14147_商务分析方法与工具_教材书籍

目录

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

【题】;;5

篇;;R语言篇

第2章;;R语言运行环境;;7

2.1;;R与RStudio;;7

2.2;;的调用;;9

2.3;;R数据分析常;;11

【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

【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

【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

【题】;;105

篇;;方法篇

第6章;;线回归与逻辑回归;;106

6.1;;线回归;;106

6.2;;逻辑回归;;115

【题】;;124

第7章;;集成学与分类;;125

7.1;;基于bagging的方法;;125

7.2;;基于boosting的方法;;131

【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

【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

【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;系统;;294

13.1;;业务场景、商务问题及相关数据;;294

13.2;系统介绍;;295

13.3;;recommenderla的介绍;;296

13.4;;数据准备和清理;;296

13.5;;利用recommenderla处理数据;;298

13.6;模型;;300

13.7;;模型的评估;;301

13.8;;相似计算;;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;;描述分析;;381

16.4;;相关分析;;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;;数据正态检验;;432

18.3;;幂律分布检验;;435

18.4;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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