营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 托马斯 W. 米勒（Thomas W. Miller） 著，崔立真，鹿旭东 译

图书标签:

• 营销数据科学
• 预测分析
• R语言
• Python语言
• 建模技术
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计建模
• 商业分析
• 数据科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111559023

版次：1

商品编码：12142298

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：291

内容简介

　　本书面向市场营销特定领域中的大量典型问题，如产品设计、需求预测、价格研究、客户选择、推荐系统等，通过理论和实际的R/Python实现，深入浅出地给出了详细的数据科学解决方案。本书适合作为高等院校预测分析学等相关专业的教材，也适用于准备探索数据科学的人。

目录

译者序
前言
第1章　了解市场1
第2章　预测消费者的选择9
第3章　锁定目标客户16
第4章　开发新客户28
第5章　维系客户39
第6章　产品定位51
第7章　开发新产品66
第8章　产品促销72
第9章　推荐产品86
第10章　评估品牌和价格98
第11章　利用社交网络123
第12章　关注竞争对手140
第13章　销售预测150
第14章　重新定义营销研究157
附录A　数据科学方法163
A.1　数据库系统和数据准备164
A.2　传统统计与贝叶斯统计166
A.3　回归与分类167
A.4　数据挖掘与机器学习172
A.5　数据可视化174
A.6　文本和情感分析174
A.7　时间序列与市场响应模型179
附录B　营销数据来源182
B.1　测量理论182
B.2　测量水平184
B.3　抽样186
B.4　营销数据库189
B.5　万维网190
B.6　社交媒体192
B.7　调查192
B.8　实验206
B.9　采访208
B.10　焦点小组210
B.11　现场研究211
附录C　案例研究214
C.1　AT&T;选择研究214
C.2　匿名微软网站数据215
C.3　银行营销研究215
C.4　波士顿住房研究216
C.5　电脑选择研究217
C.6　DriveTime厢式轿车221
C.7　Lydia E. Pinkham医药公司224
C.8　宝洁洗衣皂224
C.9　返送公仔225
C.10　Studenmund餐厅225
C.11　悉尼交通研究227
C.12　ToutBay再次起航227
C.13　两个月工资230
C.14　威斯康星州德尔斯232
C.15　威斯康星州彩票销售234
C.16　维基百科投票237
附录D　代码与实用程序239
参考文献252
索引284

