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韩宝国，张良均 著

图书标签:

• R语言
• 商务数据分析
• 数据挖掘
• 统计分析
• 商业智能
• 数据可视化
• 实战
• 案例分析
• 数据处理
• 机器学习

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474483

版次：1

商品编码：12335733

包装：平装

丛书名： 大数据人才培养规划教材

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：228

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

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。

内容简介

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。

作者简介

张良均，高 级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

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
4．3．3　任务实现　54
任务4．4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　55
4．4．1　了解灰色预测算法　55
4．4．2　了解SVR算法　56
4．4．3　分析预测结果　58
4．4．4　任务实现　60
小结　61
实训　61
实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　61
实训2　选取企业所得税预测关键特征　62
实训3　构建企业所得税预测模型　62
课后习题　62
第5章　金融服务机构资金流量预测　64
任务5．1　了解金融服务机构现状与资金流量预测　64
5．1．1　分析金融服务机构现状　64
5．1．2　认识资金流量预测　65
5．1．3　熟悉金融服务机构资金流量预测的步骤与流程　66
任务5．2　检验数据的平稳性　67
5．2．1　检验平稳性　67
5．2．2　处理非平稳序列　69
5．2．3　任务实现　71
任务5．3　检验数据的纯随机性　72
5．3．1　了解纯随机性检验　73
5．3．2　检验纯随机性　73
5．3．3　任务实现　74
任务5．4　建立ARIMA模型　74
5．4．1　了解ARIMA模型　74
5．4．2　识别模型阶数　75
5．4．3　建立ARIMA模型　76
5．4．4　任务实现　81
小结　83
实训　83
实训1　检验资金赎回数据的平稳性与纯随机性　83
实训2　识别资金赎回数据集的阶数　83
实训3　构建ARIMA模型　83
课后习题　84
第6章　P2P信用贷款风险控制　85
任务6．1　认识P2P信贷行业的风险控制　85
6．1．1　分析P2P信贷行业的现状　86
6．1．2　了解某P2P平台数据情况　86
6．1．3　熟悉用户逾期预测的步骤与流程　87
任务6．2　探索P2P信贷用户逾期的相关因素　88
6．2．1　分析用户信息完善程度与逾期率的关系　88
6．2．2　分析用户信息修改情况与逾期率的关系　89
6．2．3　分析用户所在区域经济发展情况与逾期率的关系　90
6．2．4　分析借款月份与逾期率的关系　91
6．2．5　任务实现　92
任务6．3　预处理P2P信贷用户数据　95
6．3．1　使用第三方平台信息构建新特征　95
6．3．2　对登录信息表与更新信息表进行长宽表转换　95
6．3．3　清洗P2P信贷数据　97
6．3．4　任务实现　98
任务6．4　构建用户逾期还款概率预测模型　107
6．4．1　了解GBM算法　107
6．4．2　评价GBM模型　108
6．4．3　分析结果　109
6．4．4　任务实现　109
小结　111
实训　111
实训1　探索某银行贷款数据规律　111
实训2　预处理某银行贷款数据　111
实训3　使用GBM算法构建信贷审批模型　111
课后习题　112
第7章　电子商务网站智能推荐服务　113
任务7．1　了解某网站现状与智能推荐系统　113
7．1．1　分析某网站现状　113
7．1．2　了解智能推荐服务　115
7．1．3　熟悉网站智能推荐的步骤与流程　116
任务7．2　使用R连接数据库并提取数据　117
7．2．1　访问数据库　117
7．2．2　任务实现　118
任务7．3　统计网页整体流量状况　118
7．3．1　分析网页类型　119
7．3．2　分析网页点击次数　122
7．3．3　分析网页排名　123
7．3．4　任务实现　124
任务7．4　预处理网页浏览数据　130
7．4．1　删除不符合规则的网页　130
7．4．2　还原翻页网址　131
7．4．3　划分正确的网页类别　131
7．4．4　选择用户和用户访问网页记录　132
7．4．5　任务实现　133
任务7．5　构建智能推荐模型　136
7．5．1　了解协同过滤算法　136
7．5．2　评价智能推荐模型　139
7．5．3　分析模型结果　142
7．5．4　任务实现　142
小结　144
实训　实现MovieLense电影数据的智能推荐　144
实训1　清洗MovieLense原始数据　144
实训2　构建MovieLense智能推荐模型　144
实训3　评估推荐系统模型　145
课后习题　145
第8章　电商产品评论数据情感分析　147
任务8．1　了解电商企业现状与文本情感分析流程　147
8．1．1　分析电商企业现状　147
8．1．2　了解电商产品评论数据　148
8．1．3　实现电商评论数据情感分析的步骤与流程　149
任务8．2　获取电商产品评论数据　149
8．2．1　了解R语言获取网络数据的方法　149
8．2．2　了解数据获取的方法　151
8．2．3　任务实现　153
任务8．3　对电商产品评论数据进行预处理　156
8．3．1　去除评论数据中的重复数据　156
8．3．2　清洗评论数据　156
8．3．3　对评论数据进行分词　157
8．3．4　去除停用词　158
8．3．5　提取有意义的评论　159
8．3．6　绘制词云查看分词效果　160
8．3．7　任务实现　162
任务8．4　评论数据情感倾向分析　163
8．4．1　匹配情感词　164
8．4．2　修正情感倾向　164
8．4．3　检验情感分析效果　164
8．4．4　任务实现　165
任务8．5　使用LDA模型进行主题分析　169
8．5．1　了解LDA主题模型　169
8．5．2　寻找最 优主题数　171
8．5．3　进行LDA主题分析　171
8．5．4　评价主题分析结果　172
8．5．5　任务实现　173
小结　176
实训　176
实训1　清洗酒店评论原始数据　176
实训2　对酒店评论数据进行预处理　176
实训3　使用LDA模型建模并分析酒店评论　177
课后习题　177
第9章　餐饮企业综合分析　179
任务9．1　了解餐饮企业分析需求　179
9．1．1　分析餐饮企业现状与需求　180
9．1．2　了解餐饮企业数据基本状况　181
9．1．3　熟悉餐饮企业数据分析的步骤与流程　183
任务9．2　统计餐饮菜品数据　184
9．2．1　统计每日用餐人数与销售额　184
9．2．2　统计菜品热销度　190
9．2．3　统计菜品的毛利率　191
9．2．4　任务实现　192
任务9．3　使用ARIMA算法预测销售额　194
9．3．1　检验平稳性和纯随机性　194
9．3．2　构建ARIMA模型　196
9．3．3　任务实现　198
任务9．4　使用协同过滤算法实现菜品的智能推荐　201
9．4．1　选取特征　202
9．4．2　使用基于物品的智能推荐算法进行推荐　202
9．4．3　了解基于用户的智能推荐算法　203
9．4．4　分析协同过滤结果　203
9．4．5　任务实现　204
任务9．5　使用Apriori算法实现菜品的关联分析　207
9．5．1　构建Apriori模型　207
9．5．2　分析关联规则结果　209
9．5．3　任务实现　210
任务9．6　使用K-Means算法进行客户价值分析　214
9．6．1　构建关键特征　214
9．6．2　构建K-Means模型　214
9．6．3　分析K-Means模型结果　215
9．6．4　任务实现　217
任务9．7　用决策树算法实现餐饮客户流失预测　219
9．7．1　了解客户流失　219
9．7．2　了解决策树算法　220
9．7．3　构建客户流失特征　221
9．7．4　分析决策树模型结果　223
9．7．5　任务实现　223
小结　226
实训　226
实训1　使用ARIMA模型预测网站访问量　226
实训2　使用决策树算法实现运营商客户流失预测　227
实训3　使用协同过滤算法实现网站的智能推荐　227
实训4　使用Apriori算法实现网站的关联分析　227
实训5　使用K-Means算法实现运营商客户价值分析　228
课后习题　228

《数据驱动的商业决策：洞察、预测与优化》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的财富。然而，海量数据本身并不能带来价值，关键在于如何有效地从数据中挖掘出有意义的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略。本书旨在为广大商业人士、数据分析师、市场营销专家以及任何希望提升数据分析能力以驱动决策的读者，提供一套全面、系统且实用的数据分析方法论和实践指南。 内容概述： 本书并非简单罗列技术工具，而是围绕“数据驱动的商业决策”这一核心理念，循序渐进地阐述从数据收集、清洗、探索性分析、建模预测到策略制定的全流程。我们将深入探讨如何将不同类型的数据（如销售数据、客户行为数据、市场趋势数据、运营数据等）转化为可理解的信息，并最终指导企业在产品开发、市场营销、客户管理、运营优化、风险控制等各个环节做出更明智、更具竞争力的决策。 第一部分：数据思维与商业洞察的基石 在开始任何数据分析之前，建立正确的数据思维至关重要。本部分将首先引导读者理解数据在现代商业中的战略意义，破除对数据的神秘感，培养从数据中发现问题的能力。 数据时代的商业新范式： 探讨大数据、人工智能等技术如何重塑商业格局，强调数据作为核心生产要素的地位。 数据驱动决策的思维模式： 阐述如何将“凭感觉”的决策模式转变为“凭数据”的科学决策模式，培养提出正确问题、设计有效实验的能力。 商业问题的拆解与数据化： 学习如何将模糊的商业目标分解为可量化、可衡量的具体问题，并识别所需的数据源。例如，如何将“提升客户满意度”这一目标转化为“分析客户投诉率、复购率、NPS评分等指标”。 数据质量的重要性与初步评估： 强调“垃圾进，垃圾出”的道理，介绍数据质量的核心维度（准确性、完整性、一致性、时效性等），以及进行初步数据质量检查的方法。 第二部分：数据的获取、清洗与准备 原始数据往往是杂乱无章的，直接用于分析会带来严重的误导。本部分将重点介绍如何有效地获取、清洗和整理数据，为后续的深入分析奠定坚实的基础。 数据源的识别与获取： 介绍企业内部数据库（CRM, ERP, SCM等）、第三方数据平台、公开数据集、网络爬虫等多种数据来源，并讨论数据获取的伦理和法律规范。 数据清洗与预处理实战： 缺失值处理： 探讨删除、填充（均值、中位数、众数、模型预测等）等多种处理缺失值的方法，以及不同方法的适用场景。 异常值检测与处理： 介绍箱线图、Z-score、IQR等方法检测异常值，并讨论截断、替换、剔除等处理策略。 数据格式统一与转换： 处理日期、文本、数值等不同数据类型的格式问题，如日期格式统一、文本大小写转换、单位统一等。 重复数据识别与删除： 讲解如何有效地识别和去除重复记录，避免数据冗余和统计偏差。 数据标准化与归一化： 介绍Min-Max标准化、Z-score标准化等技术，用于消除不同量纲数据的影响，在模型训练中尤为重要。 特征工程：从原始数据到有价值信息： 特征构建： 学习如何根据业务理解，从现有数据中衍生出新的、更有信息量的特征，例如，从出生日期计算年龄，从交易记录计算客户生命周期价值（CLTV）。 特征选择： 介绍过滤法、包裹法、嵌入法等特征选择技术，以去除冗余和无关特征，提高模型效率和泛化能力。 类别特征处理： 深入讲解独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、目标编码（Target Encoding）等处理分类变量的方法。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 在清洗和准备好数据后，探索性数据分析是理解数据分布、发现潜在关系和模式的关键步骤。本部分将强调通过可视化手段直观地展现数据特征，帮助快速形成初步的业务洞察。 描述性统计与数据分布理解： 集中趋势度量： 均值、中位数、众数及其在不同数据分布下的意义。 离散程度度量： 方差、标准差、极差、四分位距，理解数据的波动性。 分布形状分析： 偏度、峰度，识别数据分布是否对称、是否尖峭。 探索数据关系： 变量间的相关性分析： 皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数，理解变量之间的线性或单调关系。 分组与聚合分析： 运用SQL、Pandas等工具对数据进行分组、汇总，洞察不同群体的差异。 数据可视化基础与进阶： 选择合适的图表类型： 条形图、折线图、散点图、饼图、直方图、箱线图、热力图等，根据数据类型和分析目的选择最恰当的可视化方式。 图表要素的解读与设计： 标题、坐标轴、图例、颜色、标注等，如何清晰、准确地传达信息。 交互式可视化探索： 介绍Tableau、Power BI等可视化工具，实现动态的数据探索和仪表盘构建。 可视化在商业报告中的应用： 如何用图表讲故事，有效地沟通分析结果给非技术背景的决策者。 第四部分：商业洞察的挖掘与模型构建 本部分将进入核心的数据建模阶段，学习如何利用统计学和机器学习模型来预测未来趋势、识别关键驱动因素，从而为商业决策提供科学依据。 