R语言商务数据分析实战(本科教材) 本书特色

本书以任务为导向，较为全面地介绍了商务领域中R语言数据分析的应用。全书共9章，介绍商务领域不同方向项目的数据分析方法，具体内容包括R语言数据分析概述、商品零售购物篮分析、航空公司客户价本书以任务为导向，较为全面地介绍了商务领域中R语言数据分析的应用。全书共9章，介绍商务领域不同方向项目的数据分析方法，具体内容包括R语言数据分析概述、商品零售购物篮分析、航空公司客户价值分析、财政收入预测分析、金融服务机构资金流量预测、P2P信用贷款风险控制、电子商务网站智能推荐服务、电商产品评论数据情感分析、餐饮企业综合分析。除第 1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。值分析、财政收入预测分析、金融服务机构资金流量预测、P2P信用贷款风险控制、电子商务网站智能推荐服务、电商产品评论数据情感分析、餐饮企业综合分析。本书的每个章节都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。

R语言商务数据分析实战(本科教材) 内容简介

大数据专家张良均领衔畅销书作者团队，教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者、IEEE Fellow、华南理工大学计算机与工程学院院长张军倾力推荐。 本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化R语言数据分析。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握R语言数据分析相关技能。

R语言商务数据分析实战(本科教材) 目录

第 1章　R语言数据分析概述　1

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　掌握数据分析的概念　1

1.1.2　熟悉数据分析的流程　2

1.1.3　了解数据分析应用场景　4

任务1.2　熟悉R语言数据分析工具　5

1.2.1　了解数据分析常用工具　6

1.2.2　了解R语言数据分析的优势　6

1.2.3　了解R语言数据分析常用的Packages　7

小结　10

课后习题　10

第 2章　商品零售购物篮分析　12

任务2.1　了解购物篮分析　12

2.1.1　分析商品零售企业现状　12

2.1.2　了解某商品零售企业基本数据情况　13

2.1.3　熟悉购物篮分析的步骤与流程　13

任务2.2　分析商品销售状况　14

2.2.1　分析热销商品　14

2.2.2　分析商品结构　15

2.2.3　任务实现　17

任务2.3　使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型　18

2.3.1　了解Apriori算法的基本原理与使用方法　18

2.3.2　分析结果　23

2.3.3　任务实现　24

小结　24

实训　使用Apriori算法对西饼屋订单进行关联分析　25

课后习题　25

第3章　航空公司客户价值分析　28

任务3.1　了解航空公司现状与客户价值分析　28

3.1.1　了解航空公司现状　28

3.1.2　了解客户价值分析　30

3.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　30

任务3.2　预处理航空客户数据　31

3.2.1　处理数据缺失值与异常值　31

3.2.2　构建航空客户价值分析的关键特征　31

3.2.3　标准化LRFMC的5个特征　35

3.2.4　任务实现　36

任务3.3　使用K-Means算法进行客户分群　37

3.3.1　了解K-Means聚类算法　37

3.3.2　分析聚类结果　38

3.3.3　模型应用　41

3.3.4　任务实现　42

小结　43

实训　43

实训1　处理信用卡数据异常值　43

实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　45

实训3　构建K-Means聚类模型　45

课后习题　46

第4章　财政收入预测分析　48

任务4.1　了解财政收入预测的背景与方法　48

4.1.1　分析财政收入预测背景　48

4.1.2　了解财政收入预测的方法　50

4.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　51

任务4.2　分析财政收入数据特征的相关性　51

4.2.1　了解相关性分析　51

4.2.2　分析计算结果　52

4.2.3　任务实现　53

任务4.3　使用Lasso回归方法选取财政收入预测的关键特征　53

4.3.1　了解Lasso回归方法　53

4.3.2　分析Lasso回归结果　54

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