前言/序言

　　“人总会失去养育自己的一切，自然界的事物莫不如此。勇敢的人总是从容应对，静观其变，而不会溜之大吉。”
　　——2012年美国电影《南方的野兽》中赫什帕皮（奎温简妮·沃利斯饰）　　以前的市场营销教材编写者总会推广“营销理念”，说营销既不是销售也不是买卖，而是去了解和满足顾客需求。他们往往把“营销研究（市场调查）”和“市场研究”区分开，把前者列为一门商业学科，而把后者划入经济学的范畴。“营销研究”有时也被称为“营销科学”或者“营销工程”。
　　我们不妨先把过往学术上的自高自大和故弄玄虚放到一边，也不纠缠于语言文字上的是非曲直。营销也好，销售也罢，市场营销也好，市场研究也罢，研究也好，科学也罢，其实都是同样东西的不同表述。在一个被信息技术和即时通信不断改造的世界里，数据就是王道。
　　数据科学是新型的统计学，是一种融合了建模技术、信息技术和商业智慧的集大成者，更是营销研究所呈现的一种新境界。
　　在介绍营销数据科学的时候，我们选择的做法是如实反映消费者、市场和营销的现状。今天的研究其实意味着从网页浏览、信息采集、网站检索、在线调查、焦点小组、博客和社交媒体收集数据并加以分析，也意味着能够以最快的速度和最低的成本找到解决问题的答案。
　　高效地找到答案并不意味着我们必须抛弃科学研究、抽样调查或概率推理的理念。我们在设计营销手段、拟合模型、描述研究结果以及向管理层推荐相应的行动时必须小心谨慎。
　　当然，有时候我们必须参与相关的研究。要创立调查工具和采访指南。要从消费者样本和焦点小组中收集数据。这就是传统营销研究—定制研究，是专门满足每个个体客户或研究问题的研究。
　　学习营销数据科学的最佳方法是通过例子来研究。本书提供了可用于建模技术的资源和参考资料。我们向程序设计者展示了如何编写代码来解决真实的业务问题。
　　关于我们所开展的工作的真实情况都包括在我们编写的程序里。这里的代码是供每个人查看和调试的。为了促进学生的学习，程序包括了对每一个步骤的点评和建议，以供进一步分析。数据集和计算机程序可从网站http: //www. ftpress.com/miller/获取。
　　在营销数据科学的研究中，有些问题采用Python编程语言比较容易解决，而有些问题采用R编程语言则比较容易解决。有时候也会提供这两种语言的解决方案，以供互相印证对比。Python和R编程语言是研究数据科学的强大工具。
　　本书中的大多数数据来自于公共领域。许多案例的支撑数据来自于加利福尼亚大学欧文分校机器学习库和斯坦福大学大网络数据组集合。感谢为本书提供这些内容丰富的数据组的相关人员。
　　我从自己在Research Publishers公司及其主要推广“数据科学作为服务”业务的Tout-Bay分部的咨询工作中学到了很多知识。学术研究和模型能够引领我们达到的境界，目前暂时到此为止了。最后，为了体现差异，需要把我们的想法和模型付诸实施，并与别人分享。
　　多年来有很多人影响了我的学业和事业。这些人都是很棒的思想者和好心人、好老师，对他们我将永远心存感激。不过令人伤感的是，厄尔西努斯学院哲学专业的杰拉尔德·哈恩·欣克尔和语言专业的阿兰·雷克·莱斯以及明尼苏达大学哲学专业的赫伯特·菲格尔已经永远地离开了我们。我对明尼苏达大学心理测量学专业的大卫J.韦斯和之前在俄勒冈大学经济学专业的凯利·伊金也深表谢意。
　　感谢多年来与我一起奋战在威斯康星大学麦迪逊分校并提供大力支持的迈克尔L.罗斯柴尔德、尼尔M.福特、彼得R.迪森以及贾尼·克利斯托夫。在我供职A. C.尼尔森营销研究中心主任期间，我认识了营销研究行业的各位领军人物，包括小亚瑟C.尼尔森本人。我还认识和采访了该行业的历史学家杰克·霍诺米奇尔，认识了著有被公认为营销研究重要教材的第一作者吉尔·丘吉尔。我在A. C.尼尔森营销研究中心学习了传统营销研究，非常感激在那里与各位研究人员和执行顾问委员会的各位成员一起工作所获得的宝贵经验。我还要感谢杰夫·沃尔考斯基和尼利·埃斯坡瓦，当在线调查和焦点小组在营销研究中崭露头角之时，他们二位就和我一起共同探索如何使用此类方法进行研究了。
　　在威斯康星大学麦迪逊分校的任期结束后，我创立了咨询业务公司—Research Publishers公司，与之前的张伯伦研究咨询公司在同一地点办公。沙龙·张伯伦为我提供了开展营销研究业务的基地和场所，正是在那里，本书的相关概念初现雏形：
　　对于企业而言，有什么事情能比了解客户、竞争对手和市场更加重要呢？管理者要对事情有一个条理分明的观点。消费者研究、产品管理、竞争情报、客户支持和管理信息系统分属各个职能部门，而各个部门之间总是各行其是，管理者想要找到自己所需要的信息也总是困难重重。因此，对研究和信息的整合显得更有意义。（Miller，2008）　　我目前的家位于西北大学职业研究学院。我参与三个研究生专业（预测分析理学硕士、数据科学高级证书、体育管理文学硕士）的课程教学工作。营销分析、数据库系统和数据准备、网络和网络数据科学、数据可视化等课程都为本书的编写提供了创作的灵感。
　　我期待西北大学的研究生课程在进入分析学创业和体育分析学等新领域后不断发展壮大，感谢那些管理着这些与众不同的研究生专业的同事和员工，也感谢众多的学生和教师同仁，我从他们身上获益良多。
　　TEXnology公司的爱米·亨德利逊运用她的娴熟技艺，使得本书的文字、图表在印刷装帧上非常美观—这也是开源软件的另一项胜利。罗列娜·马丁为本书写了书评，并提供了很多我们非常需要的反馈信息。罗伊·桑福特就统计解读提供了很好的建议。坎迪斯·布拉德利既是书评者又是文字编辑。我对他们各位的指导和鼓励表示感谢。
　　.　　我还要感谢编辑让娜·格拉舍·列文以及Pearson/FT出版社，感谢他们使本书及“建模技术”系列书得以问世。当然，任何写作问题、错误或语焉不详之处都是我的责任，与他人无关。
　　我的好友布吕特尼和她的女儿贾妮亚一有时间就陪在我的身边。我的儿子丹尼尔无论顺境逆境也总在我左右，成为我的忘年之交。我对他们亏欠最多，因为他们对我始终充满信任。
　　托马斯W.米勒　　2015年4月于加利福尼亚州格伦代尔市

