Publicación:
Análisis de datos con Power Bi, R-Rstudio y Knime

dc.contributor.advisor
dc.creatorBetancourt Uscátegui, Jorge Fernando
dc.creatorPolanco Guzmán, Irma Yolanda
dc.date.accessioned2025-01-29T22:03:22Z
dc.date.available2025-01-29T22:03:22Z
dc.date.created2021
dc.description.abstractEste libro, condensa y adapta distintas prácticas y ejemplos de las herramientas más utilizadas en el análisis de datos: Power BI Desktop, R - RStudio y Knime. , ,El capítulo 1, Prácticas con Power BI, se describe la conexión a datos, creación de un modelo de datos, creación de objetos visuales, trabajo con informes. Todo ello acompañado de prácticas de análisis de datos financieros, análisis de una página web (Eurocopa), combinar datos, creación de medidas propias y análisis de datos de una subentienda. , ,El capítulo 2, Prácticas con R y RStudio, se describe el entorno de desarrollo y las características generales, donde se destaca: tipos de datos, carga de datos y prácticas de análisis de datos como: estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua, regresión lineal, árboles de decisión y minería de texto. , ,El capítulo 3, Prácticas con Knime, se inicia con la introducción a Knime Analytics donde se destaca: ventanas, nodos y flujo de trabajo y creación de un proyecto Knime. Se termina el capítulo con la descripción de las diferentes prácticas que involucran: ciencia de datos, modelo de entrenamiento de clasificación de datos y modelo de predicción de ,supervivencia del Titanic. , ,Finalmente, se presenta la solución de todos los ejercicios planteados en las prácticas desarrolladas.spa
dc.description.abstractenglishThis book condenses and adapts different practices and examples of the most used tools in data analysis: Power BI Desktop, R - RStudio and Knime. Chapter 1, Practices with Power BI, describes connecting to data, creating a data model, creating visual objects, working with reports. All this is accompanied by practice in analyzing financial data, analyzing a web page (Eurocup), combining data, creating your own measures and analyzing data from a sub-entity. Chapter 2, Practices with R and RStudio, describes the development environment and general features, highlighting: data types, data loading and data analysis practices such as: descriptive statistics of a continuous quantitative variable, linear regression, decision trees and text mining. Chapter 3, Practices with Knime, begins with an introduction to Knime Analytics, highlighting: windows, nodes and workflow and the creation of a Knime project. The chapter ends with the description of the different practices that involve: data science, data classification training model and prediction model of the Titanic's survival. Finally, the solution of all the exercises raised in the developed practices is presented.spa
dc.format.extent289 páginasspa
dc.format.mimetypetext/xmlspa
dc.identifier.otherhttps://utadeo.unlimitedlearning.io/info/02983588
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12010/36242
dc.language.isospaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subjectPower Bispa
dc.subjectR-Rstudiospa
dc.subjectKnimespa
dc.subject.keywordBusiness intelligencespa
dc.subject.keywordData analysisspa
dc.subject.keywordData visualizationspa
dc.subject.lembAnálisis de Datosspa
dc.subject.lembVisualización de datosspa
dc.subject.lembInteligencia de negociosspa
dc.titleAnálisis de datos con Power Bi, R-Rstudio y Knimespa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33spa
dspace.entity.typePublication

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