R für Marketingforschung und -analyse

R für Marketingforschung und -analyse (Chris Chapman)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch ist ein umfassendes und praktisches Hilfsmittel für Marketingforscher, die R für die Datenanalyse und -auswertung nutzen möchten. Es bietet moderne Einblicke in Analysetechniken, die auf das Marketing zugeschnitten sind, mit klaren Erklärungen, Beispielen aus der Praxis und einer gründlichen Abdeckung der Methoden. Allerdings fehlt es an einer systematischen Behandlung von Validierungsfragen, und einige Standardtechniken sind nicht enthalten.

Vorteile:

** Ein hervorragender Begleiter für Marketingforscher, der speziell auf deren Bedürfnisse ausgerichtet ist. ** Moderner Ansatz, der analytische Techniken aus einer praktischen Perspektive präsentiert. ** Klarer Schreibstil, der für Anfänger und Fortgeschrittene zugänglich ist. ** Umfassende Abdeckung der für die Marketinganalyse relevanten Methoden. ** Ansprechendes Format mit detaillierten Grafiken und klaren Codeblöcken für R. ** Hervorragend geeignet zum Erlernen von R, mit schrittweiser Anleitung und praktischen Beispielen.

Nachteile:

** Behandelt nicht einige Standardanalysetechniken wie lineare Diskriminanzanalyse und Korrespondenzanalyse. ** Begrenzte Diskussion über kritische Validierungsfragen und Overfitting. ** Einige Kodierungsfehler und widersprüchliche Anweisungen, die von Benutzern gemeldet wurden. ** Nicht alle relevanten Themen werden abgedeckt; die Zeitreihenanalyse wird ausgelassen.

(basierend auf 32 Leserbewertungen)

Originaltitel:

R for Marketing Research and Analytics

Inhalt des Buches:

Dieses Buch ist eine umfassende Einführung in die Leistungsfähigkeit von R für Praktiker der Marketingforschung. Der Text beschreibt statistische Modelle von einem konzeptionellen Standpunkt aus mit einem minimalen Anteil an Mathematik und setzt lediglich ein einführendes Wissen über Statistik voraus. Praxisnahe Kapitel beschleunigen die Lernkurve, indem sie den Leser auffordern, von Anfang an mit R zu interagieren. Zu den Kernthemen gehören die Sprache R, grundlegende Statistik, lineare Modellierung und Datenvisualisierung, die durchgehend als integraler Bestandteil der Analyse dargestellt wird.

Spätere Kapitel behandeln fortgeschrittenere Themen, die jedoch für alle Analysten zugänglich sein sollen. In diesen Abschnitten werden die logistische Regression, die Kundensegmentierung, die hierarchische lineare Modellierung, die Warenkorbanalyse, die Strukturgleichungsmodellierung und die Conjoint-Analyse in R untersucht. Der Text präsentiert auf einzigartige Weise Bayes'sche Modelle mit einem minimal komplexen Ansatz, indem er Bayes'sche Methoden neben traditionellen Analysen zur Varianzanalyse, linearen Modellen und metrischen und wahlbasierten Conjoint-Analysen demonstriert und erklärt.

Mit seinem Schwerpunkt auf Datenvisualisierung, Modellbewertung und Entwicklung statistischer Intuition bietet dieses Buch eine Anleitung für jeden Analysten, der seine Fähigkeiten in R für Marketinganwendungen entwickeln oder verbessern möchte.