Descripción
La segunda edición de R for Marketing Research and Analytics sigue siendo el mejor lugar para aprender R para la investigación de mercados. Este libro es una introducción completa al poder de R para los profesionales de la investigación de mercados. El texto describe modelos estadísticos desde un punto de vista conceptual con una cantidad mínima de matemáticas, presuponiendo solo un conocimiento introductorio de estadística. Los capítulos prácticos aceleran la curva de aprendizaje al pedir a los lectores que interactúen con R desde el principio. Los temas centrales incluyen el lenguaje R, estadísticas básicas, modelos lineales y visualización de datos, que se presenta a lo largo del libro como una parte integral del análisis.
Los capítulos posteriores cubren temas más avanzados, pero están diseñados para ser accesibles para todos los analistas. Estas secciones examinan la regresión logística, la segmentación de clientes, el modelado lineal jerárquico, el análisis de cestas de compra, el modelado de ecuaciones estructurales y el análisis conjunto en R. El texto presenta de manera única los modelos bayesianos con un enfoque mínimamente complejo, demostrando y explicando los métodos bayesianos junto con los análisis tradicionales para el análisis de varianza, los modelos lineales y el análisis conjunto métrico y basado en la elección.
Con su énfasis en la visualización de datos, la evaluación de modelos y el desarrollo de la intuición estadística, este libro proporciona orientación para cualquier analista que busque desarrollar o mejorar sus habilidades en R para aplicaciones de marketing.
La segunda edición aumenta la utilidad del libro para estudiantes e instructores con la inclusión de ejercicios y diapositivas para el aula. Al mismo tiempo, conserva todas las características que lo convierten en un recurso vital para los profesionales: exposición no matemática, ejemplos modelados en problemas de marketing del mundo real, orientación intuitiva sobre métodos de investigación y código de aplicación inmediata.
Autor: Chris Chapman, Elea McDonnell Feit
Editorial: Springer
Publicado: 04/08/2019
Páginas: 487
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.55lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 1.02d
ISBN13: 9783030143152
ISBN10: 3030143155
Categorías BISAC:
- Informática | Software matemático y estadístico
- Negocios y Economía | Estadística
- Negocios y Economía | Econometría
Sobre el autor
Chris Chapman PhD es Investigador Cuantitativo Principal en Google y autor de Chapman & Feit, R for Marketing Research and Analytics (Springer, 2015). En la industria en general, es presidente del Foro de Técnicas Avanzadas de Investigación de 2017, expresidente del Consejo de Practicantes de la American Marketing Association y miembro de varios otros comités de conferencias e industria. Chris es el "evangelista del análisis conjunto" interno en Google, y un entusiasta colaborador de la comunidad de marketing cuantitativo externa, donde presenta regularmente innovaciones de investigación e imparte talleres sobre R, análisis conjunto, modelado estratégico y otros temas de análisis.
Elea McDonnell Feit es Profesora Asistente de Marketing en la Universidad de Drexel y Senior Fellow de Marketing en la Wharton School. Disfruta haciendo que los métodos cuantitativos sean accesibles a una amplia audiencia e imparte talleres y cursos sobre medición publicitaria, experimentos de marketing, análisis de marketing en R, modelado de elección discreta y métodos jerárquicos de Bayes. Es activa en los comités organizadores de conferencias para profesionales, incluyendo AMA Advanced Research Techniques Forum e INFORMS Business Analytics, y es autora de Chapman & Feit, R for Marketing Research and Analytics (Springer, 2015).