Juan Manuel Candelo Viáfara, Carlos Fernando Osorio Andrade, Edwin Arango Espinal
Description
Ciencia de datos para la toma de decisiones gerenciales conecta la complejidad técnica del análisis de datos con su aplicación en el ámbito empresaria
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l. Proporciona herramientas estadísticas clave para la gestión moderna, permitiendo a gerentes y tomadores de decisiones integrar modelos analíticos en su labor diaria. En un entorno donde la transformación digital y el big data redefinen la competitividad, este libro es un recurso esencial para quienes buscan decisiones basadas en datos y evidencia.
La obra se estructura en cuatro capítulos. Comienza con modelos de corte transversal y regresión lineal aplicada a presupuestos y ventas. Luego, aborda datos de conteo, esenciales para modelar variables discretas en negocios. Continúa con modelos binarios, útiles en decisiones dicotómicas como contratación o inversión y finaliza con series de tiempo, aplicadas al análisis y la previsión empresarial. Esta edición mantiene su enfoque aplicado e incorpora ejemplos actualizados para mejorar su utilidad práctica.
Dirigido a estudiantes y profesionales de administración, negocios y economía, así como a gerentes y tomadores de decisiones, este libro también resulta valioso para analistas de datos, consultores y especialistas en finanzas, marketing y operaciones que deseen optimizar su capacidad de decisión mediante herramientas estadísticas y modelos predictivos.
Incluye:
• Un enfoque práctico y aplicado que prioriza el uso real de la ciencia de datos en la toma de decisiones empresariales mediante estudios de caso y ejemplos contextualizados.
• Una cobertura integral de modelos estadísticos, abordando no solo la regresión lineal, sino también modelos de conteo, binarios y series de tiempo.
• El uso accesible de software estadístico, con explicaciones detalladas sobre cómo aplicar los modelos en Stata sin requerir conocimientos avanzados en programación.
• Un énfasis en la interpretación y aplicación estratégica, asegurando la comprensión de los supuestos de los modelos, evitando errores comunes y ampliando su aplicabilidad en áreas como marketing, recursos humanos y planificación financiera.
Contenidos en el Sistema de Información en Línea (SIL):
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