L'économie de partage et le Big Data analytics
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À propos de ce livre

Les différentes facettes de l'économie de partage offrent de nombreuses opportunités aux entreprises, en particulier celles qui se distinguent par leurs idées créatives et leurs capacités à connecter facilement les acheteurs et les vendeurs de biens et servicesviades plateformes numériques. À l'origine de la croissance de cette économie, les technologies numériques avancées génèrent des milliards d'octets de données constituant ce qu'on appelle le Big Data.Cet ouvrage met en évidence le rôle facilitateur du Big Data analytics, afin d'expliquer pourquoi et comment les algorithmes d'analyse de données peuvent être intégrés opérationnellement pour extraire de la valeur et améliorer les pratiques de l'économie de partage. Il examine les raisons pour lesquelles ces nouvelles techniques sont nécessaires aux entreprises de cette économie et propose une série d'applications pratiques illustrant l'utilisation des données dans l'écosystème de partage.

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Informations

Éditeur
ISTE Éditions
Année
2019
ISBN
9781784066079
Sujet
Ciencias biológicas
Sous-sujet
Investigación y metodología científicas

Table des matières

  1. Cover
  2. Table des matières
  3. Avant-propos
  4. Introduction
  5. PARTIE 1. L’économie de partageou l’émergence d’un nouveaumodèle économique
  6. Chapitre 1. L’économie de partage :un concept en construction
  7. Chapitre 2. Une opportunitépour le monde du business
  8. Chapitre 3. Les risques et les enjeuxde l’économie de partage
  9. Chapitre 4. Les plateformes numériqueset le mécanisme de partage
  10. PARTIE 2. Le Big Data analytics au servicede l’économie de partage
  11. Chapitre 5. Au-delà du mot « Big » :les changements
  12. Chapitre 6. L’art de l’Analytics
  13. Chapitre 7. Données et plateformesdans le contexte de partage
  14. Chapitre 8. Le Big Data analytics appliquéà l’économie de partage
  15. PARTIE 3. L’économie du partage ?Pas sans les algorithmesdu Big Data
  16. Chapitre 9. La régression linéaire
  17. Chapitre 10Les algorithmes de classification
  18. Chapitre 11. L’analyse en clusters
  19. Conclusion
  20. Bibliographie
  21. Index