Análisis multivariante de datos "Cómo buscar patrones de comportamiento en BIG DATA"

por Hernández Estrada, Adolfo; Mateos-Aparicio Morales, Gregoria
Análisis multivariante de datos "Cómo buscar patrones de comportamiento en BIG DATA"
Compartir en:

valoración (0 valoraciones)
Comenta y valora este libro

ISBN: 978-84-368-4398-9
Editorial: Piramide
Fecha de la edición: 2021
idioma: Español
Encuadernación:
Nº Pág.: 304

pvp.33.95 €

[En stock]


Resumen del libro

Reseña: En el mundo cada vez más complejo en el que vivimos, la revolución que está cambiando nuestra vida es la capacidad de utilizar grandes bases de datos, lo que permite prever en la sociedad reacciones a las acciones que políticos o empresarios pueden tomar. Esta revolución es la posibilidad de usar de manera inteligente millones de datos que permiten crear un radar para modelizar mercados y sociedades (para bien y para mal). Estos modelos pueden servir para ayudar a ciudadanos y consumidores o, por el contrario, para manipularlos. Es tan radical este cambio como lo fue la invención del radar, que se podía usar tanto para la paz como para la agresión.En esta obra se hace una revisión de los principales métodos de análisis multivariante de datos con el objeto de que estudiantes, investigadores y profesionales adquieran los conocimientos suficientes para utilizarlos adecuadamente en la predicción y la toma de decisiones en la empresa, y como herramienta estadística imprescindible para encontrar patrones de comportamiento en las grandes bases de datos del Big Data. Estas herramientas son el análisis factorial, el análisis de componentes principales, el análisis clúster o de conglomerados, el análisis discriminante y el análisis de regresión logística. Se analizan las relaciones entre las variables de un conjunto de datos para resumir la información que recogen, mediante un pequeño conjunto de variables teóricas o latentes que faciliten la interpretación del comportamiento de la población de la que se han extraído los datos. También se estudian las similitudes entre los individuos o casos para formar grupos de clasificación con características similares. Por último, se aborda el estudio de grupos definidos en la población, con el fin de investigar su caracterización en función de las variables recogidas y la forma de hacer predicciones para asignar casos nuevos a los grupos.Índice
indice: Presentación. Introducción al análisis multivariante de datos. Análisis factorial. El análisis de componentes principales. Análisis clúster o de conglomerados. Análisis discriminante. Análisis de regresión logística.

Publicidad:



Ecobook recomienda

Mostly Harmless Econometrics

por Angrist, Joshua

Mostly Harmless Econometrics

The core methods in today's econometric toolkit are linear regression for statistical control, instrumental variables methods for the analysis of natural experiments, and differences-in-differences methods that exploit policy changes. In the modern experimentalist paradigm, these ...

pvp.44.95 €


Análisis de datos con Stata

por varios autores

Análisis de datos con Stata

Stata es uno de los paquetes estadísticos de referencia en las comunidades científicas de muy diversas ramas, como la economía, la ciencia política y la sociología. En este Cuaderno Metodológico se enseñan los rudimentos de ...

pvp.30.00 €


Big Data Analytics Methods "Analytics Techniques in Data Mining, Deep Learning and Natural Language"

Big Data Analytics Methods unveils secrets to advanced analytics techniques ranging from machine learning, random forest classifiers, predictive modeling, cluster analysis, natural language processing (NLP), Kalman filtering and ensembles of models for optimal accuracy of ...

pvp.74.95 €


Python "Con aplicaciones a las matemáticas, ingeniería y finanzas"

En esta obra se presenta el lenguaje de programación Python desde sus conceptos y características básicas, hasta el desarrollo de programas con un alto nivel de complejidad. De acuerdo con este propósito en el libro ...

pvp.15.40 €



Publicidad: