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
Ik vind Knoowy de max! Door de hulp van andere studenten kan ik mijn examens makkelijker halen.
Knoowy is een top site waar je veel samenvattingen op kan vinden.
Prima service, snelle afhandeling. Ik ga hiervan gebruik maken gedurende mijn hele studie.
Een echte aanrader! Je vindt er heel wat nuttige samenvattingen!
Weer een goede ervaring met Knoowy. Makkelijk en snel een nette samenvatting.
Super handig, echt een goeie site. Ik ga dit in de toekomst vaker gebruiken!
Zeker de moeite als je een groot vak op het nippertje niet helemaal rond zou krijgen.
Betrouwbare website. Helpt me goed bij het studeren en herhalen.