Summary of the required articles of the course Data Science Methods for MADS of the University of Groningen (2021-2022). Included material is:
- Chapter 11.4 Evaluation of Statistical Models from Blattberg (2008)
- Kubler et al. (2017) Machine Learning and Big Data, chapter 19
- The predictive ability of different customer feedback metrics for retention, De Haan et al. (2015)
- Neslin et al. (2006) Defection detection: measuring and understanding the predictive accuracy of customer churn models
- Lemmens and Croux (2006) Bagging and boosting classification trees to predict churn
- Holtrop et al. (2017) No future without the past? predicting churn in the face of customer privacy
- Elements of statistical learning, Hastie et al. Chapter 4, 7 and 9.4
- Misra et al. (2019) Dynamic online pricing with incomplete information using multi armed bandit experiments
- Russo et al. A tutorial on Thomson Sampling Chapters 1-4
- AI ethics guidelines, up to and including chapter II
- ALTAI, including requirement 4, 5 and 7
- Soltys et al. (2015), Ensemble methods for uplift modelling
companies, brands, and consumers consumer psychology customer management customer models data engineering for mads data science methods for mads digital marketing intelligence international marketing market models marketing communication retail & omnichannel marketing statistical learning in marketing strategic marketing
Knoowy is voor mij een plek waar ik makkelijk kennis kan delen met andere studenten.
Via Knoowy heb je de vrijheid om ondersteuning te krijgen voor je verslagen, toetsen en opdrachten. Je zit nergens aan vast en je bent vrij om te kiezen wie jou de hulp biedt.
Makkelijk te gebruiken, veel keuze in documenten, goede studiehulp. Ik gebruik het dagelijks.
Goede, veilige en mooie website. Erg overzichtelijk veel aanbod en precies wat ik zocht.
Goede site om samenvattingen en verslagen op te kopen.
Knoowy is een geweldig platform om mijn lesmateriaal te promoten en te verkopen. De nieuwe mogelijkheid om bestanden te bundelen vind ik een aanwinst.
Dit is een hele handige site voor als je zelf niet goed kan of geen tijd hebt om samen te vatten. Aanrader!
Heel fijn dat deze website je studieloopbaan een beetje verlicht!