Descripción
Análisis multivariante de datos
Resumen del libro
Esta obra ofrece una revisión completa de los principales métodos de análisis multivariante de datos, una herramienta estadística esencial en la era del Big Data. Los autores, Gregoria Mateos-Aparicio Morales y Adolfo Hernández Estrada, presentan de forma clara y aplicada técnicas como el análisis factorial, el análisis de componentes principales, el análisis clúster, el análisis discriminante y la regresión logística. El libro está diseñado para que estudiantes, investigadores y profesionales adquieran los conocimientos necesarios para utilizar estas técnicas en la predicción y la toma de decisiones empresariales, así como para descubrir patrones de comportamiento en grandes conjuntos de datos.
¿De qué trata?
El libro se centra en el análisis multivariante como herramienta para extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos. Se exploran métodos para reducir la dimensionalidad de los datos, resumiendo la información de muchas variables en un número menor de factores o componentes principales que facilitan la interpretación. También se aborda la clasificación de individuos u observaciones en grupos homogéneos mediante análisis clúster, y se estudia la diferenciación y predicción de pertenencia a grupos predefinidos a través del análisis discriminante y la regresión logística. El texto proporciona una base teórica sólida, pero siempre orientada a la aplicación práctica en contextos empresariales y de investigación, donde la capacidad de modelizar y predecir comportamientos es crucial.
Temas principales
- Análisis factorial y análisis de componentes principales para la reducción de datos.
- Análisis clúster o de conglomerados para la segmentación y formación de grupos.
- Análisis discriminante para la clasificación y caracterización de grupos.
- Regresión logística para la predicción de variables categóricas.
- Aplicación de técnicas multivariantes en la toma de decisiones empresariales y en el análisis de Big Data.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes de grado y posgrado en áreas como economía, administración de empresas, marketing, estadística y ciencias sociales que necesiten dominar las técnicas de análisis multivariante. También es una referencia útil para investigadores y profesionales del análisis de datos, la consultoría y la inteligencia de negocio que busquen una guía práctica y actualizada para aplicar estos métodos en su trabajo diario con grandes volúmenes de información.
Qué aporta este libro
- Proporciona una comprensión sólida de los métodos estadísticos más utilizados para analizar datos multivariantes.
- Ofrece las herramientas necesarias para reducir la complejidad de los datos y extraer patrones significativos.
- Capacita para realizar predicciones y tomar decisiones fundamentadas en el análisis de grandes bases de datos.
- Presenta los contenidos con un enfoque aplicado, facilitando la transferencia de la teoría a la práctica profesional.
Ficha técnica
- Autor: Mateos-Aparicio Morales, Gregoria; Hernández Estrada, Adolfo
- Editorial: Ediciones Pirámide
- Idioma: Español
- Tema: ECONOMETRIA, ESTADISTICA ECONOMICA, INFERENCIA BAYESIANA
- Colección: PIRAMIDE
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: enero de 2021
- Número de páginas: 304
- Peso: 601 g
Valoración editorial
Se trata de un manual riguroso y bien estructurado que cubre las técnicas fundamentales del análisis multivariante con un enfoque claramente orientado a la aplicación. Su principal valor reside en la capacidad de sintetizar conceptos complejos y presentarlos de forma accesible para un público no necesariamente especializado en estadística avanzada. Es una obra práctica que puede servir tanto como libro de texto para cursos universitarios como para la consulta autodidacta de profesionales que necesiten incorporar estas herramientas a su trabajo con datos.