Puntuación:
El libro es una guía práctica y bien estructurada para el análisis de datos en STATA y es beneficioso para investigadores de todos los niveles. Hace hincapié en la gestión del flujo de trabajo, la documentación y la organización de los datos, lo que lo convierte en un recurso valioso para cualquiera que trabaje con grandes conjuntos de datos. Sin embargo, se centra principalmente en STATA, lo que puede no ser tan relevante para los usuarios de otros lenguajes de programación como R.
Ventajas:⬤ Bien organizado y fácil de leer
⬤ proporciona consejos prácticos para la gestión de datos
⬤ útil para organizar y documentar la investigación
⬤ aplicable a varios niveles de dominio de STATA
⬤ ofrece ejemplos y puntos de vista específicos
⬤ ayuda a mejorar el flujo de trabajo y la eficiencia
⬤ muy recomendado por los usuarios
⬤ redacción clara y valiosas sugerencias de flujo de trabajo.
⬤ Principalmente orientado a los usuarios de STATA, lo que puede limitar su aplicabilidad para aquellos que utilizan otro software como R
⬤ algunos usuarios lo encuentran básico si ya tienen experiencia con STATA
⬤ la versión Kindle es criticada por la falta de información
⬤ falta de ejercicios para la práctica
⬤ algunos revisores mencionan que puede ser aburrido debido a la naturaleza de la gestión de datos.
(basado en 30 opiniones de lectores)
The Workflow of Data Analysis Using Stata
The Workflow of Data Analysis Using Stata, de J. Scott Long, es una herramienta de productividad esencial para los analistas de datos.
Long presenta lecciones obtenidas de su experiencia y demuestra cómo diseñar e implementar flujos de trabajo eficientes tanto para proyectos de una sola persona como para proyectos en equipo. Tras presentar los flujos de trabajo y explicar cómo un mejor flujo de trabajo puede facilitar el trabajo con datos, Long describe la planificación, organización y documentación del trabajo.
Luego introduce cómo escribir y depurar archivos do de Stata y cómo usar macros locales y globales. Después de una discusión de las convenciones que simplifican enormemente el análisis de datos, el autor cubre la limpieza, el análisis y la protección de los datos.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)