探索数据驱动的营销决策：洞察、策略与实操 在当今竞争激烈的商业环境中，营销的有效性越来越依赖于对海量数据的深入理解和精准运用。从理解客户行为到优化广告投放，再到预测市场趋势，数据已成为驱动营销成功的核心引擎。本书旨在为营销专业人士、数据分析师以及对营销科学感兴趣的读者提供一套全面而实用的方法论，帮助您掌握如何利用数据进行更智能、更具影响力的营销决策。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是侧重于将先进的数据分析技术与实际的营销应用场景相结合。我们相信，真正的营销智慧并非仅仅在于掌握复杂的算法，更在于理解这些算法如何转化为可执行的营销策略，并最终为企业带来可衡量的回报。因此，本书将带领您从营销的基本问题出发，逐步深入到数据分析的核心，并最终学会如何将分析结果转化为具体的营销行动。 本书的核心价值在于： 理解营销数据背后的故事： 您将学会如何审视不同来源的营销数据，识别其潜在价值，并理解数据如何反映客户的行为、偏好和动机。我们将探讨客户旅程中的关键触点，以及如何通过数据追踪和分析来优化每个环节。 掌握核心的数据分析思维： 本书将介绍数据分析在营销决策中的关键作用，包括如何提出正确的问题，如何设计数据收集和清洗的流程，以及如何解释分析结果并将其转化为可操作的见解。我们将强调数据驱动的迭代式改进过程。 解锁预测性营销的能力： 预测分析是现代营销不可或缺的一部分。本书将介绍一系列强大的预测模型，帮助您预测客户的购买意愿、流失风险、以及对不同营销活动的响应。您将学习如何利用这些预测来主动触达客户，个性化推荐，并提前干预潜在的问题。 构建以客户为中心的营销策略： 客户是营销活动的中心。本书将展示如何利用数据来深入理解您的目标客户群体，进行精细化的客户细分，并为不同细分群体量身定制营销信息和渠道策略。您将学会如何通过数据来识别高价值客户，并制定有效的客户保留和增长计划。 优化营销活动的效果： 无论您是进行数字广告投放、电子邮件营销、社交媒体推广还是内容营销，本书都将提供数据驱动的优化方法。您将学习如何进行A/B测试，如何评估广告的投资回报率（ROI），以及如何利用数据来不断调整和提升营销活动的效果。 拥抱新兴的营销技术趋势： 随着技术的发展，营销领域也在不断演进。本书将触及一些前沿的营销技术和趋势，并探讨数据分析在其中的应用，例如人工智能在个性化推荐中的作用，以及如何利用大数据来洞察市场趋势。 本书将带领您经历一个完整的营销数据分析旅程： 1. 定义营销问题与目标： 在开始任何数据分析之前，清晰地界定您想要解决的营销问题至关重要。本书将引导您如何从业务需求出发，转化为可衡量的数据分析目标。 2. 数据收集与准备： 真实世界的营销数据往往是杂乱无章的。您将学习如何有效地收集来自CRM、网站分析、社交媒体、广告平台等渠道的数据，并进行必要的数据清洗、转换和整合，为后续分析奠定坚实的基础。 3. 探索性数据分析（EDA）： 在深入建模之前，理解数据的基本分布、变量之间的关系至关重要。本书将介绍一系列可视化和统计技术，帮助您从数据中发现初步的模式和洞察。 4. 构建预测模型： 您将接触到各种预测建模技术，用于预测客户行为。例如，如何构建一个模型来预测哪些客户最有可能购买您的产品，或者哪些客户有较高的流失风险。我们将强调模型的可解释性，以及如何根据业务需求选择合适的模型。 5. 客户细分与画像： 理解您的客户群体是制定有效策略的关键。本书将介绍如何利用聚类分析等技术对客户进行细分，并为每个细分群体构建详细的客户画像，从而实现更精准的营销。 6. 营销活动效果评估与优化： 学习如何利用数据来衡量不同营销活动的效果，例如广告系列的点击率、转化率、客户获取成本（CAC）以及客户生命周期价值（CLV）。您将掌握如何根据评估结果来调整营销策略，优化资源分配。 7. 将洞察转化为策略： 分析的最终目的是指导行动。本书将重点关注如何将数据分析得出的洞察转化为切实可行的营销策略和行动方案，并强调跨部门协作的重要性。 本书的受众广泛，无论您是初入营销领域，希望构建数据思维的营销新手，还是经验丰富的营销经理，期望利用更先进的数据工具提升绩效，亦或是希望将理论知识应用于实践的数据分析师，本书都能为您提供宝贵的知识和技能。 我们相信，掌握数据驱动的营销方法，将使您在瞬息万变的商业环境中脱颖而出，做出更明智、更有效的营销决策，最终实现业务的持续增长。 准备好开启您的数据驱动营销之旅了吗？

