Análisis práctico de textos: Interpretación de textos y datos no estructurados para la inteligencia empresarial

Opiniones de los lectores

El libro «Practical Text Analytics» ha sido elogiado por hacer accesible y comprensible para un público más amplio el complejo campo del análisis de textos. Aunque ofrece una visión general sólida y una perspectiva práctica de la analítica de textos, algunos lectores consideraron que carecía de ejemplos avanzados y contenía varios errores.

⬤ Estilo de redacción accesible que simplifica conceptos complejos.
⬤ Proporciona una sólida visión general de las técnicas y herramientas de análisis de textos.
⬤ Incluye capítulos útiles, en particular sobre el análisis bayesiano.
⬤ Ofrece ideas prácticas adecuadas para no expertos.
⬤ Contiene humor y ejemplos cercanos para atraer al lector.

⬤ Contiene faltas de ortografía e información repetida.
⬤ Le faltan aplicaciones empresariales más avanzadas y ejemplos prácticos.
⬤ Algunos gráficos se consideran irrelevantes o están mal explicados.
⬤ Puede confundir inicialmente a los recién llegados al tema sin conocimientos básicos.

(basado en 13 opiniones de lectores)

Título original:

Practical Text Analytics: Interpreting Text and Unstructured Data for Business Intelligence

Contenido del libro:

Salvando las distancias entre el profesional del marketing que debe poner en práctica el análisis de textos y los expertos en análisis de datos, Practical Text Analytics es una guía accesible sobre los numerosos avances en el análisis de textos.

Explica los distintos enfoques y métodos, sus usos, sus puntos fuertes y sus puntos débiles, de una forma relevante para los profesionales del marketing. Cada capítulo incluye ilustraciones y gráficos, sugerencias y consejos, indicaciones sobre las herramientas y técnicas, definiciones y estudios de casos/ejemplos.

El consultor e investigador Steven Struhl presenta el proceso de análisis de textos de forma que ayudará a los profesionales del marketing a aclarar y organizar la confusa gama de métodos, formular las preguntas adecuadas y aplicar los resultados con éxito para encontrar significado a cualquier dato no estructurado y desarrollar nuevas estrategias de marketing eficaces.