ANALITICA DE NEGOCIOS CONNECT 12 MESES
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Capítulo 1: Introducción a la Analítica de Negocios
Capítulo 2: Gestión de datos y disputas
Capítulo 3: Resumen de medidas
Capítulo 4: Visualización de datos
Capítulo 5: Probabilidad y distribuciones de probabilidad
Capítulo 6: Inferencia estadística
Capítulo 7: Análisis de regresión
Capítulo 8: Más temas en el análisis de regresión
Capítulo 9: Regresión logística
Capítulo 10: Pronósticos con datos de series de tiempo
Capítulo 11: Introducción a la minería de datos
Capítulo 12: Minería de datos supervisada: k-vecinos más cercanos y NaiveBayes
Capítulo 13: Minería de datos supervisada: árboles de decisión
Capítulo 14: Minería de datos no supervisada
Capítulo 15: Modelado de hojas de cálculo
Capítulo 16: Análisis y simulación de riesgos
Capítulo 17: Optimización: Programación lineal
Capítulo 18: Más aplicaciones en optimización
Apéndice A: Grandes conjuntos de datos: descripción de variables y diccionario de datos
Apéndice B: Primeros pasos con Excel y complementos de Excel
Apéndice C: Primeros pasos con R
Apéndice D: Respuestas a ejercicios seleccionados
El libro de “Analítica de Negocios” se escribió desde cero para preparar a los estudiantes a comprender, administrar y visualizar los datos, aplicar las herramientas adecuadas y comunicar los hallazgos y su relevancia. A diferencia de otros textos que simplemente vuelven a empaquetar las estadísticas y los temas de investigación de operaciones tradicionales, este texto enhebra sin problemaslos temas de disputa de datos, análisis descriptivo, análisis predictivo yanálisis prescriptivo en un todo cohesivo. Proporciona un proceso de análisis holístico, que incluye el manejo de datos de la vida real que no son necesariamente "limpios" y/o "pequeños" y enfatiza la importancia de comunicar los hallazgos de manera efectiva al incluir funciones como una sinopsis (una breve muestra de escritura) y una muestra de reporte (una muestra de escritura más larga) en cada capítulo. Estas características ayudan a los estudiantes a desarrollar habilidades para articular el valorcomercial de la analítica mediante la comunicación de conocimientos adquiridos desde un punto de vista no técnico.