R per la ricerca di marketing e l'analisi

Recensioni dei lettori

Il libro “R per la ricerca di marketing” è molto apprezzato per la sua chiarezza, gli esempi pratici e l'approccio didattico strutturato, che lo rendono una risorsa preziosa sia per i principianti che per gli utenti avanzati. Tuttavia, è stato criticato per la scarsa qualità della rilegatura e per le limitazioni della versione Kindle. Inoltre, alcuni recensori ritengono che i contenuti di marketing siano secondari e che gli esempi utilizzati siano un po' artificiosi.

Scrittura chiara e personale, esempi pratici, struttura intelligente che costruisce la conoscenza in modo progressivo, forte attenzione alla R di base, contenuti rilevanti per la ricerca UX e l'analisi di marketing.

Scarsa qualità della rilegatura nelle edizioni fisiche, versione Kindle limitata a un certo numero di dispositivi, esempi di marketing considerati artificiali e non strettamente legati alle reali attività di marketing.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

R for Marketing Research and Analytics

Contenuto del libro:

La seconda edizione di R for Marketing Research and Analytics continua a essere il luogo migliore per imparare R per la ricerca di marketing. Questo libro è un'introduzione completa alle potenzialità di R per i professionisti della ricerca di marketing. Il testo descrive i modelli statistici da un punto di vista concettuale con una quantità minima di matematica, presupponendo solo una conoscenza introduttiva della statistica. I capitoli pratici accelerano la curva di apprendimento chiedendo ai lettori di interagire con R fin dall'inizio. Gli argomenti principali includono il linguaggio R, le statistiche di base, la modellazione lineare e la visualizzazione dei dati, che viene presentata come parte integrante dell'analisi.

I capitoli successivi trattano argomenti più avanzati, ma sono pensati per essere accessibili a tutti gli analisti. In questi capitoli vengono esaminati la regressione logistica, la segmentazione dei clienti, la modellazione lineare gerarchica, l'analisi dei panieri di mercato, la modellazione delle equazioni strutturali e la conjoint analysis in R. Il testo presenta in modo unico i modelli bayesiani con un approccio minimamente complesso, dimostrando e spiegando i metodi bayesiani accanto alle analisi tradizionali per l'analisi della varianza, i modelli lineari e la conjoint analysis basata su metriche e scelte.

Grazie all'enfasi posta sulla visualizzazione dei dati, sulla valutazione dei modelli e sullo sviluppo dell'intuizione statistica, questo libro fornisce una guida per tutti gli analisti che desiderano sviluppare o migliorare le competenze in R per le applicazioni di marketing.

La seconda edizione aumenta l'utilità del libro per studenti e docenti con l'inclusione di esercizi e diapositive in classe. Allo stesso tempo, mantiene tutte le caratteristiche che lo rendono una risorsa vitale per i professionisti: esposizione non matematica, esempi modellati su problemi di marketing del mondo reale, guida intuitiva sui metodi di ricerca e codice immediatamente applicabile.