Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka jest kompleksowym i praktycznym źródłem wiedzy dla badaczy marketingu, którzy chcą wykorzystać R do analizy danych i analityki. Zapewnia nowoczesny wgląd w techniki analityczne dostosowane do marketingu, z jasnymi wyjaśnieniami, przykładami z życia wziętymi i dokładnym omówieniem metod. Brakuje jednak systematycznego podejścia do kwestii walidacji i niektórych standardowych technik.
Zalety:** Doskonały towarzysz dla badaczy marketingu, specjalnie skoncentrowany na ich potrzebach. ** Nowoczesne podejście prezentujące techniki analityczne z praktycznej perspektywy. ** Przejrzysty styl pisania, przystępny dla początkujących i średnio zaawansowanych użytkowników. ** Kompleksowe omówienie metod istotnych dla analizy marketingowej. ** Wciągający format ze szczegółowymi grafikami i przejrzystymi blokami kodu dla R. ** Doskonały do nauki R, ze wskazówkami krok po kroku i praktycznymi przykładami.
Wady:** Nie omawia niektórych standardowych technik analizy, takich jak liniowa analiza dyskryminacyjna i analiza korespondencji. ** Ograniczona dyskusja na temat krytycznych kwestii walidacji i nadmiernego dopasowania. ** Niektóre błędy w kodowaniu i sprzeczne wskazówki zgłaszane przez użytkowników. ** Nie uwzględniono wszystkich istotnych tematów; pominięto analizę szeregów czasowych.
(na podstawie 32 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
R for Marketing Research and Analytics
Zawartość książki:
Ta książka jest kompletnym wprowadzeniem do potęgi R dla praktyków badań marketingowych. Tekst opisuje modele statystyczne z koncepcyjnego punktu widzenia przy minimalnej ilości matematyki, zakładając jedynie wstępną znajomość statystyki. Praktyczne rozdziały przyspieszają naukę, prosząc czytelników o interakcję z R od samego początku. Podstawowe tematy obejmują język R, podstawowe statystyki, modelowanie liniowe i wizualizację danych, która jest prezentowana jako integralna część analizy.
Późniejsze rozdziały obejmują bardziej zaawansowane tematy, ale mają być przystępne dla wszystkich analityków. Sekcje te badają regresję logistyczną, segmentację klientów, hierarchiczne modelowanie liniowe, analizę koszyka rynkowego, modelowanie równań strukturalnych i analizę conjoint w R. Tekst w wyjątkowy sposób przedstawia modele bayesowskie z minimalnie złożonym podejściem, demonstrując i wyjaśniając metody bayesowskie obok tradycyjnych analiz analizy wariancji, modeli liniowych oraz metrycznej i opartej na wyborze analizy conjoint.
Kładąc nacisk na wizualizację danych, ocenę modeli i rozwój intuicji statystycznej, książka ta zawiera wskazówki dla każdego analityka, który chce rozwijać lub doskonalić umiejętności w R w zastosowaniach marketingowych.
