Ешь, двигайся, спи Жесткий подход Дэна Кеннеди Телефоны Бизбук - c 10 до 18 по будним дням
 
Наши проекты:
Вход для зарегистрированных пользователей
Регистрация нового пользователя
Каталог книг Новинки Анонсы Заказы / Корзина Рассылка Оплата и Доставка Контакты
Вы находитесь в разделе каталога:
• Машинное обучение для бизнеса и маркетинга, Илья Кацов


Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
новинка
Илья Кацов
Год выпуска: 2019
Изд-во: Питер
ISBN: 978-5-4461-0926-5
Переплёт: мягкий
512 страниц
Цена: 707.00 грн.
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде.

Книга "Машинное обучение для бизнеса и маркетинга" — актуальный портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач.

"Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде. Эту книгу обязательно должны прочитать и специалисты по обработке данных, и специалисты по маркетингу, а лучше, если они будут читать ее вместе."
Андрей Себрант, эксперт по стратегическому маркетингу


Оглавление книги "Машинное обучение для бизнеса и маркетинга"



Благодарности....................................................................................................12
Глава 1. Введение.....................................................................................................13
1.1. Предмет алгоритмического маркетинга...........................................................14
1.2. Определение алгоритмического маркетинга...................................................16
1.3. Исторические предпосылки и контекст...........................................................17
1.3.1. Онлайн-реклама: услуги и биржи.................................................................17
1.3.2. Авиакомпании: управление доходами..........................................................20
1.3.3. Наука маркетинга........................................................................................22
1.4. Программные услуги.......................................................................................24
1.5. Кому адресована эта книга?............................................................................28
1.6. Итоги..............................................................................................................29
Глава 2. Обзор предиктивного моделирования..........................................................30
2.1. Описательная, предиктивная и предписывающая аналитика..........................30
2.2. Экономическая оптимизация...........................................................................31
2.3. Машинное обучение.......................................................................................34
2.4. Обучение с учителем......................................................................................36
2.4.1. Параметрические и непараметрические модели...........................................37
2.4.2. Оценка методом максимального правдоподобия..........................................39
2.4.3. Линейные модели........................................................................................40
2.4.4. Нелинейные модели.....................................................................................48
2.5. Обучение представлениям..............................................................................53
2.5.1. Метод главных компонент............................................................................54
2.5.2. Кластеризация.............................................................................................61
2.6. Более специализированные модели................................................................64
2.6.1. Теория потребительского выбора................................................................64
2.6.2. Анализ выживаемости..................................................................................71
2.6.3. Теория аукционов........................................................................................81
2.7. Итоги..............................................................................................................86
Глава 3. Продвижение и реклама..............................................................................88
3.1. Среда..............................................................................................................89
3.2. Бизнес-цели....................................................................................................93
3.2.1. Производители и ретейлеры........................................................................93
3.2.2. Затраты.......................................................................................................94
3.2.3. Выгоды........................................................................................................95
3.3. Конвейер таргетирования...............................................................................99
3.4. Моделирование и оценка отклика.................................................................101
3.4.1. Платформа моделирования отклика...........................................................102
3.4.2. Оценка отклика..........................................................................................106
3.5. Строительные блоки: таргетирование и модели ценности клиента...............107
3.5.1. Сбор данных..............................................................................................108
3.5.2. Многоуровневое моделирование................................................................110
3.5.3. RFM-моделирование...................................................................................112
3.5.4. Моделирование предрасположенности......................................................112
3.5.5. Сегментирование и персонифицированное моделирование.......................122
3.5.6. Таргетирование с использованием анализа выживаемости........................124
3.5.7. Моделирование пожизненной ценности.....................................................128
3.6. Проектирование и проведение кампаний......................................................136
3.6.1. Цикл взаимодействий с клиентом...............................................................136
3.6.2. Кампании по продвижению продуктов.......................................................138
3.6.3. Многоступенчатые рекламные кампании....................................................146
3.6.4. Кампании по удержанию............................................................................149
3.6.5. Кампании пополнения................................................................................152
3.7. Распределение ресурсов...............................................................................153
3.7.1. Распределение между каналами.................................................................154
3.7.2. Распределение по целям............................................................................159
