Daniel Dan: Text Mining and Analytics for Marketing, Gebunden
Text Mining and Analytics for Marketing
- Using R for Classification, Visualization and Analysis
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- Verlag:
- Springer-Verlag GmbH, 02/2026
- Einband:
- Gebunden
- Sprache:
- Englisch
- ISBN-13:
- 9783032080851
- Artikelnummer:
- 12447611
- Sonstiges:
- Approx. 360 p. 103 illus., 51 illus. in color.
- Erscheinungstermin:
- 16.2.2026
- Serie:
- Springer Texts in Business and Economics
- Hinweis
-
Achtung: Artikel ist nicht in deutscher Sprache!
Klappentext
This book offers a comprehensive introduction to text mining and text analytics tailored for marketers. It presents key techniques for analyzing, compressing, classifying, and visualizing textual data and user-generated content (UGC), with a particular emphasis on using R software. These methods enable readers to effectively prepare and manipulate textual data to uncover actionable marketing insights.
In today's digital landscape, analyzing online chatter, sentiment, preferences, and other forms of electronic word-of-mouth has become an essential skill for marketing researchers and professionals. Through a rich collection of examples, program code, and hands-on exercises, this book equips both students and marketing managers with the theoretical foundation and practical skills needed to apply text-based data analysis to contemporary marketing challenges.
Biografie (Thomas Reutterer)
Thomas Reutterer ist außerordentlicher Universitätsprofessor am Institut für Handel und Marketing der Wirtschaftsuniversität Wien. Er war Gastprofessor an der University of Sydney und verbrachte ein Sabbatical bei der internationalen Marketing- und Strategieberatung Simon-Kucher&Partners. Seine Forschungsschwerpunkte beinhalten die Themenbereiche Preis- und Category-Management im Handel, Sortimentsverbundanalyse, Customer Relationship Management (CRM) sowie dynamische Segmentierungsansätze.