Pronóstico práctico de series temporales con R: Una guía práctica [2.ª edición]

Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide, Second Edition ofrece un enfoque aplicado a la previsión de series temporales. La previsión es un componente esencial del análisis predictivo. El libro introduce métodos y enfoques de previsión populares utilizados en una variedad de aplicaciones empresariales.

El libro ofrece explicaciones claras, ejemplos prácticos y ejercicios y casos al final de cada capítulo. Los lectores aprenderán a utilizar métodos de previsión empleando el software R, de código abierto y gratuito, para desarrollar soluciones de previsión eficaces que extraigan valor empresarial de los datos de series temporales.

Con una organización mejorada y material nuevo, la segunda edición también incluye:

• Métodos de previsión populares que incluyen algoritmos de suavizado, modelos de regresión y redes neuronales
• Un enfoque práctico para evaluar el rendimiento de las soluciones de previsión
• Una exposición de análisis de negocio centrada en la vinculación de la previsión de series temporales con los objetivos empresariales
• Casos guiados para integrar los conocimientos adquiridos utilizando datos reales
• Problemas al final del capítulo para facilitar el aprendizaje activo
• Un sitio complementario con conjuntos de datos, código R, recursos de aprendizaje y materiales para el instructor (soluciones a ejercicios, estudios de caso)Libro de texto disponible a nivel mundial, disponible tanto en tapa blanda como en formato Kindle

Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide, Second Edition es el libro de texto perfecto para cursos de pregrado, posgrado y MBA, así como programas profesionales en ciencia de datos y análisis de negocio. El libro también está diseñado para profesionales en los campos de investigación de operaciones, gestión de la cadena de suministro, marketing, economía, finanzas y gestión. Para más información, visite forecastingbook.com

Autor: Kenneth C. Lichtendahl Jr., Galit Shmueli
Editorial: Axelrod Schnall Publishers
Publicado: 19/07/2016
Páginas: 234
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0,91 libras
Tamaño: 10,00 alto x 7,01 ancho x 0,49 profundidad
ISBN13: 9780997847918
ISBN10: 0997847913
Categorías BISAC:
- Negocios y Economía | Previsión

Sobre el Autor

GALIT SHMUELI es Profesora Distinguida en el Instituto de Ciencias del Servicio de la Universidad Nacional Tsing Hua, Taiwán. Es coautora del éxito de ventas Data Mining for Business Intelligence, entre otros libros y numerosas publicaciones en revistas de primer nivel. Ha diseñado e impartido cursos sobre previsión, minería de datos, estadística y otros temas de análisis de datos en la Smith School of Business de la Universidad de Maryland, la Indian School of Business, la Universidad Nacional Tsing Hua y en línea en Statistics.com.

KENNETH C. LICHTENDAHL JR. es Profesor Asociado de Administración de Empresas en la Darden School of Business de la Universidad de Virginia. Se especializa en la enseñanza de ciencia de datos a estudiantes de MBA con R. Fue reconocido por The Case Centre como su Profesor de Casos Sobresaliente de 2015 por su curso Data Science in Business. Su investigación se centra ampliamente en la elaboración, evaluación y combinación de previsiones y ha sido publicada en destacadas revistas académicas como Management Science. Para más información, visite galitshmueli.com

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