ANALITICA DE NEGOCIOS
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 ydiccionario 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 problemas los temas de disputa de datos, análisis descriptivo, análisis predictivo y análisis 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 valor comercial de la analítica mediante la comunicación de conocimientos adquiridos desde un punto de vista no técnico.