The InfoQ framework is relevant in the design, monitoring and general assessment of work performed by statisticians and analysts who deploy analytic tools on a given dataset, to generate knowledge. The book shows how to bring together the notions of goal, data, analysis and utility that are the main building blocks of data analysis within any domain. Whether the information quality of a dataset is sufficient is of practical importance at many stages of the data analytics journey, from the pre-data collection stage (to determine what data to collect) to the post-data collection and post-analysis stages (evaluating the usefulness of the analysis). It is also critical to various stakeholders: data collection agencies, analysts, data scientists, and management. This book is designed as a prime reference and textbook on the topic of InfoQ. It will be useful in traditional data analysis courses (statistics, data mining, data analysis, business analytics, operations research, etc.), and especially as part of the growing number of graduate programs in business analytics and data science. Consisting of three part, this book introduces InfoQ and the InfoQ framework, presents case studies of real-world analysis using the InfoQ framework, in a wide range of applications such as education, healthcare, information technology, risk management and marketing, surveys. Furthermore, this book is dedicated to implementation issues of InfoQ.  

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