"Modeling Online Auctions" - книга, которая рассматривает современные статистические методы сбора, анализа и моделирования данных онлайн-аукционов. Авторы книги предлагают новый подход к идентификации препятствий и постановке новых вопросов, используя данные онлайн-аукционов. Они используют методы из области статистики, data mining, информационных систем и экономики.
В книге рассматриваются методы сбора данных для онлайн-аукционов, моделирования посетителей и ставок, а также методы и модели для прогнозирования цен на аукционах. Рассматриваются также методы исследования данных, такие как совмещение временных рядов и срезов, кластеризация кривых, полу-непрерывные структуры данных и структуры данных в иерархии.
В книге приводятся примеры на языках программирования R и MATLAB, и на официальном сайте книги можно найти примеры данных и кода на этих языках для повторения анализа и изучения новых методов.
"Modeling Online Auctions" - это ценный источник информации для студентов магистерских программ по data mining и прикладной регрессионной аналитики, а также для исследователей в области статистики, информационных систем, бизнеса и маркетинга, работающих с электронными данными и ищущих новых подходов для понимания онлайн-аукционов и процессов, связанных с ними.
Хотите узнать больше о передовых статистических методах сбора и анализа данных онлайн-аукционов? Тогда эта книга для вас! В ней рассказывается о том, как использовать разного типа методы, от функционального анализа и уравнений в частных производных до пространственных моделей и стохастических процессов для исследования отношений в данных для аукционов. В дополнение, вы сможете открыть для себя множество новых идей и методов статистического анализа через программные продукты типа R и MATLAB, представленные в приложениях книги.
Электронная Книга «Modeling Online Auctions» написана автором Shmueli Galit в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470642597
Описание книги от Shmueli Galit
Explore cutting-edge statistical methodologies for collecting, analyzing, and modeling online auction data Online auctions are an increasingly important marketplace, as the new mechanisms and formats underlying these auctions have enabled the capturing and recording of large amounts of bidding data that are used to make important business decisions. As a result, new statistical ideas and innovation are needed to understand bidders, sellers, and prices. Combining methodologies from the fields of statistics, data mining, information systems, and economics, Modeling Online Auctions introduces a new approach to identifying obstacles and asking new questions using online auction data. The authors draw upon their extensive experience to introduce the latest methods for extracting new knowledge from online auction data. Rather than approach the topic from the traditional game-theoretic perspective, the book treats the online auction mechanism as a data generator, outlining methods to collect, explore, model, and forecast data. Topics covered include: Data collection methods for online auctions and related issues that arise in drawing data samples from a Web site Models for bidder and bid arrivals, treating the different approaches for exploring bidder-seller networks Data exploration, such as integration of time series and cross-sectional information; curve clustering; semi-continuous data structures; and data hierarchies The use of functional regression as well as functional differential equation models, spatial models, and stochastic models for capturing relationships in auction data Specialized methods and models for forecasting auction prices and their applications in automated bidding decision rule systems Throughout the book, R and MATLAB software are used for illustrating the discussed techniques. In addition, a related Web site features many of the book's datasets and R and MATLAB code that allow readers to replicate the analyses and learn new methods to apply to their own research. Modeling Online Auctions is a valuable book for graduate-level courses on data mining and applied regression analysis. It is also a one-of-a-kind reference for researchers in the fields of statistics, information systems, business, and marketing who work with electronic data and are looking for new approaches for understanding online auctions and processes. Visit this book's companion website by clicking here
