用商业案例学R语言数据挖掘

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作者：经管之家主编;常国珍,曾珂,朱江编著

出版社：电子工业出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 数据库 > 数据仓库与数据挖掘

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图文详情

ISBN：9787121319587
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
开本：32开
页数：445
出版时间：2017-09-01
条形码：9787121319587 ; 978-7-121-31958-7

本书特色

商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式增长。无论是从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源和财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能替代。
本书包括 18 章，涉及使用 R 语言做数据分析和数据挖掘的主要分析方法。其中，第 1、 2 章为数据分析方法概述，第 3 章为 R 语言编程基础，第 4 章到第 8 章为统计学习方法，第 9 章到第 16 章为数据挖掘方法，第 17 章为特征工程，第 18 章为 R 文本挖掘。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的练习题。
本书作为 CDA 数据分析师系列丛书中《如虎添翼！数据处理的 SPSS 和 SAS EG 实现（第 2 版）》和《胸有成竹!数据分析的 SPSS 和 SAS EG 进阶（第 2 版）》的姊妹篇，将前两本书的内容进行整合并做了重大拓展，而且秉承了该系列丛书的特点：内容精练、重点突出、示例丰富、语言通俗。可以作为广大从业人员自学商业数据分析的读物，适合大中专院校师生学习和阅读，同时也可以作为高等院校商科、社会科学及相关培训机构的教材。

内容简介

本书适合人群：本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据挖掘的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及，而且都辅以图形做形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。但是本书强调每种方法的假设、适用条件都与商业数据分析的主题匹配。在教学实践中，我们发现业务经验丰富和有较好商业模式理解的学员，在学习数据挖掘时有更好的效果，主要原因可能是这类学员有较强的思辨能力、分析能力、学习目的性和质量意识，而不是简单地模仿和套用数学公式。

第1章商业数据分析基础
1.1 商业数据分析的本质
1.2 商业数据分析中心的建设
第 2 章数据分析的武器库
2.1 数据挖掘简介
2.2 R 语言简介
2.3 R 与 RStudio 的下载和安装
2.4 在 RStudio 中安装包
2.5 练习题
第 3 章 R 语言编程
3.1 R 的基本数据类型
3.2 R 的基本数据结构
3.3 R 的程序控制
3.4 R 的函数
3.5 R 的日期与时间数据类型
3.6 在 R 中读写数据
3.7 练习题
第 4 章 R 描述性统计分析与绘图
4.1 描述性统计分析
4.2 制图的步骤
4.3 R 基础绘图包
4.4 ggplot2 绘图
4.5 练习题
第 5 章数据整合和数据清洗
5.1 数据整合
5.2 R 中的高级数据整合
5.3 R 中的抽样
5.4 R 的数据清洗 .
5.5 数据整合
第 6 章统计推断基础
6.1 基本的统计学概念
6.3 双样本 t 检验
6.4 方差分析（分类变量和连续变量关系检验）
6.5 相关分析（两连续变量关系检验）
6.6 卡方检验（两分类变量关系检验）
6.7 练习题.
第 7 章客户价值预测：线性回归模型与诊断
7.1 相关性分析
7.2 线性回归
7.3 线性回归诊断
7.4 正则化方法
7.5 练习题
第 8 章 Logistic 回归构建初始信用评级
8.1 Logistic 回归的相关关系分析
8.2 Logistic 回归模型及实现
8.3 *大熵模型与极大似然法估计
8.4 模型评估
8.5 练习题
第 9 章使用决策树进行信用评级
9.1 决策树建模思路
9.2 决策树算法
9.3 在 R 中实现决策树
9.4 组合算法（Ensemble Learning）
9.5 练习题
第 10 章神经网络
10.1 神经元模型
10.2 人工神经网络模型
10.3 单层感知器
10.4 BP 神经网络
10.5 RBF 神经网络
10.6 神经网络设计与 R 代码实现
10.7 练习题
第 11 章分类器入门：*近邻域与贝叶斯网络.
11.1 分类器的概念
11.2 KNN 算法
11.3 朴素贝叶斯
11.4 贝叶斯网络
11.5 练习题
第 12 章高级分类器：支持向量机
12.1 线性可分与线性不可分
12.2 线性可分支持向量机
12.3 线性支持向量机
12.4 非线性支持向量机
12.5 R 中的支持向量机
12.6 练习题
第 13 章连续变量的维度归约
13.1 维度归约方法概述
13.2 主成分分析
13.3 因子分析
13.4 奇异值分解
13.5 对应分析和多维尺度分析
13.6 练习题
第 14 章聚类
14.1 聚类分析概述
14.2 聚类算法逻辑.
14.3 层次聚类.
14.4 k-means 聚类
14.5 基于密度的聚类.
14.6 聚类模型的评估
14.7 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）
14.8 客户分群
14.9 练习题
第 15 章关联规则与推荐算法
15.1 长尾理论
15.2 关联规则
15.3 序贯模型
15.4 推荐算法与推荐系统.
15.5 练习题.
第 16 章时间序列建模
16.1 认识时间序列
16.2 简单时间序列分析.
16.3 平稳时间序列分析 ARMA 模型
16.4 非平稳时间序列分析 ARIMA 模型
第 17 章特征工程（ Feature Engineering）（博文视点官方网站下载）
17.1 特征工程概述.
17.2 数据预处理（Data Preprocessing）
17.3 特征构造（Feature Construction）
17.4 特征抽取（Feature Extraction）
17.5 特征选择（Feature Selection）
第 18 章 R 文本挖掘（博文视点官方网站下载）
18.1 文本挖掘
18.2 文本清洗
18.3 中文分词与文档模型.
18.4 文本的特征选择及相关性度量
18.5 文本分类
18.6 主题模型
18.7 综合案例.
附录 A 数据说明（博文视点官方网站下载）

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作者简介

常国珍，北京大学会计学博士，中国大数据产业生态联盟专家委员会专家委员。主要从事金融、电信行业客户画像，信用与操作风险识别与防范，客户终生价值预测与价值提升等工作。曾珂，华中师范大学管理科学工程硕士，现为**车贷金融产品部产品经理，精通Python与R语言数据挖掘。曾经就职于华为、国家电网等企业。以金融信用与欺诈风险建模、文本分析、数据可视化等为主要研究方向。朱江，挪威科技大学工学硕士，现为CDA数据分析研究院课程开发副总监，CDA数据挖掘竞赛的评委。精通R与SAS语言数据挖掘，从事电商与互联网数据分析的教学工作。研究方向为电商推荐系统开发、数据可视化、客户特征提取和客户行为模式发现。

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