评分☆☆☆☆☆

《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》这本书，给我最深刻的印象是其“实战性”和“前瞻性”。在快速变化的数字营销时代，墨守成规早已行不通。我们需要能够预测未来，能够精准触达目标客户，能够优化资源配置的智能营销体系。这本书，恰恰为我提供了实现这一目标的路线图。它不仅仅停留在介绍各种建模技术，更是将这些技术置于营销的实际应用场景中，通过R和Python这两个领先的分析工具，手把手地教你如何构建预测模型，如何从数据中挖掘有价值的洞察，并最终转化为可执行的营销策略。我尤其欣赏书中关于如何构建客户画像、预测购买意愿、评估营销渠道效果等章节。这些内容，直接触及了营销的核心痛点，并且提供了切实可行的解决方案。它让我看到，数据科学不再是少数技术精英的专属领域，而是每一个营销从业者都应该掌握的必备技能。我迫不及待地想要将书中的知识应用到我的工作中，用数据驱动我的营销策略，用模型优化我的营销活动，让我成为一个更加“聪明”和“高效”的营销人。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》之前，我对数据科学在营销领域的实际应用，总感觉隔着一层模糊的面纱。我明白数据很重要，但如何有效地利用数据来驱动营销决策，尤其是在浩如烟海的客户信息和市场动态中找到关键洞察，一直是我所面临的挑战。这本书的出现，无疑为我揭开了这层面纱。它并非理论先行，而是紧密结合了营销的实际痛点，通过R和Python这两个强大的工具，一步步地引导读者如何构建预测模型。我尤其欣赏书中对各种建模技术——从基础的回归分析到更复杂的机器学习算法——的深入浅出的讲解。作者并没有止步于概念的介绍，而是详细阐述了它们在营销场景中的具体应用，例如如何利用这些模型来预测客户的终身价值，如何识别最有可能进行购买的潜在客户群体，又或者如何优化广告投放的 ROI。每一次阅读，都像是与一位经验丰富的营销数据科学家进行了一场深度对话，从中汲取了无数宝贵的实战经验。我不再感到数据分析是一项艰巨的任务，而是将其视为一种赋能营销的强大武器。这本书不仅提升了我对数据科学的认知，更重要的是，它给了我将这些知识转化为实际营销成果的信心和方法。我开始思考，如何利用这本书的框架，来重新审视我现有的营销策略，如何通过更精准的数据分析，来优化我的资源配置，从而实现更高效、更有针对性的营销活动。

评分☆☆☆☆☆

初翻《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》，我最大的感受就是“接地气”。很多关于数据科学的书籍，往往停留在理论层面，或者充斥着晦涩难懂的代码，让人望而却步。而这本书，却以营销场景为出发点，将抽象的数据科学概念，与实际的营销问题紧密结合。作者通过大量的案例分析，生动地展示了如何利用R和Python这两个强大的工具，解决诸如客户流失预测、营销活动效果评估、产品定价优化等一系列营销难题。我尤其喜欢书中对建模过程的详细阐述，从数据清洗、特征工程，到模型选择、参数调优，再到结果解读和策略制定，每一个环节都清晰明了，易于实践。它不仅教会了我如何“写代码”，更重要的是，它教会了我如何“用代码”来解决营销问题。这本书让我看到了数据科学在提升营销ROI、优化客户体验、驱动业务增长方面的巨大潜力。我不再觉得数据分析是一项遥不可及的任务，而是将其视为一种赋能营销的强大武器。我迫不及待地想要将书中所学应用到我的实际工作中，用数据驱动我的每一次营销决策，用科学的手段提升我的营销效果，让我的营销工作更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》不仅仅是一本书，更像是一次与未来营销的深度对话。在过去，我更多地依赖经验和直觉来做营销决策，虽然有时也能取得成功，但总感觉缺乏一种科学的支撑，尤其是在面对复杂多变的市场环境时，这种不确定性常常让我倍感压力。这本书的出现，为我提供了一种全新的视角和强大的工具。它清晰地展示了如何运用R和Python这两个领先的数据科学语言，构建各种预测模型，从而更精准地理解消费者行为、预测市场趋势，并优化营销策略。我尤其被书中关于客户细分和个性化营销的章节所吸引。通过构建预测模型，我能够更深入地理解不同客户群体的需求和偏好，从而设计出更具针对性的营销方案。这种从“一刀切”到“千人千面”的转变，正是数字营销的精髓所在。而且，书中对建模技术的讲解，循序渐进，即使是初学者也能逐步掌握。它让我看到，数据科学并非高不可攀，而是可以通过系统学习，转化为提升营销效率和效果的强大武器。我迫不及待地想要将书中所学应用到我的工作中，用数据说话，用模型驱动，让我的营销决策更加科学、精准，充满力量。

