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商務數據分析方法與應用--R語言(新商科創新教材)/商務分析系列

  • 作者：編者:胡海波//馬玲//程岩|責編:郝靜
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030715906
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：441
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書介紹利用R語言進行商務數據分析的方法和流程，並介紹如何將其應用到具體的商務場景和數據分析研究中。本書由淺入深，循序漸進，既注重R語言基礎與數據分析方法，也注重R語言在具體商務案例中的應用，注重方法與實踐的統一。全書共18章，第1章為概論，第2?5章介紹R語言的基本使用；第6?9章介紹使用R語言實現商務數據分析的方法；第10?15章介紹R語言在不同商務場景中的應用；第16?18章介紹利用R語言進行數據分析領域的研究。
    本書所介紹的方法和應用具有通用性，不僅可作為高年級本科生及研究生的數據分析教材，而且可供社會科學、自然科學和工程技術領域的學生和研究人員參考。
作者介紹
編者:胡海波//馬玲//程岩|責編:郝靜
目錄
  第1章  商務數據分析概論
    1.1  數據及其商業價值
    1.2  商務數據分析的概念和步驟
    1.3  商務數據分析的主要應用領域
    1.4  導學知識圖譜
  【習題】
第一篇  R語言篇
  第2章  R語言運行環境
    2.1  R與RStudio
    2.2  R包的調用
    2.3  R數據分析常用包
  【習題】
  第3章  R語言基本運算與數據類型
    3.1  基本運算
    3.2  數據類型
    3.3  數據的輸入和輸出
  【習題】
  第4章  R語言函數
    4.1  R內置函數
    4.2  自定義函數
    4.3  條件控制語句
    4.4  循環語句
  【習題】
  第5章  R語言可視化和數據探索
    5.1  基礎可視化
    5.2  數據探索和可視化
    5.3  互動式可視化
  【習題】
第二篇  方法篇
  第6章  線性回歸與邏輯回歸
    6.1  線性回歸
    6.2  邏輯回歸
  【習題】
  第7章  集成學習與分類
    7.1  基於bagging的方法
    7.2  基於boosting的方法
  【習題】
  第8章  聚類與關聯規則分析
    8.1  聚類分析
    8.2  關聯規則分析
  【習題】
  第9章  社交網路數據分析
    9.1  社交網路結構：人際關係特徵分析
    9.2  基本網路模型
    9.3  網路文本分析中的兩個基本定律
  【習題】
第三篇  場景應用篇
  第10章  電商流量分析
    10.1  業務場景、商務問題及相關數據
    10.2  流量分析

    10.3  用戶消費頻次分析
    10.4  用戶行為在時間維度的分析
    10.5  用戶行為轉化漏斗
    10.6  用戶留存率分析
    10.7  商品銷量分析
    10.8  RFM用戶分層
    10.9  管理建議
  第11章  客戶價值分析
    11.1  業務場景、商務問題及相關數據
    11.2  描述性分析
    11.3  LRFM模型
    11.4  層次聚類分析
    11.5  k-means聚類分析
    11.6  客戶分群結果
    11.7  管理建議
  第12章  用戶分類預測
    12.1  業務場景、商務問題及相關數據
    12.2  數據預處理
    12.3  描述性分析
    12.4  用戶流失預測模型特徵提取
    12.5  用戶流失預測模型構建
    12.6  用戶流失預測
    12.7  管理建議
  第13章  智能推薦系統
    13.1  業務場景、商務問題及相關數據
    13.2  推薦系統介紹
    13.3  recommenderlab包的介紹
    13.4  數據準備和清理
    13.5  利用recommenderlab包處理數據
    13.6  建立推薦模型
    13.7  模型的評估
    13.8  相似性計算
    13.9  管理建議
  第14章  在線約會網站用戶偏好分析
    14.1  業務場景、商務問題及相關數據
    14.2  年齡差和身高差分佈
    14.3  學歷偏好
    14.4  收入偏好
    14.5  多屬性綜合偏好
    14.6  管理建議
  第15章  在線音樂歌單分析
    15.1  業務場景、商務問題及相關數據
    15.2  描述性分析
    15.3  關聯規則分析
    15.4  k-means聚類分析
    15.5  多元線性回歸模型分析
    15.6  LDA主題模型分析
    15.7  歌單收藏預測
    15.8  管理建議
第四篇  研究篇

  第16章  在線醫療長尾分析
    16.1  業務場景、商務問題及相關數據
    16.2  模型構建
    16.3  描述性分析
    16.4  相關性分析
    16.5  橫截面數據回歸分析
    16.6  模型檢驗
    16.7  結果討論
  第17章  社會化問答社區知識分享行為分析
    17.1  業務場景、商務問題及相關數據
    17.2  描述性分析
    17.3  知識分享行為的因素分析
    17.4  面板回歸
    17.5  結果討論
  第18章  非正態分佈數據的統計推斷
    18.1  業務場景、商務問題及相關數據
    18.2  數據正態性檢驗
    18.3  冪律分佈檢驗
    18.4  總體位置參數的檢驗
    18.5  單因子方差分析中的非參數方法
  參考文獻

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