Analitica aziendale

Recensioni dei lettori

Il libro “Data Mining and Business Analytics with R” di Johannes Ledolter è generalmente ben accolto per il suo approccio pratico all'analisi dei dati con R. Fornisce una solida introduzione a varie tecniche statistiche rilevanti per il data mining, integrate da esempi reali ed esercizi per i lettori che hanno familiarità con R. Tuttavia, molti utenti sottolineano che il contenuto potrebbe non essere adatto ai principianti assoluti di R o di statistica, e alcune sezioni mancano di spiegazioni approfondite.

⬤ Stile di scrittura chiaro e accessibile che spiega bene concetti complessi.
⬤ Forte enfasi sulle applicazioni pratiche e sugli esercizi pratici con R.
⬤ Copre un'ampia varietà di tecniche statistiche e di pacchetti R.
⬤ Contenuto ben organizzato, che consente di ottenere un'ottima qualità di lettura.
⬤ Contenuto ben organizzato, che facilita il lettore nel seguire il testo.
⬤ Ottimo per studenti o professionisti che hanno una certa preparazione in statistica e vogliono imparare ad applicare R per l'analisi dei dati.

⬤ Presuppone una conoscenza preliminare di R e della statistica, il che lo rende inaccessibile ai principianti.
⬤ Alcuni lettori trovano le spiegazioni matematiche troppo superficiali o affrettate.
⬤ La dipendenza del libro da particolari set di dati R può sembrare obsoleta per alcuni lettori.
⬤ Manca un'esplorazione dettagliata dei metodi statistici avanzati; si concentra più sull'applicazione delle tecniche che sulle basi teoriche.
⬤ Alcuni utenti auspicano che il codice R sia meglio annotato, in quanto può essere fonte di confusione per i meno esperti di programmazione.

(basato su 30 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Business Analytics

Contenuto del libro:

La raccolta, l'analisi e l'estrazione di informazioni preziose da una grande quantità di dati richiede strumenti computazionali e analitici robusti e facilmente accessibili. Data Mining e Business Analytics con R utilizza il software open source R per l'analisi, l'esplorazione e la semplificazione di grandi insiemi di dati ad alta dimensionalità. Di conseguenza, i lettori ricevono le indicazioni necessarie per modellare e interpretare dati complessi e diventare esperti nella costruzione di potenti modelli di previsione e classificazione.

Evidenziando sia i concetti di base che le abilità pratiche di calcolo, Data Mining e Business Analytics con R inizia con la trattazione della regressione lineare standard e dell'importanza della parsimonia nella modellazione statistica. Il libro include argomenti importanti come la selezione delle variabili basata sulla penalità (LASSO), la regressione logistica, la regressione e gli alberi di classificazione, il clustering, le componenti principali e i minimi quadrati parziali e l'analisi dei dati di testo e di rete. Inoltre, il libro presenta:

⬤ Una discussione approfondita e un'ampia dimostrazione della teoria alla base dei più utili strumenti di data mining.

⬤ Illustrazioni di come utilizzare i concetti esposti in situazioni reali.

⬤ Set di dati aggiuntivi prontamente disponibili e relativo codice R che consente ai lettori di applicare le proprie analisi ai materiali discussi.

⬤ Numerosi esercizi per aiutare i lettori a sviluppare le loro capacità di calcolo e ad approfondire la loro comprensione del materiale.

Data Mining and Business Analytics with R è un eccellente testo di livello universitario per i corsi di data mining e business analytics. Il libro è anche un riferimento prezioso per i professionisti che raccolgono e analizzano dati nei campi della finanza, della gestione operativa, del marketing e delle scienze dell'informazione.