评分☆☆☆☆☆

《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》这本书，彻底改变了我对营销数据分析的认知。过去，我总觉得数据分析是件枯燥乏味的事情，需要大量的统计知识和编程技巧，普通营销人很难驾驭。而这本书，却以一种非常友好的方式，将复杂的建模技术融入到了生动的营销案例中。它不仅仅教你如何使用R和Python进行数据分析，更重要的是，它教你如何将数据分析的结果，转化为切实可行的营销策略。我尤其被书中关于预测客户行为的章节所吸引。通过学习书中的方法，我能够更清晰地理解客户为什么会购买，为什么会流失，以及如何通过个性化的营销活动来提升客户的购买意愿和忠诚度。这种能够“预测未来”的能力，对于任何营销人员来说，都是一项宝贵的财富。这本书让我意识到，数据科学不再是高高在上的理论，而是触手可及的实践工具。我迫不及待地想要将书中所学应用到我的实际工作中，用数据驱动我的营销决策，用模型优化我的营销活动，让我的营销工作更加科学、高效、有成效。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》，我怀揣着一丝期待，又夹杂着些许不安。毕竟，营销与数据科学的结合，听起来就如同将感性的创意之火与理性的逻辑之光巧妙融合，挑战可想而知。然而，随着阅读的深入，这种不安逐渐被一种豁然开朗的欣喜所取代。这本书并非仅仅是枯燥的代码堆砌，也不是空泛的管理理论空谈。作者以一种近乎讲故事的方式，将复杂的统计模型和机器学习算法，生动地呈现在营销的实际场景之中。我仿佛看到，那些曾经令我头疼的客户流失率、转化率提升、个性化推荐等问题，在R和Python的强大工具下，逐渐变得清晰可见，甚至有了可行的解决方案。从理解数据驱动决策的核心理念，到学习如何运用各种建模技术来预测客户行为，再到最终将这些洞察转化为切实可行的营销策略，这本书为我描绘了一幅完整的营销数据科学蓝图。它不仅仅教我“怎么做”，更让我理解“为什么这样做”，这种知其然也知其所以然的学习过程，让我受益匪浅。对于我这样一位身处营销一线，却又渴望拥抱技术变革的从业者来说，这绝对是一本不可多得的宝藏。它让我意识到，数据不再是冷冰冰的数字，而是蕴含着无数消费者情感和决策线索的语言，而R和Python，则是解读这些语言的最佳助手。我迫不及待地想要将书中所学应用到实际工作中，用数据驱动我的每一次营销决策，用科学的手段提升我的营销效果，最终实现营销的智能化升级。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》是一本极具“启发性”的书籍。在此之前，我对数据科学在营销领域的应用，虽然有所耳闻，但总感觉缺乏一个清晰的认知框架。这本书，以一种系统而全面的方式，为我揭开了数据科学与营销融合的奥秘。它不仅仅是技术手册，更是一本关于如何用数据驱动营销决策的“方法论”。作者通过生动的案例，展示了如何利用R和Python这两个强大的工具，从海量数据中提取洞察，构建预测模型，并最终指导营销实践。我特别喜欢书中对不同建模技术在营销场景中的应用分析，例如如何通过客户行为预测来提高营销活动的精准度，如何通过市场趋势预测来调整产品策略。这些内容，让我对数据科学在提升营销ROI、优化客户体验、驱动业务增长方面的潜力有了更深刻的认识。这本书不仅仅提升了我的技术能力，更重要的是，它激发了我对营销数据科学的浓厚兴趣，让我开始思考，如何将这些强大的工具和方法，应用到我的日常工作中，从而实现营销的智能化转型。

