Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 06.07.2026 auf fremdsprachige Bücher online auf thalia.at, in der Thalia App ab einem Mindestbestellwert von 30€ und in allen Thalia Buchhandlungen in Österreich. In den Buchhandlungen nur gültig auf lagernde Ware. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Ausgenommen sind preisgebundene Artikel & eBooks. Pro Einkauf einmal einlösbar. Nur gültig gegen Vorlage oder im Onlineshop hinterlegter Bonuscard. Infos zur Einlösung in der Buchhandlung sind auf der Bonuscard-Vorteilspreisseite zu finden. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Einlösung bei Scan & Go-Bezahlung. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Versandkosten und Services.

  • Produktbild: Python for Marketing Research and Analytics
  • Produktbild: Python for Marketing Research and Analytics

Python for Marketing Research and Analytics

59,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.11.2021

Verlag

Springer

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

27,9/21/1,6 cm

Gewicht

699 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-49722-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.11.2021

Verlag

Springer

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

27,9/21/1,6 cm

Gewicht

699 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-49722-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Python for Marketing Research and Analytics
  • Produktbild: Python for Marketing Research and Analytics
  • Part I: Basics of Python.- Chapter 1: Welcome to Python.- Chapter 2: The Python Language.- Part II Fundamentals of Data Analysis.- Chapter 3: Describing Data.- Chapter 4: Relationships Between Continuous Variables.- Chapter 5: Comparing Groups: Tables and Visualizations.- Chapter 6: Comparing Groups: Statistical Tests.- Chapter 7: Identifying Drivers of Outcomes: Linear Models.- Chapter 8: Additional Linear Modeling Topics.- Part III Advanced data analysis.- Chapter 9: Reducing Data Complexity.- Chapter 10: Segmentation: Unsupervised Clustering Methods for Exploring Subpopulations.- Chapter 11: Classification: Assigning observations to known categories.- Chapter 12: Conclusion.- Index.