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圖書標籤:

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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319587

商品編碼：14500299389

用商業案例學R語言數據挖掘+R語言數據分析項目精解 理論方法實戰
9787121319587 9787121315732

用商業案例學R語言數據挖掘

一本麵嚮商業數據分析初學者的教材，從具體的商業數據分析案例入手，使讀者掌握數據挖掘的目的、理念、思路與分析步驟 ，， 著； 編

• 齣版社： 
• ISBN：9787121319587
• 版次：1
• 商品編碼：12225898
• 品牌：
• 包裝：平裝
• 開本：16開
• 齣版時間：2017-08-01
• 用紙：膠版紙
• 頁數：460

場景式設置
《用商業案例學R語言數據挖掘》對互聯網、電商、電信、銀行等商業案例進行精心歸納,提煉齣各類數據分析的運用場景，方便讀者查找與實際工作相似的問題。
開創式結構
《用商業案例學R語言數據挖掘》案例中的“解決方案”環節是對問題的解決思路解說，結閤“操作方法”環節中的步驟讓讀者更容易理解。“原理分析”環節則主要解釋所使用代碼的工作原理或者詳細解釋思路。“知識擴展”環節是對與案例相關的知識點的補充，既能拓展讀者的視野，同時也有利於理解案例本身的解決思路。
啓發式描述
《用商業案例學R語言數據挖掘》注重培養讀者解決問題的思路，以樸實的思維方式結閤啓發式的描述，幫助讀者發現、總結和運用規律，從而啓發讀者快速地找齣解決問題的方法。 商業智能時代已經全麵到來，分析型人纔的崗位數量在就業市場中呈現井噴式增長。無論是從事産品研發的工程師，還是從事産品推廣的市場人員、人力資源和財務會計人員，都需要掌握數據分析技術，否則很有可能被人工智能替代。
《用商業案例學R語言數據挖掘》包括18章，涉及使用R語言做數據分析和數據挖掘的主要分析方法。其中，第1、2章為數據分析方法概述，第3章為R語言編程基礎，第4章到第8章為統計學習方法，第9章到第16章為數據挖掘方法，第17章為特徵工程，第18章為R文本挖掘。每章都根據所涉及的知識點的不同，選取瞭實用的案例，並為讀者準備瞭相應的練習題。
《用商業案例學R語言數據挖掘》作為CDA數據分析師係列叢書中《如虎添翼》和《胸有成竹》的姊妹篇，將前兩本書的內容進行整閤並做瞭重大拓展，而且秉承瞭該係列叢書的特點：內容精煉、重點突齣、示例豐富、語言通俗。可以作為廣大從業人員自學商業數據分析的讀物，適閤大中專院校師生學習和閱讀，同時也可以作為高等院校商科、社會科學及相關培訓機構的教材。第1 章 商業數據分析基礎 1
1.1 商業數據分析的本質 1
1.2 商業數據分析中心的建設 3
第2 章 數據分析的武器庫 5
2.1 數據挖掘簡介 5
2.2 R 語言簡介 13
2.3 R 與RStudio 的下載和安裝 15
2.4 在RStudio 中安裝包 20
2.5 練習題 22
第3 章 R 語言編程 23
3.1 R 的基本數據類型 23
3.2 R 的基本數據結構 24
3.3 R 的程序控製 34
3.4 R 的函數 41
3.5 R 的日期與時間數據類型 42
3.6 在R 中讀寫數據 43
3.7 練習題 47
第4 章 R 描述性統計分析與繪圖 48
4.1 描述性統計分析 48
4.2 製圖的步驟 60
4.3 R 基礎繪圖包 63
4.4 ggplot2 繪圖 74
4.5 練習題 79
第5 章 數據整閤和數據清洗 80
5.1 數據整閤 80
5.2 R 中的高級數據整閤 96
5.3 R 中的抽樣 101
5.4 R 的數據清洗 103
5.5 練習題 110
第6 章 統計推斷基礎 111
6.1 基本的統計學概念 111
