R para el análisis empresarial

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una experiencia mixta a los lectores. Aunque contiene información valiosa sobre R y la analítica, muchos usuarios se sintieron decepcionados por su edición, su estructura incoherente y las suposiciones sobre los conocimientos previos de estadística del lector. El libro sirve como una visión general incompleta más que como una guía completa sobre R y la analítica empresarial.

El libro cubre una amplia gama de métodos analíticos y fuentes de datos, proporcionando una buena visión general de R e información práctica sobre herramientas. Presenta muchas citas y referencias, lo que lo convierte en un recurso útil. Algunos usuarios encontraron el capítulo de gráficos de datos fuerte y apreciaron la inclusión de entrevistas con figuras notables en la comunidad R.

El libro adolece de una mala edición, falta de estructura coherente y explicaciones incompletas. Muchos lectores lo encontraron decepcionante en profundidad, con suposiciones de que el lector tiene conocimientos estadísticos previos. Se señalaron problemas técnicos con la versión Kindle, y algunos consideraron que el libro no enseña adecuadamente R o análisis de negocios y se apoya en gran medida en las herramientas GUI.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

R for Business Analytics

Contenido del libro:

R for Business Analytics examina algunas de las tareas más comunes realizadas por los analistas de negocio y ayuda al usuario a navegar por la riqueza de información de R y sus 4000 paquetes. Con esta información, el lector puede seleccionar los paquetes que pueden ayudar a procesar las tareas analíticas con el mínimo esfuerzo y la máxima utilidad. En este libro se hace hincapié en el uso de interfaces gráficas de usuario (GUI) para acortar aún más y doblar la famosa curva de aprendizaje en el aprendizaje de R. Este libro tiene como objetivo ayudarle a iniciarse en la analítica incluyendo capítulos sobre visualización de datos, ejemplos de código sobre analítica web y analítica de medios sociales, clustering, modelos de regresión, minería de texto, modelos de minería de datos y previsión. El libro trata de exponer al lector a una amplia gama de temas de análisis empresarial sin enterrar al usuario en una profundidad innecesaria. Las referencias y enlaces incluidos permiten al lector profundizar en los temas de análisis empresarial.

Este libro está dirigido a analistas de negocio con conocimientos básicos de programación para utilizar R for Business Analytics. Tenga en cuenta que el ámbito del libro no es la teoría estadística ni la investigación a nivel de posgrado en estadística, sino que está dirigido a los profesionales de la analítica empresarial. Business Analytics (BA) se refiere al campo de la exploración e investigación de los datos generados por las empresas. La inteligencia empresarial (BI) es la difusión fluida de información a través de la organización, que implica principalmente métricas empresariales tanto pasadas como actuales para el uso de apoyo a la toma de decisiones en las empresas. La minería de datos (DM) es el proceso de descubrir nuevos patrones a partir de grandes volúmenes de datos utilizando algoritmos y métodos estadísticos. Para diferenciar entre los tres, BI son principalmente informes actuales, BA son modelos para predecir y elaborar estrategias y DM coincide con patrones en grandes datos. El software estadístico R es la plataforma de análisis de más rápido crecimiento en el mundo, y está establecido tanto en el mundo académico como en las empresas por su solidez, fiabilidad y precisión.

El libro utiliza las famosas observaciones de Albert Einstein sobre hacer las cosas tan simples como sea posible, pero no más simples. Este libro disipará las últimas dudas que le quedaban sobre el uso de R en su entorno empresarial. Incluso los usuarios no técnicos disfrutarán con los ejemplos fáciles de usar. Las entrevistas con creadores y usuarios corporativos de R hacen que el libro sea muy ameno. El autor cree firmemente que Isaac Asimov fue mejor escritor divulgador de la ciencia que cualquier autor de libros de texto o revistas.