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R語言數據分析項目精解(理論方法實戰)

  • 作者：羅榮錦
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121315732
  • 出版日期：2017/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：340
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    羅榮錦著的《R語言數據分析項目精解(理論方法實戰)》以互聯網電商企業為背景，抽象出工作中常見的數據分析問題，利用R語言和統計學列出了詳細的解決方案和過程。本書共9章，前兩章分別為總論和R語言入門知識，之後各章分別介紹了運營指標的建立、指標監控系統、假設檢驗及AB測試、變數篩選技術、用戶畫像系統、尋找優質用戶和文本挖掘等內容。本書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、基於正態分佈的一元離群點檢驗、傅里葉譜分析、假設檢驗、主成分分析、因子分析、模糊聚類、無監督下連續型變數離散化、邏輯回歸模型和文本挖掘等。另外，本書提供了所有實例的R語言實現代碼，總計33個自定義函數和數千行代碼。
    本書適合數據分析從業人員、產品運營人員、統計專業學生和R語言愛好者閱讀。
作者介紹
羅榮錦
    羅榮錦，應用統計學碩士、應用數學和國際經濟與貿易雙學士。有8年數據分析工作經驗，先後從事過金融數據分析、網路遊戲數據分析、B2B資料庫營銷及互聯網用戶行為數據分析。現就職于攜程旅行網，擔任資深數據分析師，主要從事用戶行為分析研究、統計學與數據挖掘應用等工作，擅長統計建模，熟悉R語言、SAS、SPSS等數據挖掘工具。從事數據研究工作，一定要「耐得住寂寞，忍受得了孤獨」。
目錄
第1章 互聯網+統計學+R語言
  1.1 互聯網中的統計學
    1.1.1 「互聯網+」的發展
    1.1.2 統計學的發展
    1.1.3 大數據時代的統計學
  1.2 R 語言——互聯網與統計學的橋樑
  1.3 本書結構
第2章 R 語言基礎
  2.1 安裝R語言
    2.1.1 獲取和安裝R語言
    2.1.2 安裝 RStudio
    2.1.3 R包
    2.1.4 幫助
  2.2 R 語言基本對象
    2.2.1 數據類型
    2.2.2 向量
    2.2.3 矩陣和數組
    2.2.4 列表
    2.2.5 數據框
    2.2.6 因子
    2.2.7 數據類型的辨別和轉換
    2.2.8 數據類型和對象關係
  2.3 工作空間和查看對象
    2.3.1 工作空間和工作目錄
    2.3.2 遍歷、創建、刪除文件夾
    2.3.3 查看對象的方法
  2.4 數據導入和導出
    2.4.1 數據導入
    2.4.2 數據導出
  2.5 操作符和函數
    2.5.1 操作符
    2.5.2 函數
  2.6 數據集操作
    2.6.1 變數操作
    2.6.2 數據集操作
    2.6.3 數據集連接
    2.6.4 數據匯總
  2.7 控制流
    2.7.1 重複和循環
    2.7.2 條件執行
    2.7.3 next 和 break
  2.8 自定義函數
第3章 互聯網運營指標的建立
  3.1 項目背景、目標及方案
    3.1.1 項目背景
    3.1.2 項目目標
    3.1.3 項目方案
  3.2 項目技術理論簡介
    3.2.1 骨灰級流量指標
    3.2.2 登錄和激活

    2.2.3 訪問深度和吸引力
    3.2.4 訂單指標
    3.2.5 網站或APP性能指標86
    3.2.6 轉化率
    3.2.7 層次分析法
  3.3 項目實踐
    3.3.1 搭建運營指標系統
    3.3.2 製作對比型指標及趨勢線
    3.3.3 創建用戶價值和活躍度指標
第4章 指標監控系統
  4.1 項目背景、目標及方案
    4.1.1 項目背景
    4.1.2 項目目標
    4.1.3 項目方案
  4.2 項目技術理論簡介
    4.2.1 時間序列基本統計量
    4.2.2 數據觀測與描述性統計
    4.2.3 隨機性
    4.2.4 周期性
    4.2.5 節假日模式識別
    4.2.6 建模數據集的建立
    4.2.7 指標監控方法（不含節假日）
    4.2.8 節假日指標監控方法
    4.2.9 R 語言實例代碼
  4.3 項目實踐
    4.3.1 數據概覽
    4.3.2 節假日模式識別
    4.3.3 模型數據集的建立
    4.3.4 指標監控（非節假日）
    4.3.5 節假日指標監控
    4.3.6 總結
第5章 用數據驅動業務——AB 測試
  5.1 項目背景、目標和方案
    5.1.1 項目背景
    5.1.2 項目目標
    5.1.3 項目方案
  5.2 項目技術理論簡介
    5.2.1 自動化分流策略
    5.2.2 整體評估指標
    5.2.3 概率論預備知識
    5.2.4 假設檢驗
    5.2.5 三個問題
  5.3 項目實踐
第6章 變數篩選技術
  6.1 項目背景、目標和方案
    6.1.1 項目背景
    6.1.2 項目目標
    6.1.3 項目方案
  6.2 項目技術理論簡介
    6.2.1 變數相關性

    6.2.2 變數篩選
    6.2.3 變數降維
    6.2.4 R 語言實例代碼
  6.3 項目實踐
    6.3.1 變數篩選
    6.3.2 變數降維
第7章 構建用戶畫像系統
  7.1 項目背景、目標和方案
    7.1.1 項目背景
    7.1.2 項目目標
    7.1.3 項目方案
  7.2 項目技術理論簡介
    7.2.1 用戶畫像的基本概念
    7.2.2 用戶畫像應用領域
    7.2.3 用戶畫像分類
    7.2.4 用戶畫像構建
    7.2.5 用戶畫像標籤的數值處理方法
  7.3 項目實踐
第8章 從數據中尋找優質用戶
  8.1 項目背景、目標和方案
    8.1.1 項目背景
    8.1.2 項目目標
    8.1.3 項目方案
  8.2 項目技術理論簡介
    8.2.1 邏輯回歸的基本概念
    8.2.2 建模流程
    8.2.3 模型開發階段
    8.2.4 模型驗證階段
    8.2.5 模型測試階段
    8.2.6 商業應用流程
    8.2.7 R 語言實例代碼
  8.3 項目實踐
    8.3.1 數據探索
    8.3.2 數據處理
    8.3.3 建立模型
    8.3.4 模型驗證
    8.3.5 總結
第9章 文本挖掘——點評數據展示策略
  9.1 項目背景、目標和方案
    9.1.1 項目背景
    9.1.2 項目目標
    9.1.3 項目方案
  9.2 項目技術理論簡介
    9.2.1 評論文本質量量化指標模型
    9.2.2 用戶相似度模型
    9.2.3 情感性分析
    9.2.4 R 語言實例代碼
  9.3 項目實踐
    9.3.1 若干自定義函數
    9.3.2 文本質量量化指標模型

    9.3.3 用戶相似度模型
    9.3.4 情感性分析
    9.3.5 總結

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