Social Media Data Mining and Analytics
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Inc, 2018
- Brossura
- Nuovo

Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
Venditore AbeBooks dal 9 ottobre 2009
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Harness the power of social media to predict customer behavior and improve sales Social media is the biggest source of Big Data. Because of this, 90% of Fortune 500 companies are investing in Big Data initiatives that will help them predict consumer behavior to produce better sales results. Written by Dr. Num Pages: 432 pages. BIC Classification: UDBS; UNF. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 250 x 150 x 15. Weight in Grams: 666. . 2018. 1st Edition. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Codice articolo V9781118824856
- Titolo
- Social Media Data Mining and Analytics
- Autore
- Gabor Szabo
- Editore
- John Wiley & Sons Inc
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1118824857
- ISBN 13
- 9781118824856
Social media is the biggest source of Big Data. Because of this, 90% of Fortune 500 companies are investing in Big Data initiatives that will help them predict consumer behavior to produce better sales results. Social Media Data Mining and Analytics shows analysts how to use sophisticated techniques to mine social media data, obtaining the information they need to generate amazing results for their businesses.
Social Media Data Mining and Analytics isn't just another book on the business case for social media. Rather, this book provides hands-on examples for applying state-of-the-art tools and technologies to mine social media - examples include Twitter, Wikipedia, Stack Exchange, LiveJournal, movie reviews, and other rich data sources. In it, you will learn:
- The four key characteristics of online services-users, social networks, actions, and content
- The full data discovery lifecycle-data extraction, storage, analysis, and visualization
- How to work with code and extract data to create solutions
- How to use Big Data to make accurate customer predictions
- How to personalize the social media experience using machine learning
Using the techniques the authors detail will provide organizations the competitive advantage they need to harness the rich data available from social media platforms.
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Informazioni sull’autore
GABOR SZABO, PHD, is a Senior Staff Software Engineer at Tesla and a former data scientist at Twitter, where he focused on predicting user behavior and content popularity in crowdsourced online services, and on modeling large-scale content dynamics. He also authored the PyCascading data processing library.
GUNGOR POLATKAN, PHD, is a Tech Lead/Engineering Manager designing and implementing end-to-end machine learning and artificial intelligence offline/online pipelines for the LinkedIn Learning relevance backend. He was previously a machine learning scientist at Twitter, where he worked on topics such as ad targeting and user modeling.
P. OSCAR BOYKIN, PHD, is a software engineer at Stripe where he works on machine learning infrastructure. He was previously a Senior Staff Engineer at Twitter, where he worked on data infrastructure problems. He is coauthor of the Scala big-data libraries Algebird, Scalding and Summingbird.
ANTONIOS CHALKIOPOULOS, MSC, is a Distributed Systems Specialist. A system engineer who has delivered fast/big data projects in media, betting, and finance, he is now leading the effort on the Lenses platform for data streaming as a co-founder and CEO at https://lenses.stream.
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Conor Kenny
Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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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.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
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 Kennys Bookstore, Olney, Maryland, U.S.A., 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.
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