Analisi dei dati comportamentali con R e Python: Dati orientati al cliente per risultati aziendali reali

Recensioni dei lettori

Il libro è riconosciuto come una risorsa accessibile e perspicace per i lettori interessati all'analisi dei dati comportamentali, in quanto offre una guida pratica e un approccio chiaro ad argomenti complessi. Molti recensori sottolineano l'equilibrio tra rigore tecnico e accessibilità, che lo rende adatto sia ai professionisti che ai neofiti del settore. Tuttavia, alcune critiche sottolineano uno stile di scrittura contorto e la mancanza di copertura di alcuni argomenti.

⬤ Ben scritto e coinvolgente
⬤ bilancia rigore e accessibilità
⬤ offre approfondimenti pratici sull'analisi causale
⬤ indicazioni chiare sull'analisi dei dati comportamentali
⬤ include utili esempi di programmazione (R e Python)
⬤ raccomandazioni da parte di professionisti del settore
⬤ adatto a un pubblico ampio.

⬤ Alcuni ritengono che lo stile di scrittura sia contorto e le spiegazioni poco chiare
⬤ la copertura di alcuni argomenti è limitata
⬤ alcuni lettori hanno ritenuto che il libro sia eccessivo.

(basato su 16 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Sfruttate tutta la potenza dei dati comportamentali della vostra azienda imparando a utilizzare strumenti specifici per l'analisi dei dati comportamentali. I comuni algoritmi di data science e gli strumenti di analisi predittiva trattano i dati comportamentali dei clienti, come i clic su un sito web o gli acquisti in un supermercato, come qualsiasi altro dato.

Questa guida pratica introduce invece potenti metodi specifici per l'analisi dei dati comportamentali. La progettazione sperimentale avanzata aiuta a ottenere il massimo dai test A/B, mentre i diagrammi causali consentono di individuare le cause dei comportamenti anche quando non è possibile eseguire esperimenti. Scritto in uno stile accessibile per data scientist, analisti aziendali e scienziati comportamentali, questo libro pratico fornisce esempi completi ed esercizi in R e Python per aiutarvi a ottenere maggiori informazioni dai vostri dati, immediatamente.

Comprendere le specificità dei dati comportamentali. Esplorare le differenze tra misurazione e previsione.

Imparare a pulire e preparare i dati comportamentali. Progettare e analizzare esperimenti per prendere decisioni aziendali ottimali.

Utilizzare i dati comportamentali per comprendere e misurare cause ed effetti. Segmentare i clienti in modo trasparente e approfondito.