Ciencia de datos para la toma de decisiones gerenciales

Ciencia de datos para la toma de decisiones gerenciales

By Juan Manuel Candelo Viáfara, Carlos Fernando Osorio Andrade, Edwin Arango Espinal
Michael Caine
Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices
Length2h 48m

About this audiobook

Ciencia de datos para la toma de decisiones gerenciales conecta la complejidad técnica del análisis de datos con su aplicación en el ámbito empresarial. Proporciona herramientas estadísticas clave para la gestión moderna, permitiendo a gerentes y tomadores de decisiones integrar modelos analíticos en su labor diaria. En un entorno donde la transformación 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 capítulos. Comienza con modelos de corte transversal y regresión lineal aplicada a presupuestos y ventas. Luego, aborda datos de conteo, esenciales para modelar variables discretas en negocios. Continúa con modelos binarios, útiles en decisiones dicotómicas como contratación o inversión y finaliza con series de tiempo, aplicadas al análisis y la previsión empresarial. Esta edición mantiene su enfoque aplicado e incorpora ejemplos actualizados para mejorar su utilidad práctica. Dirigido a estudiantes y profesionales de administración, negocios y economía, así como a gerentes y tomadores de decisiones, este libro también resulta valioso para analistas de datos, consultores y especialistas en finanzas, marketing y operaciones que deseen optimizar su capacidad de decisión mediante herramientas estadísticas y modelos predictivos. Incluye: Un enfoque práctico 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. Una cobertura integral de modelos estadísticos, abordando no solo la regresión lineal, sino también modelos de conteo, binarios y series de tiempo. El uso accesible de software estadístico, con explicaciones detalladas sobre cómo aplicar los modelos en Stata sin requerir conocimientos avanzados en programación. Un énfasis en la interpretación y aplicación estratégica, asegurando la comprensión de los supuestos de los modelos, evitando errores comunes y ampliando su aplicabilidad en áreas como marketing, recursos humanos y planificación financiera. Contenidos en el Sistema de Información en Línea (SIL): Acceda a los recursos adicionales del texto a través del enlace https://sil.ecoeediciones.com/login.php

Audiobook details

GenreTechnology, Business and Economics
Length2 hrs 48 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateJun 9, 2025
LanguageSpanish

Table of contents

1Título de la Página
2RESUMEN EJECUTIVO
3ÍNDICE DE FIGURAS
4ÍNDICE DE TABLAS
5CAPÍTULO 1: MODELOS DE CORTE TRANSVERSAL
Show all chapters
61.1. Introducción a la regresión simple
71.2. Importancia y aplicaciones en administración y negocios
81.3. Supuestos del modelo de regresión simple
91.4. Aplicación e interpretación del modelo de regresión
101.5. ¿Son importantes los modelos de corte transversal?
11CAPÍTULO 2: DATOS DE CONTEO
122.1. Introducción a los datos de conteo
132.2. Determinando si los datos son de conteo
142.3. Rechazando el supuesto de normalidad
152.4. Distribuciones comunes para datos de conteo
162.5. Supuestos de los modelos de conteo
172.6. Aplicación del modelo de conteo
182.7. Los datos de conteo y su importancia en la toma de decisiones
19CAPÍTULO 3: MODELOS BINARIOS
203.1. Introducción a los modelos logit
213.2. Características de la variable dependiente binaria
223.3. Supuestos de la regresión binaria
233.4. Aplicación del modelo logit
243.5. Los modelos binarios y su desarrollo en la modernidad empresarial
25CAPÍTULO 4: SERIES DE TIEMPO
264.1. Una serie de tiempo
274.2. Modelos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA)
284.3. Regresión cuantílica en series de tiempo
294.4. Modelo VAR
304.5. Series de tiempo: una complejidad sencilla de abordar
31CONCLUSIONES GENERALES

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