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Produktbild: R for Marketing Research and Analytics

R for Marketing Research and Analytics

Aus der Reihe Use R!

87,99 €

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Nein

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

09.03.2015

Verlag

Springer Nature Switzerland

Seitenzahl

454 (Printausgabe)

Dateigröße

6929 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783319144368

Beschreibung

Rezension

“The monograph presents various numerous illustrations for R language, with setting the data, applying R codes, and interpreting the results obtained. It is written in a very friendly attitude to readers, giving an immediate practical guide to solving real marketing research problems.” (Stan Lipovetsky, Technometrics, Vol. 58 (3), August, 2016)

“R for Marketing Research and Analytics is a clearly written, well-organized, comprehensive, and readable guide to using R … for marketing research and analytics. … For many readers—even for those who know R and have marketing research and analytics experience—this book can be a valuable resource. … used as a reference by marketing researchers and analysts, by engineering and business practitioners who wish to learn more about the analyses of customer and marketing data … .” (R. Jean Ruth, Interfaces, Vol. 46 (3), May-June, 2016)

“The authors take care to guide the reader through the difficult task of data analysis of marketing data with R. … It is well written, in a colloquial and friendly tone. The reader often has the feeling that the authors talk directly to her. … I find the book to be a very welcome addition to the Use R! series and the marketing research and business analytics world. I can wholeheartedly recommend it … .” (Thomas Rusch, Journal of Statistical Software, Vol. 67 (2), October, 2015)

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PDF

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  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

Erscheinungsdatum

09.03.2015

Verlag

Springer Nature Switzerland

Seitenzahl

454 (Printausgabe)

Dateigröße

6929 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783319144368

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  • Welcome to R.- The R Language.- Describing Data.- Relationships Between Continuous Variables.- Comparing Groups: Tables and Visualizations.- Comparing Groups: Statistical Tests.- Identifying Drivers of Outcomes: Linear Models.- Reducing Data Complexity.- Additional Linear Modeling Topics.- Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Modeling.- Segmentation: Clustering and Classification.- Association Rules for Market Basket Analysis.- Choice Modeling.- Conclusion.- Appendix: R Versions and Related Software.- Appendix: Scaling up.- Appendix: Packages Used.- Index.