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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319587

商品编码：14500299389

用商业案例学R语言数据挖掘+R语言数据分析项目精解 理论方法实战
9787121319587 9787121315732

用商业案例学R语言数据挖掘

一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据挖掘的目的、理念、思路与分析步骤 ，， 著； 编

• 出版社： 
• ISBN：9787121319587
• 版次：1
• 商品编码：12225898
• 品牌：
• 包装：平装
• 开本：16开
• 出版时间：2017-08-01
• 用纸：胶版纸
• 页数：460

场景式设置
《用商业案例学R语言数据挖掘》对互联网、电商、电信、银行等商业案例进行精心归纳,提炼出各类数据分析的运用场景，方便读者查找与实际工作相似的问题。
开创式结构
《用商业案例学R语言数据挖掘》案例中的“解决方案”环节是对问题的解决思路解说，结合“操作方法”环节中的步骤让读者更容易理解。“原理分析”环节则主要解释所使用代码的工作原理或者详细解释思路。“知识扩展”环节是对与案例相关的知识点的补充，既能拓展读者的视野，同时也有利于理解案例本身的解决思路。
启发式描述
《用商业案例学R语言数据挖掘》注重培养读者解决问题的思路，以朴实的思维方式结合启发式的描述，帮助读者发现、总结和运用规律，从而启发读者快速地找出解决问题的方法。 商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式增长。无论是从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源和财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能替代。
《用商业案例学R语言数据挖掘》包括18章，涉及使用R语言做数据分析和数据挖掘的主要分析方法。其中，第1、2章为数据分析方法概述，第3章为R语言编程基础，第4章到第8章为统计学习方法，第9章到第16章为数据挖掘方法，第17章为特征工程，第18章为R文本挖掘。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的练习题。
《用商业案例学R语言数据挖掘》作为CDA数据分析师系列丛书中《如虎添翼》和《胸有成竹》的姊妹篇，将前两本书的内容进行整合并做了重大拓展，而且秉承了该系列丛书的特点：内容精炼、重点突出、示例丰富、语言通俗。可以作为广大从业人员自学商业数据分析的读物，适合大中专院校师生学习和阅读，同时也可以作为高等院校商科、社会科学及相关培训机构的教材。第1 章 商业数据分析基础 1
1.1 商业数据分析的本质 1
1.2 商业数据分析中心的建设 3
第2 章 数据分析的武器库 5
2.1 数据挖掘简介 5
2.2 R 语言简介 13
2.3 R 与RStudio 的下载和安装 15
2.4 在RStudio 中安装包 20
2.5 练习题 22
第3 章 R 语言编程 23
3.1 R 的基本数据类型 23
3.2 R 的基本数据结构 24
3.3 R 的程序控制 34
3.4 R 的函数 41
3.5 R 的日期与时间数据类型 42
3.6 在R 中读写数据 43
3.7 练习题 47
第4 章 R 描述性统计分析与绘图 48
4.1 描述性统计分析 48
4.2 制图的步骤 60
4.3 R 基础绘图包 63
4.4 ggplot2 绘图 74
4.5 练习题 79
第5 章 数据整合和数据清洗 80
5.1 数据整合 80
5.2 R 中的高级数据整合 96
5.3 R 中的抽样 101
5.4 R 的数据清洗 103
5.5 练习题 110
第6 章 统计推断基础 111
