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商务数据分析方法与应用：R语言


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商务数据分析方法与应用：R语言
  • 书号：9787030715906
    作者：胡海波,马玲,程岩
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：441
    字数：666000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2022-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥88.00元
    售价： ￥69.52元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书介绍利用R语言进行商务数据分析的方法和流程，并介绍如何将其应用到具体的商务场景和数据分析研究中。本书由浅入深，循序渐进，既注重R语言基础与数据分析方法，也注重R语言在具体商务案例中的应用，注重方法与实践的统一。全书共18章，第1章为概论，第2～5章介绍R语言的基本使用；第6～9章介绍使用R语言实现商务数据分析的方法；第10～15章介绍R语言在不同商务场景中的应用；第16～18章介绍利用R语言进行数据分析领域的研究。
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  • qq_小袋鼠86274820 ( 2024-03-03 21:18:30 )

    数据无法下载到，该书籍没法用

    管理员：您好，请问是否购买，电子版资源只可在线阅读。

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    第1章　商务数据分析概论　1
    1.1　数据及其商业价值　1
    1.2　商务数据分析的概念和步骤　2
    1.3　商务数据分析的主要应用领域　4
    1.4　导学知识图谱　5
    【习题】　5
    第一篇　R语言篇
    第2章　R语言运行环境　7
    2.1　R与RStudio　7
    2.2　R包的调用　9
    2.3　R数据分析常用包　11
    【习题】　16
    第3章　R语言基本运算与数据类型　17
    3.1　基本运算　17
    3.2　数据类型　18
    3.3　数据的输入和输出　32
    【习题】　37
    第4章　R语言函数　38
    4.1　R内置函数　38
    4.2　自定义函数　40
    4.3　条件控制语句　43
    4.4　循环语句　45
    【习题】　46
    第5章　R语言可视化和数据探索　47
    5.1　基础可视化　47
    5.2　数据探索和可视化　65
    5.3　交互式可视化　78
    【习题】　105
    第二篇　方法篇
    第6章　线性回归与逻辑回归　106
    6.1　线性回归　106
    6.2　逻辑回归　115
    【习题】　124
    第7章　集成学习与分类　125
    7.1　基于bagging的方法　125
    7.2　基于boosting的方法　131
    【习题】　143
    第8章　聚类与关联规则分析　144
    8.1　聚类分析　144
    8.2　关联规则分析　156
    【习题】　163
    第9章　社交网络数据分析　164
    9.1　社交网络结构：人际关系特征分析　164
    9.2　基本网络模型　180
    9.3　网络文本分析中的两个基本定律　185
    【习题】　195
    第三篇　场景应用篇
    第10章　电商流量分析　196
    10.1　业务场景、商务问题及相关数据　196
    10.2　流量分析　197
    10.3　用户消费频次分析　201
    10.4　用户行为在时间维度的分析　204
    10.5　用户行为转化漏斗　220
    10.6　用户留存率分析　227
    10.7　商品销量分析　230
    10.8　RFM用户分层　233
    10.9　管理建议　237
    第11章　客户价值分析　238
    11.1　业务场景、商务问题及相关数据　238
    11.2　描述性分析　239
    11.3　LRFM模型　241
    11.4　层次聚类分析　242
    11.5　k-means聚类分析　250
    11.6　客户分群结果　256
    11.7　管理建议　261
    第12章　用户分类预测　262
    12.1　业务场景、商务问题及相关数据　262
    12.2　数据预处理　263
    12.3　描述性分析　265
    12.4　用户流失预测模型特征提取　278
    12.5　用户流失预测模型构建　283
    12.6　用户流失预测　291
    12.7　管理建议　292
    第13章　智能推荐系统　294
    13.1　业务场景、商务问题及相关数据　294
    13.2　推荐系统介绍　295
    13.3　recommenderlab包的介绍　296
    13.4　数据准备和清理　296
    13.5　利用recommenderlab包处理数据　298
    13.6　建立推荐模型　300
    13.7　模型的评估　301
    13.8　相似性计算　303
    13.9　管理建议　304
    第14章　在线约会网站用户偏好分析　306
    14.1　业务场景、商务问题及相关数据　306
    14.2　年龄差和身高差分布　307
    14.3　学历偏好　310
    14.4　收入偏好　312
    14.5　多属性综合偏好　314
    14.6　管理建议　320
    第15章　在线音乐歌单分析　321
    15.1　业务场景、商务问题及相关数据　321
    15.2　描述性分析　323
    15.3　关联规则分析　328
    15.4　k-means聚类分析　336
    15.5　多元线性回归模型分析　343
    15.6　LDA主题模型分析　358
    15.7　歌单收藏预测　366
    15.8　管理建议　376
    第四篇　研究篇
    第16章　在线医疗长尾分析　378
    16.1　业务场景、商务问题及相关数据　378
    16.2　模型构建　380
    16.3　描述性分析　381
    16.4　相关性分析　382
    16.5　横截面数据回归分析　384
    16.6　模型检验　395
    16.7　结果讨论　400
    第17章　社会化问答社区知识分享行为分析　401
    17.1　业务场景、商务问题及相关数据　401
    17.2　描述性分析　403
    17.3　知识分享行为的因素分析　411
    17.4　面板回归　415
    17.5　结果讨论　430
    第18章　非正态分布数据的统计推断　432
    18.1　业务场景、商务问题及相关数据　432
    18.2　数据正态性检验　432
    18.3　幂律分布检验　435
    18.4　总体位置参数的检验　437
    18.5　单因子方差分析中的非参数方法　440
    参考文献　442
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