Die Kaufempfehlung die Ihnen ein Webstore ausspricht die Einschätzung welcher Kunde
kreditwürdig ist oder die Analyse der Werttreiber von Immobilien - alle diese Beispiele aus
dem heutigen Leben sind Ergebnis moderner Verfahren der Datenanalyse. Dieses Buch führt in
solche statistische Verfahren anhand der Programmiersprache R ein. Ziel ist es Leser mit der
Art und Weise vertraut zu machen wie führende Organisationen und Praktiker angewandte
Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Digitalisierung auch die statistischen Verfahren
verändert haben vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch
moderne Methoden wie Textmining und Random-Forest-Modelle. Dabei sind die Inhalte des Buchs
durchgehend so aufbereitet dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische
Vorkenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden die Leser durch
alle Phasen der Datenanalyse geführt: Sie lernen wie Daten eingelesen aufbereitet
visualisiert modelliert und kommuniziert werden können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung
Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt da dieser
Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht. Aber auch die
Visualisierung bekommt viel Raum denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke die Zahlen und
Worte verbergen.Mit seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch dazu befähigen alle
grundlegenden Schritte eines Datenanalyseprojekts durchzuführen Daten kompetent in R zu
bearbeiten simulationsbasierte Inferenzstatistik anzuwenden und kritisch zu hinterfragen
klassische und moderne Vorhersagemethoden anzuwenden und betriebswirtschaftliche
Fragestellungen mittels datengetriebener Vorhersagemodelle zu beantworten. Sowohl Anwender ohne
statistisches Grundlagenwissen als auch Nutzer mit Vorerfahrung lesen dieses Buch mit Gewinn.
In verständlicher Sprache und anhand von anschaulichen Beispielen zeigt der Autor wie moderne
Datenanalyse heute funktioniert.
