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R语言市场研究分析/数据科学与工程技术丛书

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作者: (美)克里斯·查普曼//埃里亚·麦克唐奈·费特|译者:林荟
出版社: 机械工业
ISBN: 9787111549901

出版时间: 2016-10
装帧: 其他
开本: 其他

作者: (美)克里斯·查普曼//埃里亚·麦克唐奈·费特|译者:林荟
出版社: 机械工业

ISBN: 9787111549901
出版时间: 2016-10

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教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 计算机与互联网

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3658373

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作者简介
林荟：美国杜邦公司商业数据科学家，之前曾任爱荷华州立大学兽医学院统计咨询师及商学院统计咨询师。当选2017～2018美国统计协会市场营销统计项目主席。翻译出版了《应用预测建模》。研究兴趣是预测模型、机器学习、数据可视化、市场营销调查分析、自然语义处理和文本挖据。个人网页地址：http://linhui.org。
EleaMcDonnellFeit德雷克塞尔大学市场营销系的副教授，沃顿消费者分析项目执行主任。她曾在通用汽车公司的产品设计部门和营销分析公司TheModellers工作，专注于开发新的定量分析方法并付诸实践。她的研究侧重于通过分析客户数据优化产品设计和广告决策，尤其是在数据缺失、不匹配或者聚合的情况下。
ChrisChapman谷歌高级用户体验定量分析研究员，支持谷歌云平台的决策研究，并且为整个公司的定量市场研究提供咨询。在谷歌之外，Chris是美国营销协会的营销洞察委员会主席、2015年定向分析会议主席、高级研究技术论坛(ART论坛)的指导委员会成员和Sawtoottl软件会议成员，还是多家科研会议和期刊的审稿人。

目录
中文版序
译者序
前言
第一部分 R语言基础知识
  第1章欢迎使用
    1.1 R是什么
    1.2 为什么用
    1.3 为什么不用
    1.4 什么时候用
    1.5 如何使用本书
    1.6 关键点
  第2章 R综述
    2.1 开始
    2.2 R用途快速指南
    2.3 R命令基础
    2.4 基础对象
    2.5 数据框
    2.6 载入和存储数据
    2.7 编写函数*
    2.8 清理
    2.9 知识拓展*
    2.10 关键点
第二部分数据分析基础知识
  第3章数据描述
    3.1 模拟数据
    3.2 关于变量的函数
    3.3 概括数据框
    3.4 单变量可视化
    3.5 知识拓展*
    3.6 关键点
  第4章连续变量之间的关系
    4.1 零售数据
    4.2 用散点图探索变量间关系
    4.3 把多张图合并为一张图
    4.4 散点图矩阵
    4.5 相关系数
    4.6 探索问卷调查回复间的相关性*
    4.7 知识拓展*
    4.8 关键点
  第5章组比较：表格和可视化
    5.1 模拟客户分组数据
    5.2 各组对应的描述统计量
    5.3 知识拓展*
    5.4 关键点
  第6章组比较：统计检验
    6.1 用于比较的数据
    6.2 频数检验：chisq.test()
    6.3 观测比例检验：binom.test()
    6.4 组均值检验：t.test()
    6.5 多组均值检验：ANOVA
      6.6 初识贝叶斯ANOVA *
      6.7 知识拓展*
      6.8 关键点
  第7章识别结果变量的驱动因子：线性模型
    7.1 游乐场数据
    7.2 用lm()函数拟合线性模型
    7.3 拟合多元线性模型
    7.4 因子自变量
    7.5 交互效应
    7.6 避免过度拟合
    7.7 建议的线性模型拟合过程
    7.8 贝叶斯线性模型：MCMCregress()*
    7.9 知识拓展*
    7.10 关键点
第三部分高级营销应用
  第8章降低数据复杂度
    8.1 消费者品牌评分数据
    8.2 主成分分析和感知图
    8.3 探索性因子分析
    8.4 高维标度化简介
    8.5 知识扩展*
    8.6 关键点
  第9章线性模型相关的其他话题
    9.1 处理高度相关的变量
    9.2 二项结果变量的线性模型：逻辑回归
    9.3 分层线性模型
    9.4 贝叶斯分层线性模型*
    9.5 频率学派和贝叶斯学派HLM模型的简单比较*
    9.6 知识拓展*
    9.7 关键点
  第10章验证性因子分析和结构方程模型
    10.1 结构模型的出发点
    10.2 量级评估：CFA
    10.3 更一般的模型：结构方程模型
    10.4 PLS模型
    10.5 知识拓展*
    10.6 关键点
  第11章客户分组：聚类和判别
    11.1 客户分组的思想
    11.2 客户分组数据
    11.3 聚类
    11.4 判别分析
    11.5 预测：识别潜在客户*
    11.6 知识拓展*
    11.7 关键点
  第12章关联法则：购物篮分析
    12.1 基础关联法则
    12.2 零售交易数据：购物篮
    12.3 搜寻并且可视化关联法则
    12.4 非交易数据中的规则：再次探索客户分组
    12.5 知识拓展*
    12.6 关键点
  第13章选择模型
    13.1 基于选择的联合问卷调查分析
    13.2 模拟选择数据*
    13.3 拟合选择模型
    13.4 在选择模型中加入消费者个体差异
    13.5 分层贝叶斯选择模型
    13.6 基于选择的联合问卷调查设计*
    13.7 知识拓展*
    13.8 关键点
结论
附录A R版本和相关软件
附录B 纵向扩展
附录C 使用的包
附录D 在线资源和数据文件
参考文献

内容摘要
《R语言市场研究分析》的作者ChrisChapman(克里斯·查普曼)是谷歌高级用户体验定量分析研究员，EkeaMcDonnellFeit(埃里亚·麦克唐奈·费特)曾任美国通用汽车公司分析9币，他们都有着数十
年商业分析从业经验。本书融合他们多年的实践心得，以具体实践为导向，详细阐述如何将现代统计分析技术应用到市场研究分析，基本涵盖了从初级数据探索到高级数据建模过程中可能用到的各种技术。无论是对普通读者还是专业市场分析师，本书都是一本绝佳指南。
两位作者全面介绍了R在市场营销中的强大功能，注重实际操作，强调数据可视化、模型评估以及统
计直觉的培养。书中不仅包含数据探索、回归模型、
购物篮分析等基础话题，还包括分层模型、市场分组、联合分析和贝叶斯方法等高级话题。对高级话题的介绍力求让所有的分析师都能够理解并学习到新东西。
本书从概念上介绍统计学模型，尽量避免复杂的数学理论，着眼于入门级的统计知识，如果你没有很强的数学基础但又想学习一些高级分析方法，那么本书将对你大有裨益。对于R新手来说，本书也是一本很好的入门指南。书中既讲解了基本的R数据操作，又介绍了一些常用的有效可视化方法，并提供一个应用语境，使得你能够在应用中学习，极大增强学习效果。
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