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
Obra pensada para enseñar a los estudiantes a comprender, administrar y visualizar los datos, aplicar las herramientas adecuadas y comunicar los hallazgos y su relevancia. El texto aborda con agilidad los temas de disputa sobre los datos, el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo, y los enhebra en un todo cohesionado. Proporciona un proceso de análisis holístico, que incluye el manejo de datos reales, es decir, no necesariamente limpios o pequeños , y destaca la importancia de comunicar los hallazgos de manera efectiva incluyendo ciertas funciones -como sinopsis (muestra deescritura breve) y reportes (muestra de escritura más larga)- en cada capítulo.
