روش‌های بیزی می‌توانند مسائلی را حل کنند که به هیچ روش دیگری نمی‌توانید به طور قابل اعتمادی با آنها برخورد کنید. کنراد کارلبرگ، MVP مایکروسافت اکسل، با تکیه بر مهارت‌ها و تجربیات تحلیلی موجود خود در اکسل، به شما کمک می‌کند تا از قابلیت‌های بیزی اکسل نهایت استفاده را ببرید و برای انجام کارهای بیشتر به سمت R حرکت کنید.
کارلبرگ گام به گام، با مثال‌های دنیای واقعی، به شما نشان می‌دهد که چگونه از تحلیل بیزی برای حل طیف وسیعی از مسائل واقعی استفاده کنید. کارلبرگ اصطلاحاتی را که اغلب تحلیلگران را گیج می‌کند، توضیح می‌دهد و نمونه کد R را برای استفاده از بسته بازاندیشی در R و دروازه آن به استن ارائه می‌دهد.
همانطور که این رویکردهای بیزی را در جعبه ابزار تحلیلی خود قرار می‌دهید، یک مزیت رقابتی قدرتمند برای سازمان و خودتان ایجاد خواهید کرد.
ایده‌ها و استراتژی‌های کلیدی زیربنای تحلیل بیزی را بررسی کنید.
توزیع‌های پیشین، درستنمایی و پسین را تشخیص دهید و الگوریتم‌های مربوط به هدایت ورودی‌های نمونه‌گیری را مقایسه کنید.
از تقریب شبکه برای حل مسائل ساده تک متغیره استفاده کنید و محدودیت‌های آن را با افزایش پارامترها درک کنید.
شبیه‌سازی‌ها و رگرسیون‌های پیچیده را با تقریب درجه دوم و تابع quap ریچارد مک‌الریث انجام دهید.
مقادیر متن را طوری مدیریت کنید که انگار عددی هستند.
تکنیک نمونه‌گیری بیزی استاندارد طلایی امروزی را بیاموزید: زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC).
از MCMC برای بهینه‌سازی سرعت اجرا در مسائل با پیچیدگی بالا استفاده کنید.
کشف کنید که چه زمانی روش‌های فراوانی‌گرا شکست می‌خورند و روش‌های بیزی ضروری هستند – و چه زمانی باید از هر دو به صورت همزمان استفاده کرد.