6.1 基本的统计学概念 111
6.2 假设检验与单样本t 检验116
6.3 双样本t 检验 119
6.4 方差分析（分类变量和连续变量关系检验） 121
6.5 相关分析（两连续变量关系检验） 127
6.6 卡方检验（二分类变量关系检验） 134
6.7 练习题 137
第7 章 客户价值预测：线性回归模型与诊断 139
7.1 相关性分析 139
7.2 线性回归 139
7.3 线性回归诊断 150
7.4 正则化方法 159
7.5 练习题 169
第8 章 Logistic 回归构建初始信用评级 170
8.1 Logistic 回归的相关关系分析 170
8.2 Logistic 回归模型及实现 171
8.3 大熵模型与极大似然法估计 179
8.4 模型评估 187
8.5 练习题 193
第9 章 使用决策树进行信用评级 195
9.1 决策树建模思路 195
9.2 决策树算法 197
9.3 在R 中实现决策树 209
9.4 组合算法（Ensemble Learning） 214
9.5 练习题 234
第10 章 神经网络 235
10.1 神经元模型 235
10.2 人工神经网络模型 237
10.3 单层感知器 239
10.4 BP 神经网络 242
10.5 RBF 神经网络 246
10.6 神经网络设计与R 代码实现 253
10.7 练习题 261
第11 章 分类器入门：近邻域与贝叶斯网络 263
11.1 分类器的概念 263
11.2 KNN 算法 264
11.3 朴素贝叶斯 269
11.4 贝叶斯网络 273
11.5 练习题 281
第12 章 高级分类器：支持向量机 282
12.1 线性可分与线性不可分 282
12.2 线性可分支持向量机 283
12.3 线性支持向量机 291
12.4 非线性支持向量机 297
12.5 R 中的支持向量机 303
12.6 练习题 306
第13 章 连续变量的维度归约 307
13.1 维度归约方法概述 307
13.2 主成分分析 308
13.3 因子分析 314
13.4 奇异值分解 320
13.5 对应分析和多维尺度分析 326
13.6 练习题 334
第14 章 聚类 336
14.1 聚类分析概述 337
14.2 聚类算法逻辑 337
14.3 层次聚类 339
14.4 k-means 聚类 342
14.5 基于密度的聚类 346
14.6 聚类模型的评估 349
14.7 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model） 352
14.8 客户分群 364
14.9 练习题 379
第15 章 关联规则与推荐算法 380
15.1 长尾理论 380
15.2 关联规则 383
15.3 序贯模型 390
15.4 推荐算法与推荐系统 395
15.5 练习题 406
第16 章 时间序列建模 407
16.1 认识时间序列 407
16.2 简单时间序列分析 409
16.3 平稳时间序列分析ARMA 模型 419
16.4 非平稳时间序列分析ARIMA 模型 434
第17 章 特征工程（Feature Engineering）（博文视点官方网站下载） 446
17.1 特征工程概述 446
17.2 数据预处理（Data Preprocessing） 447
17.3 特征构造（Feature Construction） 460
17.4 特征抽取（Feature Extraction） 461
17.5 特征选择（Feature Selection） 466
第18 章 R 文本挖掘（博文视点官方网站下载） 471
18.1 文本挖掘 471
18.2 文本清洗 473
18.3 中文分词与文档模型 476
18.4 文本的特征选择及相关性度量 481
18.5 文本分类 487
18.6 主题模型 489
18.7 综合案例 495
附录A 数据说明（博文视点官方网站下载） 500

