包邮数据思维——从数据分析到商业价值(第2版)

绪论 大数据时代之“皇帝的新装” **章　朴素的数据价值观 什么是数据？　 数据的商业价值 数据到价值的转化：回归分析的道与术 弄清客户需求 关于p值的争论与思考 第二章　数据可视化 实力派：准确 有效 偶像派：简洁 美观 柱状图 堆积柱状图 柱状图之妙用 饼　图 直方图 折线图 散点图 箱线图 茎叶图 统计表 第三章　回归分析 什么是回归分析? 线性回归：北京市二手房房价影响因素分析 线性回归：电影票房影响因素分析 线性回归：数据分析岗位招聘情况解析 0-1回归：某移动通信公司客户流失预警分析 0-1回归：车险数据分析与商业价值 0-1回归：点击率预测在RTB广告投放中的应用 定序回归：信用卡逾期数据分析 计数回归：英超进球谁*强 生存回归：新产品在架时长研究 第四章　机器学习 朴素贝叶斯：政府热线电话 朴素贝叶斯：基于商品名称的多分类问题 决策树：什么因素决定非诚勿扰 决策树：二手车保值比率 回归树与提升算法：旅游产品销量影响因素 深度学习：图像自动识别 深度学习：LSTM模型自动作曲 深度学习：打麻将 聚类分析：狗熊牌皮鞋的广告投放 第五章　非结构化数据 文本分析：《琅琊榜》的小说三要素 文本分析：《倚天屠龙记》 文本分析：从用户评论看产品改善 文本分析：网易云音乐评论数据分析 网络结构数据：《甄嬛传》中的爱恨情仇 网络结构数据：统计期刊合作者社区发现 图像数据：通过图片识别PM2.5 第六章　数据合规 我国cookie隐私**案 “被遗忘权”**案 数据安全**案