预测分析中的建模技术：商务问题与R语言解决方案

书籍目录

第１章　分析和数据科学
1

第2章　广告和促销
11

第3章　偏好与选择
25

第4章　购物篮分析
33

第5章　经济数据分析
44

第6章　运营管理
56

第7章　文本分析
71

第8章　情绪分析
93

第9章　体育分析
129

第10章　空间数据分析
148

第11章　品牌和定价
167

第12章　大数据的小游戏
200

附录A　数据科学的方法
203

A.1　数据库和数据准备
204

A.2　经典统计与贝叶斯统计
206

A.3　回归与分类
208

A.4　机器学习
212

A.5　互联网和社交网络分析
213

A.6　推荐系统
215

A.7　产品定位
216

A.8　市场细分
218

A.9　选址
219

A.10　金融数据科学
220

附录B　测量
222

附录C　个案分析
232

C.1　回到我们的“摇头娃娃”个案
232

C.2　DriveTime 公司的轿车销售
233

C.3　钻石价更高
237

C.4　威斯康星Dells 度假中心
240

C.5　个人电脑选择研究
244

附录D　代码和实用程序
248

作者简介

《预测分析中的建模技术：商务问题与R语言解决方案》是一本商务智能方面的著作，旨在帮助读者解决真实工作中的商务问题，发现问题、定义数据、创建和优化模型，编写高效的代码，对结果进行分析，等等。

《预测分析中的建模技术：商务问题与R语言解决方案》着眼于真实的案例和真实的数据。每章通过对一个实际问题的描述和讨论引出特定的预测分析模型，分析的结果通过可视化图表进行展示，章节末尾还提供了R语言编写的应用程序。通过对建模技术和编程工具的实际演示，把抽象化的概念转化为具体的例子，让这些可以成功运行的案例程序更易于理解。

附录比较系统地介绍了数据分析常用的统计学方法和测量的方法，以及为商务分析在R语言环境下特别扩展开发的程序代码。

《预测分析中的建模技术：商务问题与R语言解决方案》不但适合计算机、统计等相关专业选作教材，还适合进行公司决策分析、大数据分析等的相关人员参考阅读。

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