Behavioral Data Analysis with R and Python: Datos orientados al cliente para obtener resultados empresariales reales

Opiniones de los lectores

El libro es reconocido como un recurso accesible y perspicaz para los lectores interesados en el análisis de datos conductuales, ya que ofrece orientación práctica y un enfoque claro de temas complejos. Muchos críticos destacan su equilibrio entre rigor técnico y accesibilidad, lo que lo hace adecuado tanto para profesionales como para principiantes en este campo. Sin embargo, algunas críticas apuntan a un estilo de redacción enrevesado y a la falta de cobertura de ciertos temas.

⬤ Bien escrito y atractivo
⬤ equilibra rigor y accesibilidad
⬤ ofrece conocimientos prácticos sobre análisis causal
⬤ orientación clara sobre análisis de datos de comportamiento
⬤ incluye útiles ejemplos de programación (R y Python)
⬤ recomendaciones de profesionales del campo
⬤ adecuado para un público amplio.

⬤ Algunos consideran que el estilo de redacción es enrevesado y las explicaciones poco claras
⬤ cobertura limitada de ciertos temas
⬤ algunos lectores opinan que exagera su contenido.

(basado en 16 opiniones de lectores)

Título original:

Behavioral Data Analysis with R and Python: Customer-Driven Data for Real Business Results

Contenido del libro:

Aproveche toda la potencia de los datos de comportamiento de su empresa aprendiendo herramientas diseñadas específicamente para el análisis de datos de comportamiento. Los algoritmos habituales de la ciencia de datos y las herramientas de análisis predictivo tratan los datos de comportamiento de los clientes, como los clics en un sitio web o las compras en un supermercado, igual que cualquier otro dato.

En cambio, esta guía práctica presenta potentes métodos adaptados específicamente al análisis de datos de comportamiento. El diseño experimental avanzado le ayuda a sacar el máximo partido de sus pruebas A/B, mientras que los diagramas causales le permiten desentrañar las causas de los comportamientos incluso cuando no puede realizar experimentos. Escrito en un estilo accesible para científicos de datos, analistas de negocio y científicos del comportamiento, este práctico libro proporciona ejemplos completos y ejercicios en R y Python para ayudarle a obtener más información de sus datos de forma inmediata.

Comprenda las particularidades de los datos de comportamiento. Explore las diferencias entre medición y predicción.

Aprenda a limpiar y preparar los datos de comportamiento. Diseñe y analice experimentos para tomar decisiones empresariales óptimas.

Utilice los datos de comportamiento para comprender y medir la causa y el efecto. Segmentar a los clientes de forma transparente y perspicaz.