6.2 假設檢驗與單樣本t 檢驗116
6.3 雙樣本t 檢驗 119
6.4 方差分析（分類變量和連續變量關係檢驗） 121
6.5 相關分析（兩連續變量關係檢驗） 127
6.6 卡方檢驗（二分類變量關係檢驗） 134
6.7 練習題 137
第7 章 客戶價值預測：綫性迴歸模型與診斷 139
7.1 相關性分析 139
7.2 綫性迴歸 139
7.3 綫性迴歸診斷 150
7.4 正則化方法 159
7.5 練習題 169
第8 章 Logistic 迴歸構建初始信用評級 170
8.1 Logistic 迴歸的相關關係分析 170
8.2 Logistic 迴歸模型及實現 171
8.3 大熵模型與極大似然法估計 179
8.4 模型評估 187
8.5 練習題 193
第9 章 使用決策樹進行信用評級 195
9.1 決策樹建模思路 195
9.2 決策樹算法 197
9.3 在R 中實現決策樹 209
9.4 組閤算法（Ensemble Learning） 214
9.5 練習題 234
第10 章 神經網絡 235
10.1 神經元模型 235
10.2 人工神經網絡模型 237
10.3 單層感知器 239
10.4 BP 神經網絡 242
10.5 RBF 神經網絡 246
10.6 神經網絡設計與R 代碼實現 253
10.7 練習題 261
第11 章 分類器入門：近鄰域與貝葉斯網絡 263
11.1 分類器的概念 263
11.2 KNN 算法 264
11.3 樸素貝葉斯 269
11.4 貝葉斯網絡 273
11.5 練習題 281
第12 章 高級分類器：支持嚮量機 282
12.1 綫性可分與綫性不可分 282
12.2 綫性可分支持嚮量機 283
12.3 綫性支持嚮量機 291
12.4 非綫性支持嚮量機 297
12.5 R 中的支持嚮量機 303
12.6 練習題 306
第13 章 連續變量的維度歸約 307
13.1 維度歸約方法概述 307
13.2 主成分分析 308
13.3 因子分析 314
13.4 奇異值分解 320
13.5 對應分析和多維尺度分析 326
13.6 練習題 334
第14 章 聚類 336
14.1 聚類分析概述 337
14.2 聚類算法邏輯 337
14.3 層次聚類 339
14.4 k-means 聚類 342
14.5 基於密度的聚類 346
14.6 聚類模型的評估 349
14.7 高斯混閤模型（Gaussian Mixture Model） 352
14.8 客戶分群 364
14.9 練習題 379
第15 章 關聯規則與推薦算法 380
15.1 長尾理論 380
15.2 關聯規則 383
15.3 序貫模型 390
15.4 推薦算法與推薦係統 395
15.5 練習題 406
第16 章 時間序列建模 407
16.1 認識時間序列 407
16.2 簡單時間序列分析 409
16.3 平穩時間序列分析ARMA 模型 419
16.4 非平穩時間序列分析ARIMA 模型 434
第17 章 特徵工程（Feature Engineering）（博文視點官方網站下載） 446
17.1 特徵工程概述 446
17.2 數據預處理（Data Preprocessing） 447
17.3 特徵構造（Feature Construction） 460
17.4 特徵抽取（Feature Extraction） 461
17.5 特徵選擇（Feature Selection） 466
第18 章 R 文本挖掘（博文視點官方網站下載） 471
18.1 文本挖掘 471
18.2 文本清洗 473
18.3 中文分詞與文檔模型 476
18.4 文本的特徵選擇及相關性度量 481
18.5 文本分類 487
18.6 主題模型 489
18.7 綜閤案例 495
附錄A 數據說明（博文視點官方網站下載） 500

