Analityka biznesowa

Opinie czytelników

Książka „Data Mining and Business Analytics with R” autorstwa Johannesa Ledoltera jest ogólnie dobrze przyjęta ze względu na praktyczne podejście do analizy danych przy użyciu R. Zapewnia solidne wprowadzenie do różnych technik statystycznych istotnych dla eksploracji danych, uzupełnione przykładami z życia wziętymi i ćwiczeniami dla czytelników zaznajomionych z R. Wielu użytkowników podkreśla jednak, że treść może nie być odpowiednia dla absolutnie początkujących w R lub statystyce, a niektóre sekcje nie zawierają dogłębnych wyjaśnień.

⬤ Przejrzysty i przystępny styl pisania, który dobrze wyjaśnia złożone koncepcje. Silny nacisk na praktyczne zastosowania i ćwiczenia z wykorzystaniem R.
⬤ Obejmuje szeroką gamę technik statystycznych i pakietów R.
⬤ Dobrze zorganizowana treść.
⬤ Dobrze zorganizowana treść, ułatwiająca czytelnikom śledzenie treści.
⬤ Dobra dla studentów lub profesjonalistów, którzy mają pewne doświadczenie w statystyce i chcą dowiedzieć się, jak zastosować R do analizy danych.

⬤ Zakłada wcześniejszą znajomość R i statystyki, przez co jest niedostępna dla zupełnie początkujących.
⬤ Niektórzy czytelnicy uważają, że wyjaśnienia matematyczne są zbyt powierzchowne lub pośpieszne.
⬤ Oparcie książki na konkretnych zestawach danych R może wydawać się przestarzałe dla niektórych czytelników.
⬤ Brak szczegółowej eksploracji zaawansowanych metod statystycznych; skupia się bardziej na stosowaniu technik niż na podstawach teoretycznych.
⬤ Niektórzy użytkownicy życzyliby sobie lepiej opisanego kodu R, ponieważ może on być mylący dla osób mniej doświadczonych w programowaniu.

(na podstawie 30 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Business Analytics

Zawartość książki:

Zbieranie, analizowanie i wydobywanie cennych informacji z dużej ilości danych wymaga łatwo dostępnych, solidnych narzędzi obliczeniowych i analitycznych. Data Mining and Business Analytics with R wykorzystuje oprogramowanie open source R do analizy, eksploracji i upraszczania dużych, wielowymiarowych zbiorów danych. W rezultacie czytelnicy otrzymują niezbędne wskazówki do modelowania i interpretowania skomplikowanych danych oraz stają się biegli w budowaniu potężnych modeli do przewidywania i klasyfikacji.

Podkreślając zarówno podstawowe koncepcje, jak i praktyczne umiejętności obliczeniowe, Data Mining and Business Analytics with R rozpoczyna się od omówienia standardowej regresji liniowej i znaczenia parsymonii w modelowaniu statystycznym. Książka zawiera ważne tematy, takie jak selekcja zmiennych oparta na karach (LASSO); regresja logistyczna; drzewa regresyjne i klasyfikacyjne; grupowanie; składowe główne i częściowe najmniejsze kwadraty; oraz analiza danych tekstowych i sieciowych. Ponadto, książka prezentuje:

⬤ Dokładne omówienie i obszerną demonstrację teorii stojącej za najbardziej przydatnymi narzędziami eksploracji danych.

⬤ Ilustracje pokazujące, jak wykorzystać przedstawione koncepcje w rzeczywistych sytuacjach.

⬤ Łatwo dostępne dodatkowe zestawy danych i powiązany kod R pozwalający czytelnikom na zastosowanie własnych analiz do omawianych materiałów.

⬤ Liczne ćwiczenia pomagające czytelnikom z umiejętnościami obliczeniowymi i pogłębiające ich zrozumienie materiału.

Data Mining and Business Analytics with R to doskonały podręcznik dla absolwentów kursów z zakresu eksploracji danych i analityki biznesowej. Książka jest również cennym źródłem informacji dla praktyków, którzy zbierają i analizują dane w dziedzinie finansów, zarządzania operacjami, marketingu i nauk informacyjnych.