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b'Ciencia de datos para la toma de decisiones gerenciales conecta la complejidad t\xe9cnica del an\xe1lisis de datos con su aplicaci\xf3n en el \xe1mbito empresarial. Proporciona herramientas estad\xedsticas clave para la gesti\xf3n moderna, permitiendo a gerentes y tomadores de decisiones integrar modelos anal\xedticos en su labor diaria. En un entorno donde la transformaci\xf3n 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 cap\xedtulos. Comienza con modelos de corte transversal y regresi\xf3n lineal aplicada a presupuestos y ventas. Luego, aborda datos de conteo, esenciales para modelar variables discretas en negocios. Contin\xfaa con modelos binarios, \xfatiles en decisiones dicot\xf3micas como contrataci\xf3n o inversi\xf3n y finaliza con series de tiempo, aplicadas al an\xe1lisis y la previsi\xf3n empresarial. Esta edici\xf3n mantiene su enfoque aplicado e incorpora ejemplos actualizados para mejorar su utilidad pr\xe1ctica.Dirigido a estudiantes y profesionales de administraci\xf3n, negocios y econom\xeda, as\xed como a gerentes y tomadores de decisiones, este libro tambi\xe9n resulta valioso para analistas de datos, consultores y especialistas en finanzas, marketing y operaciones que deseen optimizar su capacidad de decisi\xf3n mediante herramientas estad\xedsticas y modelos predictivos.Incluye:\n Un enfoque pr\xe1ctico 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.\n Una cobertura integral de modelos estad\xedsticos, abordando no solo la regresi\xf3n lineal, sino tambi\xe9n modelos de conteo, binarios y series de tiempo.\n El uso accesible de software estad\xedstico, con explicaciones detalladas sobre c\xf3mo aplicar los modelos en Stata sin requerir conocimientos avanzados en programaci\xf3n.\n Un \xe9nfasis en la interpretaci\xf3n y aplicaci\xf3n estrat\xe9gica, asegurando la comprensi\xf3n de los supuestos de los modelos, evitando errores comunes y ampliando su aplicabilidad en \xe1reas como marketing, recursos humanos y planificaci\xf3n financiera.Contenidos en el Sistema de Informaci\xf3n en L\xednea (SIL):Acceda a los recursos adicionales del texto a trav\xe9s del enlace https://sil.ecoeediciones.com/login.php'