Project for POPHS Data Cleaning Workshop

El documento muestra cómo empresas como Airbnb, Amazon, Netflix, Tesla, Starbucks, Walmart, DHL, GE, Coca-Cola y Zara usan el análisis de datos para anticipar la demanda, optimizar operaciones, personalizar la experiencia del cliente y reducir costos. En todos los casos, transformar datos en insights accionables ha sido clave para mejorar la eficiencia y la competitividad.

Time Series Imputation Exercise

Dokumen ini menjelaskan mengenai operasi dasar matriks (penjumlahan, pengurangan, perkalian, transpose, invers, dan determinan), eigenvalue dan eigenvector, hingga dekomposisi nilai singular (SVD) dengan menggunakan R. Selain itu, dijelaskan pula beberapa matriks jarak (Euclidean, Chebyshev, Manhattan, Mahalanobis, dan Minkowski) beserta aplikasinya, serta pembahasan statistik matriks sepeti vektor rata-rata, matriks rata-rata, kovarians, korelasi, dan standardisasi dalam R.