




Цитата: viii
Битый файл. Не открывается, увы!


с архивом все в порядке, проблема в вашем архиваторе WinRar, его необходимо обновить до актуальной версии 5.50 Скачать можно тут https://www.rarlab.com/download.htm
Внимание
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.