作品简介

在数据为主导的今天,对于一种已经成型的模型,“怎么用”通常不是问题,用个软件或者编几行程序就能得到结果了,问题一般都出在模型“什么时候用”和“用完了,然后呢”。本书就集中讨论后面两件事情。

本书共27章,分为业务理解篇(第1~4章)、指标设计篇(第5~7章)、数据建模篇(第8~16章)、价值展现篇(第17~19章)和实战进阶篇(第20~27章)。业务理解篇的目的是让读者建立正确的思维观,理解数据,熟悉业务;指标设计篇学习把数据转换为专家数据的一些技巧;数据建模篇以R语言为计算平台实施数据分析全过程;价值展现篇主要讨论如何撰写有价值的数据分析报告;实战进阶篇通过对8个经典案例的分析,使读者能够把学到的思维方法、实施工具应用到解决实际问题中,把数据变成价值。

本书可供数据科学相关技术人员阅读,也可作为高等院校数据科学相关专业的教材或培训教材,以及数据分析爱好者的参考读物。

程显毅,曲平,李牧编著

作品目录

  • 如何使用本书
  • 第0章 说在前面的话
  • 0.1 大数据分析案例
  • 0.2 数据分析
  • 0.3 数据分析师
  • 0.4 数据分析过程
  • 业务理解篇
  • 第1章 正确的思维观
  • 第2章 理解数据
  • 第3章 理解业务
  • 第4章 理解用户
  • 指标设计篇
  • 第5章 数据准备
  • 第6章 数据指标
  • 第7章 数据认知
  • 数据建模篇
  • 第8章 神经网络
  • 第9章 回归分析
  • 第10章 聚类分析
  • 第11章 关联分析
  • 第12章 决策树
  • 第13章 随机森林决策树
  • 第14章 自适应选择决策树
  • 第15章 SVM
  • 第16章 建模指导
  • 价值展现篇
  • 第17章 如何写好数据分析报告
  • 第18章 数据可视化
  • 第19章 数据分析报告制作工具
  • 实战进阶篇
  • 第20章 校园网中推荐者的推荐价值分析
  • 第21章 上市企业财务报表分析与ST预测
  • 第22章 为什么销售会减少——验证性分析
  • 第23章 什么样的顾客会选择离开——探索性分析
  • 第24章 哪种广告的效果更好——假设检验
  • 第25章 如何获得更多的用户——多元回归分析
  • 第26章 航空公司顾客价值分析——聚类
  • 第27章 窃电用户行为分析——决策树
  • 参考文献
  • 附录
  • 附录A R语言中常用数据处理函数
  • 附录B 大数据原理
  • 附录C 可视化数据挖掘Rattle包
  • 后记
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