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_aAnalítica de negocios: comunicación con números / _cSanjiv Jaggia [y otros tres] |
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_aCiudad de México _bMcGraw-Hill _c2023 |
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_a1 recurso en línea (xxv, 774 páginas): _bilustraciones |
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| 500 | _aIncluye apéndice e índice | ||
| 504 | _aIncluye referencias bibliográficas | ||
| 505 | 0 |
_t1. Introducción a la analítica de negocios -- _t2. Gestión y manipulación de datos -- _t3. Medidas de resumen -- _t4. Visualización de datos -- _t5. Probabilidad y distribuciones de probabilidad -- _t6. Inferencia estadística -- _t7. Análisis de regresión -- _t8. Más temas en el análisis de regresión -- _t9. Regresión logística -- _t10. Pronósticos con datos de series de tiempo -- _t11. Introducción a la minería de datos -- _t12. Minería de datos supervisada: los k-vecinos más cercanos y bayesiano ingenuo -- _t13. Minería de datos supervisada: árboles de decisión -- _t14. Minería de datos no supervisada -- _t15. Modelado en hojas de cálculo -- _t16. Análisis de riesgos y simulación -- _t17. Optimización: programación lineal -- _t18. Más aplicaciones en optimización |
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| 506 | _aAcceso en línea, autorizado para usuarios eBooks 7-24 | ||
| 520 | 1 | _aLas capacidades de los datos y la analítica han dado un salto hacia adelante en los últimos años y han cambiado la forma en que las empresas toman decisiones. El auge en el campo se debe en parte a la creciente disponibilidad de grandes cantidades de datos, a una mayor potencia computacional y al desarrollo de algoritmos sofisticados. Hoy, más que nunca, las universidades requieren un plan de estudios que enfatice la analítica de negocios, y las empresas necesitan profesionales expertos que puedan convertir los datos en información y acción. Escribimos Analítica de negocios. Comunicación con números desde cero con el fin de preparar a los estudiantes para comprender, administrar y visualizar los datos; aplicar las herramientas de análisis adecuadas; y comunicar los hallazgos y su relevancia. El libro enlaza a la perfección los temas de manipulación de datos, análisis descriptivo, análisis predictivo y análisis prescriptivo en un todo coherente | |
| 588 | 0 | _aVersión impresa | |
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_aInteligencia empresarial _915256 |
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_aSistemas de información en administración _91208 |
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_aAnálisis de datos _935965 |
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_aMinería de datos _916107 |
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_aKelly, Alison _eautor _9147047 |
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| 700 | 1 |
_aLertwachara, Kevin _eautor _9147048 |
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| 700 | 1 |
_aChen, Leida _eautor _9147049 |
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| 856 | 4 | 0 |
_uhttps://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/?il=26249 _zAcceso al texto completo desde eBooks 7-24, dando clic aquí |
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_uhttps://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/portadas/?ID=26249p _zAcceso a la imagen de portada, dando clic aquí |
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