3.8. Онлайн-реклама...........................................................................................160
3.8.1. Среда.........................................................................................................160
3.8.2. Цели и оценка............................................................................................163
3.8.3. Таргетирование для модели CPA-LT...........................................................166
3.8.4. Оценка для случая с несколькими каналами..............................................171
3.9. Оценка эффективности.................................................................................174
3.9.1. Рандомизированные эксперименты............................................................174
3.9.2. Неэкспериментальное исследование..........................................................181
3.10. Архитектура систем таргетирования...........................................................190
3.10.1. Сервер таргетирования............................................................................190
3.10.2. Платформа управления данными.............................................................192
3.10.3. Аналитическая платформа.......................................................................192
3.11. Итоги..........................................................................................................193
Глава 4. Поиск........................................................................................................196
4.1. Среда............................................................................................................197
4.2. Бизнес-цели..................................................................................................200
4.2.1. Метрики релевантности.............................................................................202
4.2.2. Средства управления продвижением.........................................................207
4.2.3. Метрики качества службы поиска..............................................................209
4.3. Строительные блоки: соответствие и ранжирование.....................................210
4.3.1. Лексическое соответствие..........................................................................211
4.3.2. Логический поиск и поиск по фразе...........................................................213
4.3.3. Нормализация и стемминг..........................................................................214
4.3.4. Ранжирование и модель векторного пространства.....................................216
4.3.5. Модель оценки TF?IDF...............................................................................219
4.3.6. Оценка с использованием n-грамм.............................................................223
4.4. Смешивание сигналов релевантности...........................................................224
4.4.1. Поиск по нескольким полям.......................................................................225
4.4.2. Проектирование и регулировка сигналов...................................................227
4.4.3. Проектирование конвейера смешивания сигналов.....................................234
4.5. Семантический анализ..................................................................................237
4.5.1. Синонимы и иерархии................................................................................238
4.5.2. Векторные представления слов..................................................................241
4.5.3. Латентно-семантический анализ................................................................243
4.5.4. Вероятностное тематическое моделирование.............................................251
4.5.5. Вероятностный латентно-семантический анализ........................................252
4.5.6. Латентное размещение Дирихле................................................................257
4.5.7. Модель Word2Vec.......................................................................................259
4.6. Методы поиска для продвижения.................................................................267
4.6.1. Комбинаторный фразовый поиск................................................................269
4.6.2. Контролируемое снижение точности..........................................................273
4.6.3. Вложенные сущности и динамическая группировка...................................274
4.7. Настройка релевантности..............................................................................278
4.7.1. Обучение ранжированию...........................................................................279
4.7.2. Обучение ранжированию на неявной обратной связи................................285
4.8. Архитектура служб поиска товаров...............................................................289
4.9. Итоги............................................................................................................291
Глава 5. Рекомендации............................................................................................294
5.1. Среда............................................................................................................296
5.1.1. Свойства рейтингов клиентов....................................................................298
5.2. Бизнес-цели..................................................................................................300
5.3. Оценка качества...........................................................................................302
5.3.1. Точность прогнозирования........................................................................303
5.3.2. Точность ранжирования.............................................................................305
5.3.3. Новизна.....................................................................................................307
5.3.4. Серендипность...........................................................................................307
5.3.5. Разнообразие.............................................................................................308
5.3.6. Охват.........................................................................................................308
5.3.7. Роль экспериментов...................................................................................309
5.4. Обзор методов рекомендаций.......................................................................310
5.5. Фильтрация по содержимому........................................................................312
5.5.1. Метод ближайших соседей.........................................................................316
5.5.2. Наивный байесовский классификатор........................................................317
5.5.3. Проектирование признаков для фильтрации по содержимому...................323
5.6. Введение в совместную фильтрацию............................................................325