R 語言數據分析項目精解：理論、方法、實戰

 (作者)  

 

• 書 號：978-7-121-31573-2
• 齣版日期：2017-06-29
• 頁 數：352
• 開 本：16(185*235)

本書以互聯網電商企業為背景，抽象齣幾個工作中常見的分析問題，利用R語言和統計學技術給齣瞭詳細的解決方案和過程。本書一共九章，前兩章分彆為總論和R語言入門。此後各章分彆介紹瞭一個實際分析問題：運營指標搭建、指標監控係統、假設檢驗及AB Test、變量篩選技術、用戶畫像標簽、用戶潛在購買力以及文本挖掘等內容；涉及到的統計方法有：指標增長幅度量化方法、層次分析法、時間序列模型、基於正態分布的一元離群點檢驗、傅立葉譜分析、假設檢驗、主成份分析、因子分析、模糊聚類、無監督下連續型變量離散化、邏輯迴歸模型和文本挖掘。此外，提供瞭所有R語言實現代碼，總計33個自定義函數和數韆行代碼。
本書受眾群體為數據分析從業人員、産品運營人員、統計專業高校生以及R語言愛好者。

掌握商業數據洞察，驅動企業增長——《深度解析：R語言在商業數據挖掘與分析項目中的實戰應用》 在當今信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。從海量的交易記錄、用戶行為、市場趨勢中挖掘有價值的信息，並將其轉化為可執行的商業洞察，是決定企業成敗的關鍵。然而，如何高效、科學地進行數據分析，從紛繁復雜的數據中提煉齣關鍵驅動因素，並最終驅動業務決策，一直是睏擾眾多企業和從業者的難題。 本書《深度解析：R語言在商業數據挖掘與分析項目中的實戰應用》正是為應對這一挑戰而生。我們深知，理論知識固然重要，但脫離實際場景的理論往往顯得空泛而無力。因此，本書將商業案例作為核心載體，以R語言這一強大的開源數據科學工具為引擎，帶領讀者進行一場深度的數據挖掘與分析實踐之旅。我們旨在幫助您構建起一套完整的、行之有效的商業數據分析思維框架，並將理論知識與實踐操作融會貫通，讓您真正掌握從數據到價值的轉化能力。 本書絕不落俗套，拒絕“空談理論”，聚焦“實戰落地”。 我們摒棄瞭那些僅限於羅列算法、講解公式的傳統式數據分析書籍，而是將目光投嚮瞭真實世界的商業挑戰。本書的每一章節，都圍繞著一個具體的商業問題展開，例如： 客戶細分與畫像構建： 如何利用R語言識彆齣不同價值的客戶群體，並為其構建精細化的用戶畫像，從而實現精準營銷和個性化服務？ 銷售預測與趨勢分析： 如何通過對曆史銷售數據進行挖掘，預測未來的銷售額，發現關鍵的驅動因素，為庫存管理和市場策略提供依據？ 用戶流失預警與挽留： 如何通過分析用戶的行為模式，識彆可能流失的客戶，並設計有效的挽留策略，降低客戶流失率？ 市場營銷效果評估： 如何利用A/B測試、迴歸分析等方法，科學地評估不同營銷活動的效果，優化廣告投放和推廣預算？ 産品推薦係統構建： 如何利用協同過濾、內容推薦等技術，為用戶提供個性化的産品推薦，提升用戶體驗和轉化率？ 風險評估與欺詐檢測： 如何通過數據挖掘技術，識彆潛在的信用風險客戶或檢測異常交易，降低企業損失？ 供應鏈優化與成本控製： 如何分析供應鏈數據，識彆瓶頸，優化庫存、物流和生産計劃，降低運營成本？ 本書將引導您一步步解決這些商業難題。我們精選瞭具有代錶性的行業案例，覆蓋零售、電商、金融、互聯網等多個領域，確保案例的實用性和普遍性。在每一個案例中，您將不僅僅是學習R語言的某個函數或某個算法，更重要的是學習如何將商業問題轉化為數據分析問題，如何選擇閤適的分析方法和工具，以及如何解讀數據分析結果並將其轉化為商業建議。 R語言，作為本書的核心工具，我們將對其進行深度講解與應用。 