Business and Consumer Analytics New Ideas 1st Edition by Pablo Moscato , Natalie Jane de Vries ISBN 303006221X 978-3030062217

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ISBN 10: 303006221X 

ISBN 13: 978-3030062217

Author: Pablo Moscato , Natalie Jane de Vries

この2巻組のハンドブックでは、データ駆動型の計算社会科学分野の新たな方法論を、応用や豊富な実例とともに紹介する。

全編を通じ特に焦点を当てるのは、ビジネスや消費者重視の応用であり、興味深いセクションではクラスタリングからネットワーク解析、メタ解析、メメティックアルゴリズム、機械学習、推薦システムの方法論、並列パターンマイニング、データマイニング、市場の細分化における具体的な応用方法、旅行・ファッション・エンターテインメントの分析学に至るまで幅広く取り上げる。

データ分析、マーケティング、行動モデリング、計算社会科学分野に携わる人のみならず、コンピュータサイエンスの新しい方法を用いる最新の活用法に興味を持つ人にも必読の一冊である。関連分野の一流の専門家が各章を寄稿。様々なレベルの技術的な側面を取り上げた章で構成され、序論的な内容を扱う章は指導に活用できる。

いくつかの章は、方法論や最新の応用分野への共通理解の構築を目的にしており、その中には中核となる問題の複雑性への新たな理論的結果を紹介する章も含まれる。ビジネスやマーケティングの専門家は、本書によりデータサイエンスの重要な基礎を習得することができる。本書は様々な分野の専門家と研究者との対話を確立する良い出発点である。

また、この2巻はサービスのカスタマイズ、新しい数学モデルやアルゴリズムの開発、この分野の難問へのヒューリスティクスやメタヒューリスティクスの応用に光を当てることで、ビジネスと消費者分析に新たな方向性を数多く提示する。

入門書的な題材を扱ったセクションのほか、詳細で高度なテーマを扱う章もあり、上級者向けの教科書としても活用できる。

クラスタリング、近接グラフ、パターンマイニング、頻出アイテム集合マイニング、特徴量エンジニアリング、ネットワークとコミュニティ検出、ネットワークベースの推薦システムと視覚化は、第1巻のトピックの一部である。メメティックアルゴリズムに関するテクニックやビジネス分析とデータサイエンスへの応用については、第2巻で概説する。また、チームオリエンテーリング、競争力のある設備配置、製品と顧客の視覚化についても論じる。

また、第2巻には、メタ解析、ファッション・旅行分析学の応用分野の紹介も収載。全編を通じ、この2巻組は基礎を解説し、分野間の橋渡しとなり、サービスのカスタマイズに欠かせない重要な新しい数学モデルと強力な最適化技術とを連携させることで、急速に変化するこの分野における重要な結果を提示する。

ビジネス分析、データサイエンス、オペレーションズリサーチ、マーケティング分野に携わる学者や専門家にとって、本書は価値ある参考書であることがわかるだろう。また、こうした分野を学ぶ学生には、第二の教科書として役立つだろう。

Table of contents:

Marketing Meets Data Science: Bridging the Gap
Pablo Moscato, Natalie Jane de Vries
Pages 3-117
Consumer Behaviour and Marketing Fundamentals for Business Data Analytics
Natalie Jane de Vries, Pablo Moscato
Pages 119-162
Segmentation, Clustering and Pattern Mining
Front Matter
Pages 163-163
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Introducing Clustering with a Focus in Marketing and Consumer Analysis
Natalie Jane de Vries, Łukasz P. Olech, Pablo Moscato
Pages 165-212
An Introduction to Proximity Graphs
Luke Mathieson, Pablo Moscato
Pages 213-233
Clustering Consumers and Cluster-Specific Behavioural Models
Natalie Jane de Vries, Jamie Carlson, Pablo Moscato
Pages 235-267
Frequent Itemset Mining
Massimo Cafaro, Marco Pulimeno
Pages 269-304
Networks and Community Detection
Front Matter
Pages 305-305
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Business Network Analytics: From Graphs to Supernetworks
Pablo Moscato
Pages 307-400
Centrality in Networks: Finding the Most Important Nodes
Sergio Gómez
Pages 401-433
Overlapping Communities in Co-purchasing and Social Interaction Graphs: A Memetic Approach
Ademir Gabardo, Regina Berretta, Pablo Moscato
Pages 435-466
Taming a Graph Hairball: Local Exploration in a Global Context
James Abello, Daniel Mawhirter, Kevin Sun
Pages 467-490
Network-Based Models for Social Recommender Systems
Antonia Godoy-Lorite, Roger Guimerà, Marta Sales-Pardo
Pages 491-512
Using Network Alignment to Identify Conserved Consumer Behaviour Modelling Constructs
Luke Mathieson, Natalie Jane de Vries, Pablo Moscato
Pages 513-541
Memetic Algorithms
Front Matter
Pages 543-543
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Memetic Algorithms for Business Analytics and Data Science: A Brief Survey
Pablo Moscato, Luke Mathieson
Pages 545-608
A Memetic Algorithm for the Team Orienteering Problem
Dimitra Trachanatzi, Eleftherios Tsakirakis, Magdalene Marinaki, Yannis Marinakis, Nikolaos Matsatsinis
Pages 609-635
A Memetic Algorithm for Competitive Facility Location Problems
Benjamin Biesinger, Bin Hu, Günther R. Raidl
Pages 637-660 

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