评分☆☆☆☆☆

《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》这本书，如同我营销工具箱里新添的一把瑞士军刀，锋利而多能。我一直深信，在日益激烈的市场竞争中，谁能更好地理解和预测消费者，谁就能赢得未来。然而，如何将这种理解转化为可量化的预测，并最终指导营销决策，一直是我探索的方向。这本书，恰恰为我提供了一个清晰而实用的框架。它不仅仅是枯燥的代码教程，更是将复杂的统计学原理和机器学习算法，巧妙地融入到生动的营销案例之中。我不再觉得那些复杂的模型遥不可及，而是能够清晰地看到，它们如何一步步地帮助我们解决实际的营销难题。从识别高价值客户群体，到预测营销活动的效果，再到优化产品定价和渠道选择，书中所介绍的建模技术，为我提供了前所未有的洞察力。我尤其欣赏书中对R和Python这两个强大工具的集成应用，这让我能够从数据收集、预处理，到模型构建、评估，再到结果可视化，完成一个完整的数据分析流程。这本书让我意识到，数据科学不再是少数技术专家的专属领域，而是每一个营销人都应该掌握的核心能力。我满怀期待地想要将书中的知识转化为实际的生产力，用数据驱动我的营销策略，用科学的手段提升我的营销效果，在数字时代赢得先机。

评分☆☆☆☆☆

读完《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》，我感觉自己像是拥有了一双能够看透数据的“火眼金睛”。在此之前，面对海量的营销数据，我常常感到无从下手，即使有一些零散的分析，也往往流于表面，无法触及问题的本质。这本书，则以一种系统而深入的方式，为我打开了数据科学在营销领域的大门。我惊喜地发现，书中对R和Python这两个工具的介绍，并非只是简单的代码罗列，而是将它们置于营销问题的解决框架之中，让我能够真正理解“为什么要用这个函数”，“这个模型能解决什么问题”。从客户细分、市场预测到个性化推荐、营销活动优化，书中所涵盖的建模技术，几乎涵盖了现代营销的各个方面。我尤其对书中关于如何构建预测模型，以及如何评估模型效果的部分印象深刻。它不仅仅教会了我如何“做”模型，更重要的是，它教会了我如何“思考”模型，如何理解模型的局限性，以及如何将模型的输出转化为可执行的营销策略。这本书让我深刻体会到，数据科学不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种能够帮助我们更理性、更精准地洞察市场和消费者的能力。我迫不及待地想要将这些知识应用到我的实际工作中，用数据驱动我的营销决策，用模型赋能我的营销活动，让我的营销工作更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我看到了数据科学在营销领域巨大潜力的书。我一直认为，优秀的营销不仅仅是创意和执行，更是对消费者深刻的理解，而这种理解，离不开数据的支撑。《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》恰恰在这方面提供了极大的帮助。我曾为如何准确预测客户行为而苦恼，也曾为如何将海量数据转化为有价值的营销洞察而迷茫。这本书的出现，像一盏明灯，照亮了我前行的道路。作者通过生动的案例和清晰的步骤，展示了如何利用R和Python这两个强大的分析工具，构建各种预测模型。我特别喜欢书中对不同模型适用场景的详细分析，以及如何根据具体的营销目标选择最合适的模型。例如，在预测客户流失方面，书中提供的模型，让我看到了如何通过分析客户的历史行为数据，提前识别出有流失倾向的客户，并及时采取干预措施。这种从预测到行动的闭环，极大地提升了营销的效率和效果。这本书不仅是技术的讲解，更是思维的启迪。它让我意识到，数据科学并非遥不可及，而是可以通过学习和实践，转化为提升营销竞争力的关键要素。我渴望将书中的知识运用到实际工作中，用数据驱动我的每一个决策，用模型优化我的每一次营销活动，最终实现营销的智能化转型。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，神劵用下来真便宜。

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翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

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一直在京东买，这个可以吧，不推荐。

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翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

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翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

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翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

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写的确实专业，深入浅出

评分☆☆☆☆☆

好东西下次还会买，所以千万别错过，否则会后悔的。

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好东西下次还会买，所以千万别错过，否则会后悔的。