R語言因其強大的統計分析能力、豐富的擴展包和活躍的社區支持，已成為數據科學領域的首選語言。本書並非一本純粹的R語言教程，而是將其作為解決商業問題的“利器”。我們會從R語言的基礎語法、數據處理、可視化入手，但很快便會聚焦於其在數據挖掘和商業分析中的核心應用。您將學習如何： 高效地導入、清洗和轉換海量數據： 掌握`dplyr`、`tidyr`等包的強大數據處理能力，告彆繁瑣的手動操作。 進行探索性數據分析（EDA）： 利用`ggplot2`等包，繪製齣清晰直觀的可視化圖錶，發現數據中的模式、趨勢和異常。 運用經典的數據挖掘算法： 從聚類分析、分類模型（如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林）、迴歸分析，到時間序列分析、關聯規則挖掘等，本書將精選最適閤商業應用的關鍵算法，並結閤實際案例進行講解。 構建和評估預測模型： 學習如何構建精準的預測模型，並掌握各種模型評估指標，確保模型的有效性和可靠性。 實現復雜的商業分析任務： 如文本挖掘、網絡分析、時間序列預測等，將R語言的強大功能發揮到極緻。 本書的核心價值在於“理論方法實戰”的完美融閤。 我們深刻理解，脫離理論指導的實戰容易陷入“知其然，不知其所以然”的睏境，而缺乏實戰檢驗的理論則難以落地。因此，本書的結構設計充分考慮瞭這一點： 案例驅動的理論講解： 每一個章節都以一個具體的商業場景為起點，引齣相關的理論概念和分析方法。例如，在講解客戶細分時，我們會先描述一個零售商希望瞭解其客戶群體特徵的商業需求，然後纔介紹K-Means聚類等算法的原理和適用場景。 步驟化的實戰演練： 在每一個案例中，我們都會提供清晰、詳細的代碼示例，引導您一步步完成數據處理、模型構建、結果分析的全過程。這些代碼不僅可以直接運行，更重要的是，我們對其背後的邏輯和決策過程進行瞭解釋，讓您知其所以然。 關鍵概念的深入剖析： 對於數據挖掘和分析中的核心概念，如過擬閤、欠擬閤、交叉驗證、特徵工程、模型解釋性等，我們都會在實戰中進行穿插講解，並強調它們在商業決策中的重要性。 結果解讀與商業建議： 學習如何將R語言輸齣的分析結果，轉化為通俗易懂的商業語言，並提齣切實可行的商業建議，這是數據分析的最終目的。本書將重點訓練您這方麵的能力。 本書的目標讀者： 希望提升數據分析能力的商業分析師、市場研究員、産品經理： 您將能夠利用R語言更深入地挖掘數據，發現隱藏的商業機會。 正在轉型或希望轉型的IT從業者、數據工程師： 您將能夠掌握將技術能力應用於解決實際商業問題的技能。 有誌於從事數據科學、商業智能領域的學生和在職人士： 本書將為您打下堅實的數據分析理論和實踐基礎。 希望利用數據驅動業務決策的企業管理者： 您將能夠更深入地理解數據分析的價值，並指導團隊進行更有效的分析。 為什麼選擇本書？ 真實商業案例驅動： 告彆枯燥的理論，在解決實際商業問題中學習。 R語言深度應用： 掌握R語言這一強大的數據科學工具，並將其高效應用於商業分析。 理論與實踐完美結閤： 既懂理論，又能實戰，知其然，更知其所以然。 解決實際業務問題的能力： 培養從數據到洞察，再到行動的完整數據分析思維。 清晰的代碼示例與詳細的解釋： 易於上手，可復製，幫助您快速掌握關鍵技能。 《深度解析：R語言在商業數據挖掘與分析項目中的實戰應用》 旨在成為您在數據驅動時代不可或缺的指南。它不僅是一本技術書籍，更是一本關於如何運用數據賦能商業決策的實用寶典。通過本書的學習，您將不再是被動地分析數據，而是成為主動地從數據中創造價值的商業洞察者，為企業帶來持續的競爭優勢。立即開啓您的R語言數據挖掘與分析實戰之旅，釋放數據的無限潛能，驅動您的業務走嚮新的高峰！

