R pour l'analyse commerciale

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre offre une expérience mitigée aux lecteurs. Bien qu'il contienne des informations précieuses sur R et l'analytique, de nombreux utilisateurs ont été déçus par son édition, sa structure incohérente et ses hypothèses sur les connaissances préalables du lecteur en matière de statistiques. Ce livre constitue un aperçu sommaire plutôt qu'un guide complet de R et de l'analyse d'entreprise.

Avantages:

Le livre couvre un large éventail de méthodes analytiques et de sources de données, offrant une bonne vue d'ensemble de R et des informations pratiques sur les outils. Il comporte de nombreuses citations et références, ce qui en fait une ressource utile. Certains utilisateurs ont trouvé que le chapitre sur les graphiques de données était solide et ont apprécié l'inclusion d'interviews avec des figures notables de la communauté R.

Inconvénients:

Le livre souffre d'une mauvaise édition, d'un manque de structure cohérente et d'explications incomplètes. De nombreux lecteurs l'ont trouvé décevant en termes de profondeur, car il suppose que le lecteur possède des connaissances statistiques préalables. Des problèmes techniques ont été signalés avec la version Kindle, et certains ont estimé que le livre n'enseignait pas correctement R ou l'analyse commerciale et qu'il s'appuyait fortement sur des outils GUI.

(basé sur 9 avis de lecteurs)

Titre original :

R for Business Analytics

Contenu du livre :

R for Business Analytics examine certaines des tâches les plus courantes effectuées par les analystes d'entreprise et aide l'utilisateur à naviguer dans la mine d'informations de R et de ses 4000 packages. Grâce à ces informations, le lecteur peut sélectionner les packages qui l'aideront à traiter les tâches analytiques avec un minimum d'effort et un maximum d'utilité. L'utilisation d'interfaces utilisateur graphiques (GUI) est mise en avant dans ce livre afin de réduire et d'infléchir la fameuse courbe d'apprentissage de R. Ce livre est destiné à vous aider à démarrer avec l'analytique et comprend des chapitres sur la visualisation des données, des exemples de code sur l'analyse du web et des médias sociaux, le clustering, les modèles de régression, l'exploration de texte, les modèles d'exploration de données et les prévisions. Le livre tente d'exposer le lecteur à un large éventail de sujets liés à l'analyse d'entreprise sans l'ensevelir sous une profondeur inutile. Les références et les liens inclus permettent au lecteur d'approfondir les sujets relatifs à l'analyse d'entreprise.

Ce livre s'adresse aux analystes d'entreprise ayant des compétences de base en programmation pour l'utilisation de R pour l'analyse d'entreprise. Il est à noter que ce livre ne traite ni de la théorie statistique ni de la recherche en statistiques au niveau du troisième cycle, mais qu'il s'adresse plutôt aux praticiens de l'analyse d'entreprise. L'analyse d'entreprise (BA) fait référence au domaine de l'exploration et de l'étude des données générées par les entreprises. La Business Intelligence (BI) est la diffusion transparente d'informations au sein de l'organisation, ce qui implique principalement des mesures commerciales passées et actuelles pour l'aide à la décision dans les entreprises. Le Data Mining (DM) est le processus de découverte de nouveaux modèles à partir de données volumineuses à l'aide d'algorithmes et de méthodes statistiques. Pour faire la différence entre les trois, la BI concerne principalement les rapports actuels, la BA les modèles pour prédire et élaborer des stratégies et la DM les modèles dans les données volumineuses. Le logiciel statistique R est la plateforme d'analyse qui connaît la croissance la plus rapide au monde. Il est reconnu dans les universités et les entreprises pour sa robustesse, sa fiabilité et sa précision.

Le livre reprend les célèbres remarques d'Albert Einstein sur la nécessité de rendre les choses aussi simples que possible, mais pas plus simples. Ce livre dissipera les derniers doutes qui subsistent dans votre esprit quant à l'utilisation de R dans votre environnement professionnel. Même les utilisateurs non techniques apprécieront les exemples faciles à utiliser. Les interviews de créateurs et d'utilisateurs de R en entreprise rendent le livre très lisible. L'auteur est convaincu qu'Isaac Asimov était un meilleur écrivain pour diffuser la science que n'importe quel auteur de manuel ou de journal.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781461443421
• Auteur : A. Ohri
• Éditeur : Springer Pg
• Langue : anglais
• Reliure : Relié
• Année de publication : 2012
• Nombre de pages : 312