Competing On Analytics Berkompetensi Dalam Analitik Ilmu Baru Untuk Menang Updated
Download Competing On Analytics Berkompetensi Dalam Analitik Ilmu Baru Untuk Menang Updated PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Competing On Analytics Berkompetensi Dalam Analitik Ilmu Baru Untuk Menang Updated book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
COMPETING ON ANALYTICS Berkompetensi dalam Analitik, Ilmu Baru untuk Menang (UPDATED)
Author: Thomas H. Davenport & Jeanne G. Harris
language: id
Publisher: Elex Media Komputindo
Release Date: 2021-12-08
Ketika di dunia ini sebagian besar keunggulan kompetitif dengan basis tradisional telah menguap, bagaimana Anda akan menonjolkan kinerja perusahaan Anda dari yang lain? Gunakan analitik untuk membuat keputusan yang lebih baik dan mengekstrak nilai maksimum dari proses bisnis Anda. Dalam Competing on Analytics: Berkompetisi dalam Analitik, Ilmu Baru untuk Menang— updated, Thomas H. Davenport dan Jeanne G. Harris berpendapat bahwa batasan penggunaan data telah berubah secara dramatis. Perusahaan terkemuka melakukan lebih dari sekadar mengumpulkan dan menyimpan informasi dalam jumlah besar. Mereka sekarang membangun strategi kompetitif di seputar wawasan berbasis data yang, pada gilirannya, menghasilkan hasil bisnis yang mengesankan. Senjata rahasia mereka? Analitik: analisis kuantitatif dan statistik canggih dan pemodelan prediktif yang didukung oleh para pemimpin senior yang paham data dan teknologi informasi yang kuat. Mengapa bersaing di analitik? Pada saat perusahaan di banyak industri menawarkan produk serupa dan menggunakan teknologi serupa, proses bisnis yang khas sangat diperhitungkan. Banyak dasar persaingan sebelumnya—seperti keunggulan geografis atau regulasi protektif—telah terkikis oleh globalisasi. Teknologi eksklusif ditiru dan disalin dengan cepat, dan inovasi terobosan dalam produk atau layanan semakin sulit diraih. Pada akhirnya, semua ini menyisakan tiga hal sebagai dasar persaingan: eksekusi yang efisien dan efektif, pengambilan keputusan yang cerdas, dan emampuan untuk memeras setiap tetes nilai terakhir dari proses bisnis—semuanya dapat diperoleh melalui penggunaan analitik yang canggih dan tepat sasaran. Melalui analitik, perusahaan-perusahaan ini mengidentifikasi pelanggan mereka yang paling menguntungkan, mempercepat inovasi produk, mengoptimalkan rantai pasokan dan penetapan harga, serta memanfaatkan pendorong kinerja keuangan yang sebenarnya. Tepat waktu dan sangat dibutuhkan, Competing on Analytics menjadi alat bantu yang jitu untuk menulis ulang kemampuan bersaing Anda untuk menang.
Organization Change
Change is a constant in today's organizations. Leaders, managers, and employees at all levels must understand both how to implement planned changed and effectively handle unexpected change. The Fifth Edition of the Organization Change: Theory and Practice provides an eye-opening exploration into the nature of change by presenting the latest evidence-based research to discuss a range of theories, models, and perspectives on organization change. Bestselling author, W. Warner Burke, skillfully connects theory to practice with modern cases of effective and ineffective organization change, recent examples of transformational leadership and planned and revolutionary change, and best practices to successfully influence change. This fully-updated new edition also includes a new chapter on healthcare and government organizations, offering practical applications for non-profit organizations.
Text Mining with R
Author: Julia Silge
language: en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date: 2017-06-12
Much of the data available today is unstructured and text-heavy, making it challenging for analysts to apply their usual data wrangling and visualization tools. With this practical book, you’ll explore text-mining techniques with tidytext, a package that authors Julia Silge and David Robinson developed using the tidy principles behind R packages like ggraph and dplyr. You’ll learn how tidytext and other tidy tools in R can make text analysis easier and more effective. The authors demonstrate how treating text as data frames enables you to manipulate, summarize, and visualize characteristics of text. You’ll also learn how to integrate natural language processing (NLP) into effective workflows. Practical code examples and data explorations will help you generate real insights from literature, news, and social media. Learn how to apply the tidy text format to NLP Use sentiment analysis to mine the emotional content of text Identify a document’s most important terms with frequency measurements Explore relationships and connections between words with the ggraph and widyr packages Convert back and forth between R’s tidy and non-tidy text formats Use topic modeling to classify document collections into natural groups Examine case studies that compare Twitter archives, dig into NASA metadata, and analyze thousands of Usenet messages