The book "Data-Driven Modeling and Predictive Analytics in Business and Finance" presents a comprehensive overview of data-driven modeling and predictive analytics in business and finance, providing readers with the tools and techniques needed to make informed decisions in today's fast-paced data-driven world. The book covers topics such as data mining, machine learning, statistical modeling, and predictive analytics, and provides real-world examples of how these techniques are used in various industries. The book begins by discussing the importance of data-driven modeling and predictive analytics in business and finance, highlighting their growing importance in today's data-driven world. It then delves into the fundamentals of data mining, including data types, data preprocessing, and data visualization, before moving on to more advanced topics such as machine learning and statistical modeling. Throughout the book, the author emphasizes the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, arguing that this is essential for survival in a rapidly changing world.

В книге «Data-Driven Modeling and Predictive Analytics in Business and Finance» (Моделирование и прогнозная аналитика на основе данных в бизнесе и финансах) представлен всесторонний обзор моделирования и прогнозной аналитики на основе данных в бизнесе и финансах, предоставляющий читателям инструменты и методы, необходимые для принятия обоснованных решений в современном быстро меняющемся мире данных. В книге рассматриваются такие темы, как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, статистическое моделирование и предиктивная аналитика, а также приводятся реальные примеры того, как эти методы используются в различных отраслях. Книга начинается с обсуждения важности моделирования на основе данных и прогнозной аналитики в бизнесе и финансах, подчеркивая их растущую важность в современном мире на основе данных. Затем он углубляется в основы интеллектуального анализа данных, включая типы данных, предварительную обработку данных и визуализацию данных, прежде чем перейти к более продвинутым темам, таким как машинное обучение и статистическое моделирование. На протяжении всей книги автор подчёркивает необходимость личной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания, утверждая, что это необходимо для выживания в быстро меняющемся мире.

''