R 语言数据分析项目精解：理论、方法、实战

 (作者)  

 

• 书 号：978-7-121-31573-2
• 出版日期：2017-06-29
• 页 数：352
• 开 本：16(185*235)

本书以互联网电商企业为背景，抽象出几个工作中常见的分析问题，利用R语言和统计学技术给出了详细的解决方案和过程。本书一共九章，前两章分别为总论和R语言入门。此后各章分别介绍了一个实际分析问题：运营指标搭建、指标监控系统、假设检验及AB Test、变量筛选技术、用户画像标签、用户潜在购买力以及文本挖掘等内容；涉及到的统计方法有：指标增长幅度量化方法、层次分析法、时间序列模型、基于正态分布的一元离群点检验、傅立叶谱分析、假设检验、主成份分析、因子分析、模糊聚类、无监督下连续型变量离散化、逻辑回归模型和文本挖掘。此外，提供了所有R语言实现代码，总计33个自定义函数和数千行代码。
本书受众群体为数据分析从业人员、产品运营人员、统计专业高校生以及R语言爱好者。

掌握商业数据洞察，驱动企业增长——《深度解析：R语言在商业数据挖掘与分析项目中的实战应用》 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。从海量的交易记录、用户行为、市场趋势中挖掘有价值的信息，并将其转化为可执行的商业洞察，是决定企业成败的关键。然而，如何高效、科学地进行数据分析，从纷繁复杂的数据中提炼出关键驱动因素，并最终驱动业务决策，一直是困扰众多企业和从业者的难题。 本书《深度解析：R语言在商业数据挖掘与分析项目中的实战应用》正是为应对这一挑战而生。我们深知，理论知识固然重要，但脱离实际场景的理论往往显得空泛而无力。因此，本书将商业案例作为核心载体，以R语言这一强大的开源数据科学工具为引擎，带领读者进行一场深度的数据挖掘与分析实践之旅。我们旨在帮助您构建起一套完整的、行之有效的商业数据分析思维框架，并将理论知识与实践操作融会贯通，让您真正掌握从数据到价值的转化能力。 本书绝不落俗套，拒绝“空谈理论”，聚焦“实战落地”。 我们摒弃了那些仅限于罗列算法、讲解公式的传统式数据分析书籍，而是将目光投向了真实世界的商业挑战。本书的每一章节，都围绕着一个具体的商业问题展开，例如： 客户细分与画像构建： 如何利用R语言识别出不同价值的客户群体，并为其构建精细化的用户画像，从而实现精准营销和个性化服务？ 销售预测与趋势分析： 如何通过对历史销售数据进行挖掘，预测未来的销售额，发现关键的驱动因素，为库存管理和市场策略提供依据？ 用户流失预警与挽留： 如何通过分析用户的行为模式，识别可能流失的客户，并设计有效的挽留策略，降低客户流失率？ 市场营销效果评估： 如何利用A/B测试、回归分析等方法，科学地评估不同营销活动的效果，优化广告投放和推广预算？ 产品推荐系统构建： 如何利用协同过滤、内容推荐等技术，为用户提供个性化的产品推荐，提升用户体验和转化率？ 风险评估与欺诈检测： 如何通过数据挖掘技术，识别潜在的信用风险客户或检测异常交易，降低企业损失？ 供应链优化与成本控制： 如何分析供应链数据，识别瓶颈，优化库存、物流和生产计划，降低运营成本？ 本书将引导您一步步解决这些商业难题。我们精选了具有代表性的行业案例，覆盖零售、电商、金融、互联网等多个领域，确保案例的实用性和普遍性。在每一个案例中，您将不仅仅是学习R语言的某个函数或某个算法，更重要的是学习如何将商业问题转化为数据分析问题，如何选择合适的分析方法和工具，以及如何解读数据分析结果并将其转化为商业建议。 R语言，作为本书的核心工具，我们将对其进行深度讲解与应用。 