R für Marketingforschung und -analyse: 2. Auflage

R für Marketingforschung und -analyse (Chris Chapman)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch „R for Marketing Research“ wird wegen seiner Klarheit, der praktischen Beispiele und des strukturierten Lehransatzes hoch gelobt und ist damit eine wertvolle Ressource für Anfänger und Fortgeschrittene. Allerdings wurde es für seine schlechte Bindungsqualität und die Einschränkungen in der Kindle-Version kritisiert. Außerdem sind einige Rezensenten der Meinung, dass der Marketing-Inhalt zweitrangig ist und die verwendeten Beispiele etwas künstlich wirken.

Vorteile:

Klarer und sympathischer Schreibstil, praktische Beispiele, intelligente Struktur, die das Wissen schrittweise aufbaut, starker Fokus auf Base R, relevante Inhalte für UX-Forschung und Marketing-Analytik.

Nachteile:

Schlechte Bindungsqualität in den physischen Ausgaben, Kindle-Version auf eine bestimmte Anzahl von Geräten beschränkt, Marketing-Beispiele als künstlich und nicht eng mit tatsächlichen Marketingaufgaben verbunden.

(basierend auf 4 Leserbewertungen)

Originaltitel:

R for Marketing Research and Analytics

Inhalt des Buches:

Die 2. Auflage von R for Marketing Research and Analytics ist nach wie vor der beste Ort, um R für die Marketingforschung zu lernen. 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 Minimum an Mathematik und setzt lediglich 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 stellt auf einzigartige Weise Bayes'sche Modelle mit einem minimal komplexen Ansatz vor, wobei Bayes'sche Methoden neben traditionellen Analysen zur Varianzanalyse, linearen Modellen und metrischen und wahlbasierten Conjoint-Analysen demonstriert und erklärt werden.

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.

Die 2. Auflage erhöht den Nutzen des Buches für Studenten und Dozenten durch die Aufnahme von Übungen und Folien für den Unterricht. Gleichzeitig behält es alle Merkmale bei, die es zu einer unverzichtbaren Ressource für Praktiker machen: nicht-mathematische Darstellung, Beispiele, die auf realen Marketingproblemen basieren, intuitive Anleitung zu Forschungsmethoden und sofort anwendbarer Code.