5.6.1. Базовые оценки.........................................................................................328
5.7. Совместная фильтрация на основе близости.................................................331
5.7.1. Совместная фильтрация по близости пользователей..................................333
5.7.2. Совместная фильтрация по близости элементов.........................................339
5.7.3. Сравнение методов на основе близости пользователей и элементов..........341
5.7.4. Методы на основе близости как задача регрессии......................................342
5.8. Совместная фильтрация на основе моделей.................................................348
5.8.1. Адаптация регрессионных моделей для предсказания рейтингов...............349
5.8.2. Наивная байесовская совместная фильтрация...........................................351
5.8.3. Модели скрытых факторов.........................................................................356
5.9. Гибридные методы........................................................................................371
5.9.1. Переключение...........................................................................................372
5.9.2. Смешивание...............................................................................................373
5.9.3. Расширение признаков..............................................................................379
5.9.4. Варианты представления гибридных рекомендаций...................................382
5.10. Контекстные рекомендации........................................................................383
5.10.1. Многомерная основа................................................................................384
5.10.2. Контекстно-зависимые методы рекомендаций..........................................386
5.10.3. Модели рекомендаций с учетом времени.................................................389
5.11. Неперсонализированные рекомендации......................................................394
5.11.1. Типы неперсонализированных рекомендаций..........................................394
5.11.2. Рекомендации с использованием ассоциативных правил..........................396
5.12. Многоцелевая оптимизация........................................................................400
5.13. Архитектура систем рекомендаций..............................................................404
5.14. Итоги..........................................................................................................406
Глава 6. Ценообразование и ассортимент...............................................................409
6.1. Среда............................................................................................................410
6.2. Влияние ценообразования............................................................................413
6.3. Цена и стоимость..........................................................................................414
6.3.1. Ценовые границы.......................................................................................415
6.3.2. Субъективная ценность..............................................................................417
6.4. Цена и спрос.................................................................................................419
6.4.1. Линейная кривая спроса............................................................................421
6.4.2. Кривая спроса с постоянной эластичностью...............................................422
6.4.3. Логит-кривая спроса..................................................................................423
6.5. Базовые структуры цен.................................................................................425
6.5.1. Цена за единицу........................................................................................426
6.5.2. Сегментация рынка....................................................................................428
6.5.3. Комплексное ценообразование..................................................................433
6.5.4. Пакетирование...........................................................................................437
6.6. Прогнозирование спроса...............................................................................441
6.6.1. Модель спроса для оптимизации ассортимента..........................................443
6.6.2. Модель спроса для сезонных продаж.........................................................446
6.6.3. Прогнозирование спроса с учетом исчерпания запасов..............................449
6.7. Оптимизация цен..........................................................................................452
6.7.1. Ценовая дифференциация.........................................................................453
6.7.2. Динамическое ценообразование.................................................................462
6.7.3. Персонализированные скидки....................................................................472
6.8. Распределение ресурсов...............................................................................475
6.8.1. Среда.........................................................................................................475
6.8.2. Распределение с двумя классами...............................................................479
6.8.3. Распределение с несколькими классами.....................................................482
6.8.4. Эвристические решения для нескольких классов.......................................484
6.9. Оптимизация ассортимента...........................................................................486
6.9.1. Оптимизация планировки магазина............................................................487
6.9.2. Управление категориями...........................................................................490
6.10. Архитектура систем управления ценами.....................................................496
6.11. Итоги..........................................................................................................498
Приложение. Распределение Дирихле...................................................................500
Библиография...................................................................................................504


Хотите оставить отзыв? У Вас возникли вопросы о книге "Машинное обучение для бизнеса и маркетинга, Илья Кацов" ? Пишите:

* Текст сообщения:
 
  Отправить
Поиск по каталогу
 поиск в аннотациях
Искать

* Подробнее об условиях доставки смотрите в разделе "Оплата и Доставка" нашего магазина.
Если у Вас возникли вопросы как подобрать и купить книги в нашем интернет-магазине звоните с 9 до 18 по будним дням: Киев 331-04-53, Водафон (050) 809-56-66, Киевстар (067) 408-26-36, Лайф (063) 227-24-47, Интертелеком (094) 831-04-53 или пишите нам

 
   
  Programming - Dmitriy Kotov & Andrey Kotov