R语言因其强大的统计分析能力、丰富的扩展包和活跃的社区支持，已成为数据科学领域的首选语言。本书并非一本纯粹的R语言教程，而是将其作为解决商业问题的“利器”。我们会从R语言的基础语法、数据处理、可视化入手，但很快便会聚焦于其在数据挖掘和商业分析中的核心应用。您将学习如何： 高效地导入、清洗和转换海量数据： 掌握`dplyr`、`tidyr`等包的强大数据处理能力，告别繁琐的手动操作。 进行探索性数据分析（EDA）： 利用`ggplot2`等包，绘制出清晰直观的可视化图表，发现数据中的模式、趋势和异常。 运用经典的数据挖掘算法： 从聚类分析、分类模型（如逻辑回归、决策树、随机森林）、回归分析，到时间序列分析、关联规则挖掘等，本书将精选最适合商业应用的关键算法，并结合实际案例进行讲解。 构建和评估预测模型： 学习如何构建精准的预测模型，并掌握各种模型评估指标，确保模型的有效性和可靠性。 实现复杂的商业分析任务： 如文本挖掘、网络分析、时间序列预测等，将R语言的强大功能发挥到极致。 本书的核心价值在于“理论方法实战”的完美融合。 我们深刻理解，脱离理论指导的实战容易陷入“知其然，不知其所以然”的困境，而缺乏实战检验的理论则难以落地。因此，本书的结构设计充分考虑了这一点： 案例驱动的理论讲解： 每一个章节都以一个具体的商业场景为起点，引出相关的理论概念和分析方法。例如，在讲解客户细分时，我们会先描述一个零售商希望了解其客户群体特征的商业需求，然后才介绍K-Means聚类等算法的原理和适用场景。 步骤化的实战演练： 在每一个案例中，我们都会提供清晰、详细的代码示例，引导您一步步完成数据处理、模型构建、结果分析的全过程。这些代码不仅可以直接运行，更重要的是，我们对其背后的逻辑和决策过程进行了解释，让您知其所以然。 关键概念的深入剖析： 对于数据挖掘和分析中的核心概念，如过拟合、欠拟合、交叉验证、特征工程、模型解释性等，我们都会在实战中进行穿插讲解，并强调它们在商业决策中的重要性。 结果解读与商业建议： 学习如何将R语言输出的分析结果，转化为通俗易懂的商业语言，并提出切实可行的商业建议，这是数据分析的最终目的。本书将重点训练您这方面的能力。 本书的目标读者： 希望提升数据分析能力的商业分析师、市场研究员、产品经理： 您将能够利用R语言更深入地挖掘数据，发现隐藏的商业机会。 正在转型或希望转型的IT从业者、数据工程师： 您将能够掌握将技术能力应用于解决实际商业问题的技能。 有志于从事数据科学、商业智能领域的学生和在职人士： 本书将为您打下坚实的数据分析理论和实践基础。 希望利用数据驱动业务决策的企业管理者： 您将能够更深入地理解数据分析的价值，并指导团队进行更有效的分析。 为什么选择本书？ 真实商业案例驱动： 告别枯燥的理论，在解决实际商业问题中学习。 R语言深度应用： 掌握R语言这一强大的数据科学工具，并将其高效应用于商业分析。 理论与实践完美结合： 既懂理论，又能实战，知其然，更知其所以然。 解决实际业务问题的能力： 培养从数据到洞察，再到行动的完整数据分析思维。 清晰的代码示例与详细的解释： 易于上手，可复制，帮助您快速掌握关键技能。 《深度解析：R语言在商业数据挖掘与分析项目中的实战应用》 旨在成为您在数据驱动时代不可或缺的指南。它不仅是一本技术书籍，更是一本关于如何运用数据赋能商业决策的实用宝典。通过本书的学习，您将不再是被动地分析数据，而是成为主动地从数据中创造价值的商业洞察者，为企业带来持续的竞争优势。立即开启您的R语言数据挖掘与分析实战之旅，释放数据的无限潜能，驱动您的业务走向新的高峰！

