Data Science for Fundraising: Build Data-Driven Solutions Using R
Nandeshwar, Ashutosh R; Devine, Rodger
Lingua: inglese
Editore: Data Insight Partners LLC, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: Biblios, frankfurt am main, hessen, GermaniaBiblios
Venditore AbeBooks dal 10 settembre 2024
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Codice articolo 18383013590
- Titolo
- Data Science for Fundraising: Build Data-Driven Solutions Using R
- Autore
- Nandeshwar, Ashutosh R; Devine, Rodger
- Editore
- Data Insight Partners LLC
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0692057846
- ISBN 13
- 9780692057841
Discover the techniques used by the top R programmers to generate data-driven solutions.
Although the non-profit industry has advanced using CRMs and donor databases, it has not fully explored the data stored in those databases. Meanwhile, the data scientists, in the for-profit industry, using sophisticated tools, have generated data-driven results and effective solutions for several challenges in their organizations.
Wouldn’t you like to learn these data science techniques to solve fundraising problems?
After reading Data Science for Fundraising, you can:
✔ Begin your data science journey with R
✔ Import data from Excel, text and CSV files, and databases, such as sqllite and Microsoft's SQL Server
✔ Apply data cleanup techniques to remove unnecessary characters and whitespace
✔ Manipulate data by removing, renaming, and ordering rows and columns
✔ Join data frames using dplyr
✔ Perform Exploratory Data Analysis by creating box-plots, histograms, and Q-Q plots
✔ Understand effective data visualization principles, best practices, and techniques
✔ Use the right chart type after understanding the advantages and disadvantages of different chart types
✔ Create beautiful maps by ZIP code, county, and state
✔ Overlay maps with your own data
✔ Create elegant data visualizations, such as heat maps, slopegraphs, and animated charts
✔ Become a data visualization expert
✔ Create Recency, Frequency, Monetary (RFM) models
✔ Build predictive models using machine learning techniques, such as K-nearest neighbor, Naive Bayes, decision trees, random forests, gradient boosting, and neural network
✔ Build deep learning neural network models using TensorFlow
✔ Predict next transaction amount using regression and machine learning techniques, such as neural networks and quantile regression
✔ Segment prospects using clustering and association rule mining
✔ Scrape data off the web and create beautiful reports from that data
✔ Predict sentiment using text mining and Twitter data
✔ Analyze social network data using measures, such as betweenness, centrality, and degrees
✔ Visualize social networks by building beautiful static and interactive maps
✔ Learn the industry-transforming trends
Regardless of your skill level, you can equip yourself and help your organization succeed with these data science techniques using R.
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Biblios, frankfurt am main, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
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