Descripción
Manual de grafos y redes en People Analytics: con ejemplos en R y Python cubre la teoría y la implementación práctica de métodos de grafos en R y Python para el análisis de personas y redes organizacionales. Comenzando con una descripción general de los orígenes de la teoría de grafos y sus aplicaciones actuales en las ciencias sociales, el libro procede a dar instrucciones técnicas detalladas sobre cómo construir y almacenar grafos a partir de datos, cómo visualizar esos grafos de manera atractiva y cómo convertir estructuras de datos comunes en un formato compatible con grafos.
El libro explora en detalle elementos críticos del análisis de redes, incluyendo la medición de distancia y centralidad, la detección de comunidades y camarillas, y el análisis de asortatividad y similitud. Un capítulo de extensión ofrece una introducción a las tecnologías de bases de datos de grafos. Se utilizan conjuntos de datos reales de varios contextos de investigación tanto para la instrucción como para ejercicios de práctica al final de cada capítulo, y un capítulo final contiene conjuntos de datos y ejercicios ideales para proyectos personales o grupales más grandes de diferentes niveles de dificultad.
Características principales:
- Código de implementación inmediata, con ilustraciones extensas y variadas de variantes y diseños de grafos
- Ejemplos y ejercicios en una variedad de contextos de la vida real que incluyen negocios, política, educación, redes sociales e investigación criminal
- Capítulo dedicado a los métodos de visualización de grafos
- Recorridos prácticos de usos metodológicos comunes: encontrar actores influyentes en grupos, descubrir estructuras comunitarias ocultas, facilitar la interacción diversa en organizaciones, detectar la alineación política, determinar qué influye en la conexión y el apego
- Varios conjuntos de datos descargables para usar tanto en clase como en proyectos de aprendizaje individuales
- Capítulo final dedicado a ejemplos de proyectos individuales o grupales
Autor: Keith McNulty
Editorial: CRC Press
Publicado: 20/06/2022
Páginas: 268
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.90 libras
Tamaño: 9.10h x 6.10w x 0.50d
ISBN13: 9781032204970
ISBN10: 1032204974
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y estadística | General
- Negocios y economía | Recursos humanos y gestión de personal
- Negocios y economía | Estadística
Acerca del autor
Keith McNulty, PhD, es un destacado profesional de las matemáticas aplicadas, la estadística, la psicometría y la analítica de personas. Actualmente es director global de ciencia y analítica del talento en McKinsey & Company.
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