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，最让我感到惊喜的是它对项目实践环节的深度和广度。很多号称“实战”的书籍，往往只是简单地提供一个数据集然后套用几个标准流程，缺乏对真实世界数据“脏乱差”特性的体现。然而，这本书的案例选择非常贴近行业前沿，涉及到的数据处理挑战五花八门，比如缺失值的高级插补策略、异常点在时间序列中的识别与处理，以及如何处理高维稀疏数据等。它不仅仅展示了如何调用函数，更重要的是，它详细剖析了“为什么”要选择这个特定的函数和参数组合。书中对不同阶段的决策点进行了详尽的论述，例如，在特征工程阶段，作者会详细对比使用PCA和One-Hot Encoding对最终模型性能可能带来的细微差别，这种深度的对比分析，远超我之前接触过的任何教材。而且，每个项目都有明确的商业目标和评估标准，这使得整个学习过程不再是孤立的技术练习，而是真正意义上的“商业驱动的数据挖掘”训练。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书在对R语言生态系统的整合利用方面展现了极高的专业水准。它不是简单地罗列几个核心包的功能，而是构建了一个完整的工作流。从数据导入、清洗（例如，对`tidyverse`系列包的灵活运用），到建模（深度集成`caret`或`tidymodels`框架），再到最终结果的可视化报告（充分利用`ggplot2`的定制能力），每一个环节都展示了R语言在数据科学流程中无缝衔接的强大能力。作者没有固步自封于某一个特定的宏包，而是引导读者理解不同工具的最佳适用场景，比如何时应该使用基础R进行快速探索，何时需要切换到更结构化的`tidymodels`进行严谨的交叉验证。对于一个已经有一定编程基础的读者来说，这种对工具链的系统性梳理和优化建议，极大地提高了我的编码规范性和工作效率，让我对R语言的驾驭能力有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识体系构建逻辑，体现出一种非常成熟的教学理念，即理论与工具是相互依存、共同促进的。它的理论部分并不是悬浮在空中的，而是紧密地锚定在具体的R代码实现之上。例如，在介绍假设检验时，作者首先会用一个简短的商业问题引出需求，然后紧接着展示如何用R中的特定函数来执行检验，最后再反过来，通过观察函数输出的结果（如P值、置信区间），来反思和深化对该检验原理的理解。这种“代码驱动理论，理论指导代码优化”的循环学习路径，非常有效地打破了传统学习中理论与实践两张皮的困境。对于我这种实践导向的学习者而言，这种设计意味着我几乎可以同步地完成“看懂-动手敲-理解原理-优化代码”的完整闭环，而不是将理论学习和实战练习割裂开来，大大缩短了知识转化为实际技能的时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了非常深刻的印象。封面采用了一种沉稳又不失现代感的深蓝色调，配上醒目的白色和亮黄色字体，在书架上非常抓人眼球。触摸起来，封面的材质似乎经过了特殊的处理，略带磨砂的质感，使得拿在手里非常舒适，不易打滑。内页的纸张选择也体现了出版方的用心，纸张洁白度适中，既保证了阅读的清晰度，又不会因为过于白皙而造成视觉疲劳。排版方面，作者显然对如何呈现技术性内容下了很大功夫。正文的字体大小设置合理，段落间距和行距都留有恰当的空间，即便是面对大段的代码示例，也不会让人感觉拥挤不堪。特别是那些关键的代码块和运行结果，通常会用不同的背景色或边框进行高亮显示，这对于需要快速定位和比对信息的读者来说，简直是福音。再者，书中对图表的展示也极为考究，无论是流程图还是统计可视化图形，色彩搭配得体，清晰度极高，即便是用普通打印机输出，细节也依然可以辨认，这无疑大大提升了学习效率，避免了因为图表模糊而不得不反复揣摩的窘境。整体而言，从触感到视觉，这本书在物理层面的精心打磨，让它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的阅读载体。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，简直就是为那些和我一样，既想扎实掌握理论基础，又渴望立刻上手实战的“混合型”学习者量身定制的。它的叙事节奏把握得极为精准，不像某些学术专著那样，上来就抛出一堆晦涩的数学公式，让人望而却步。作者非常擅长将复杂的统计学或机器学习概念，用一种非常贴近实际商业问题的角度进行阐述。比如，在讲解模型选择时，它不会仅仅停留在AUC、精确率这些指标上，而是会立刻将其联系到“如何为一家电商公司优化营销预算分配”或者“如何预测库存积压风险”这类场景中去。这种“先讲故事，再引工具，最后深入原理”的递进方式，极大地激发了我的学习动力。我发现，当我理解了某个算法在真实世界中能解决什么问题后，再去钻研其背后的数学原理时，会有一种豁然开朗的感觉，那些原本抽象的符号和函数，立刻就有了鲜活的意义。作者的语言风格是那种既专业又略带幽默感的，让人在紧张的学习过程中不至于太过枯燥，保持了持续的专注度。