評分☆☆☆☆☆

這本書的知識體係構建邏輯，體現齣一種非常成熟的教學理念，即理論與工具是相互依存、共同促進的。它的理論部分並不是懸浮在空中的，而是緊密地錨定在具體的R代碼實現之上。例如，在介紹假設檢驗時，作者首先會用一個簡短的商業問題引齣需求，然後緊接著展示如何用R中的特定函數來執行檢驗，最後再反過來，通過觀察函數輸齣的結果（如P值、置信區間），來反思和深化對該檢驗原理的理解。這種“代碼驅動理論，理論指導代碼優化”的循環學習路徑，非常有效地打破瞭傳統學習中理論與實踐兩張皮的睏境。對於我這種實踐導嚮的學習者而言，這種設計意味著我幾乎可以同步地完成“看懂-動手敲-理解原理-優化代碼”的完整閉環，而不是將理論學習和實戰練習割裂開來，大大縮短瞭知識轉化為實際技能的時間。

評分☆☆☆☆☆

與其他同類書籍相比，這本書在對R語言生態係統的整閤利用方麵展現瞭極高的專業水準。它不是簡單地羅列幾個核心包的功能，而是構建瞭一個完整的工作流。從數據導入、清洗（例如，對`tidyverse`係列包的靈活運用），到建模（深度集成`caret`或`tidymodels`框架），再到最終結果的可視化報告（充分利用`ggplot2`的定製能力），每一個環節都展示瞭R語言在數據科學流程中無縫銜接的強大能力。作者沒有固步自封於某一個特定的宏包，而是引導讀者理解不同工具的最佳適用場景，比如何時應該使用基礎R進行快速探索，何時需要切換到更結構化的`tidymodels`進行嚴謹的交叉驗證。對於一個已經有一定編程基礎的讀者來說，這種對工具鏈的係統性梳理和優化建議，極大地提高瞭我的編碼規範性和工作效率，讓我對R語言的駕馭能力有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗中，最讓我感到驚喜的是它對項目實踐環節的深度和廣度。很多號稱“實戰”的書籍，往往隻是簡單地提供一個數據集然後套用幾個標準流程，缺乏對真實世界數據“髒亂差”特性的體現。然而，這本書的案例選擇非常貼近行業前沿，涉及到的數據處理挑戰五花八門，比如缺失值的高級插補策略、異常點在時間序列中的識彆與處理，以及如何處理高維稀疏數據等。它不僅僅展示瞭如何調用函數，更重要的是，它詳細剖析瞭“為什麼”要選擇這個特定的函數和參數組閤。書中對不同階段的決策點進行瞭詳盡的論述，例如，在特徵工程階段，作者會詳細對比使用PCA和One-Hot Encoding對最終模型性能可能帶來的細微差彆，這種深度的對比分析，遠超我之前接觸過的任何教材。而且，每個項目都有明確的商業目標和評估標準，這使得整個學習過程不再是孤立的技術練習，而是真正意義上的“商業驅動的數據挖掘”訓練。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，簡直就是為那些和我一樣，既想紮實掌握理論基礎，又渴望立刻上手實戰的“混閤型”學習者量身定製的。它的敘事節奏把握得極為精準，不像某些學術專著那樣，上來就拋齣一堆晦澀的數學公式，讓人望而卻步。作者非常擅長將復雜的統計學或機器學習概念，用一種非常貼近實際商業問題的角度進行闡述。比如，在講解模型選擇時，它不會僅僅停留在AUC、精確率這些指標上，而是會立刻將其聯係到“如何為一傢電商公司優化營銷預算分配”或者“如何預測庫存積壓風險”這類場景中去。這種“先講故事，再引工具，最後深入原理”的遞進方式，極大地激發瞭我的學習動力。我發現，當我理解瞭某個算法在真實世界中能解決什麼問題後，再去鑽研其背後的數學原理時，會有一種豁然開朗的感覺，那些原本抽象的符號和函數，立刻就有瞭鮮活的意義。作者的語言風格是那種既專業又略帶幽默感的，讓人在緊張的學習過程中不至於太過枯燥，保持瞭持續的專注度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭非常深刻的印象。封麵采用瞭一種沉穩又不失現代感的深藍色調，配上醒目的白色和亮黃色字體，在書架上非常抓人眼球。觸摸起來，封麵的材質似乎經過瞭特殊的處理，略帶磨砂的質感，使得拿在手裏非常舒適，不易打滑。內頁的紙張選擇也體現瞭齣版方的用心，紙張潔白度適中，既保證瞭閱讀的清晰度，又不會因為過於白皙而造成視覺疲勞。排版方麵，作者顯然對如何呈現技術性內容下瞭很大功夫。正文的字體大小設置閤理，段落間距和行距都留有恰當的空間，即便是麵對大段的代碼示例，也不會讓人感覺擁擠不堪。特彆是那些關鍵的代碼塊和運行結果，通常會用不同的背景色或邊框進行高亮顯示，這對於需要快速定位和比對信息的讀者來說，簡直是福音。再者，書中對圖錶的展示也極為考究，無論是流程圖還是統計可視化圖形，色彩搭配得體，清晰度極高，即便是用普通打印機輸齣，細節也依然可以辨認，這無疑大大提升瞭學習效率，避免瞭因為圖錶模糊而不得不反復揣摩的窘境。整體而言，從觸感到視覺，這本書在物理層麵的精心打磨，讓它不僅僅是一本工具書，更像是一件值得收藏的閱讀載體。