预测性建模基础： 回归分析： 线性回归： 理解变量之间的线性关系，预测连续变量。例如，预测销售额与广告投入的关系。 多元线性回归： 引入多个自变量，构建更复杂的预测模型。 逻辑回归： 预测二元分类结果，如客户流失预测、购买意愿预测。 分类模型： 决策树与随机森林： 理解模型的树状结构，适用于分类和回归任务，易于解释。 支持向量机（SVM）： 寻找最优超平面，解决线性/非线性分类问题。 K近邻（KNN）： 基于距离的分类算法，简单直观。 时间序列分析与预测： 时间序列的构成： 趋势、季节性、周期性、随机性。 ARIMA模型： 经典的时间序列预测模型。 指数平滑法： 简单有效的预测方法。 应用场景： 销售预测、库存管理、股票价格预测等。 聚类分析与客户细分： K-Means聚类： 将数据分成若干个簇，识别相似的客户群体。 层次聚类： 构建聚类树状图，探索不同粒度的分组。 商业应用： 客户画像构建、精准营销、产品推荐。 模型评估与优化： 评估指标： 回归： MSE, RMSE, MAE, R-squared。 分类： 准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC-ROC曲线。 模型调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），寻找最佳模型参数。 交叉验证： 提高模型泛化能力，避免过拟合。 第五部分：从数据洞察到商业策略的落地 最终，数据分析的价值体现在其能否指导商业行动，带来实际效益。本部分将聚焦如何将分析结果转化为可执行的商业策略，并衡量策略的有效性。 商业智能（BI）与仪表盘构建： BI工具的应用： Tableau, Power BI, Qlik Sense等，如何构建动态、交互式的业务仪表盘，实时监控关键绩效指标（KPI）。 仪表盘设计原则： 清晰、简洁、 actionable，满足不同层级用户的需求。 A/B测试与实验设计： 科学的实验设计： 如何设计和执行A/B测试，验证不同策略的有效性。 统计显著性判断： P值、置信区间，确保实验结果的可靠性。 应用场景： 网站优化、营销活动效果评估、产品功能测试。 数据驱动的营销策略： 客户生命周期价值（CLTV）分析与预测： 识别高价值客户，优化客户留存策略。 客户细分与精准营销： 基于聚类和预测模型，为不同客户群体推送定制化营销信息。 渠道归因分析： 了解不同营销渠道对销售的贡献度，优化广告投放。 数据驱动的产品策略： 用户行为分析： 通过点击流、用户路径分析，理解用户如何使用产品，发现痛点和机会。 产品推荐系统： 基于协同过滤、内容推荐等算法，提升用户体验和转化率。 市场趋势预测与新产品开发： 分析宏观和微观市场数据，指导产品创新。 数据驱动的运营优化： 供应链优化： 库存预测、需求预测，降低运营成本。 风险管理与欺诈检测： 利用模型识别异常交易和潜在风险。 绩效管理与改进： 监控运营KPI，及时发现问题并采取纠正措施。 数据治理与合规性： 数据安全与隐私保护： GDPR, CCPA等法规要求，确保数据使用的合规性。 数据伦理： 负责任地使用数据，避免偏见和歧视。 附录： 常用数据分析工具与技术概览： 简要介绍Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）、SQL、Excel、Tableau、Power BI等工具的核心功能和使用场景。 商业数据分析案例精选： 选取不同行业、不同业务场景的实际案例，展示数据分析如何解决实际商业问题。 本书特色： 全程贯穿商业视角： 强调数据分析的最终目的是解决商业问题，而非单纯的技术展示。 理论与实践相结合： 兼顾概念讲解和实际操作步骤，提供丰富的案例和练习。 循序渐进的体系化学习： 从基础思维到高级模型，构建完整的知识体系。 强调可解释性与沟通： 鼓励读者理解模型的内在逻辑，并学会如何向非技术人员清晰地展示分析结果。 面向未来趋势： 关注人工智能、机器学习在商业分析中的最新应用。 无论您是正在寻找提升业务表现的管理者，还是希望在职场中脱颖而出的分析师，亦或是对数据充满好奇的学习者，《数据驱动的商业决策：洞察、预测与优化》都将是您不可或缺的伙伴，帮助您驾驭数据的力量，在瞬息万变的商业世界中，做出更明智、更具前瞻性的决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直对利用数据驱动业务增长这件事充满热情，但之前大多依赖Excel和一些简单的 BI 工具，总感觉难以深入挖掘数据的奥秘。《R语言商务数据分析实战》的出现，彻底改变了我的看法。这本书的内容编排非常巧妙，从基础的环境搭建到高级的机器学习模型应用，都做了详尽的介绍。我尤其欣赏作者在数据预处理和可视化方面的讲解。数据清洗是数据分析的基石，这本书提供了各种实用的R包和函数，让我能够高效地处理缺失值、异常值，以及对数据进行格式转换。而数据可视化部分，更是让我眼前一亮。书中展示了如何利用ggplot2等强大的可视化工具，绘制出清晰、美观且信息量丰富的图表，能够直观地呈现数据趋势、关联性和模式。我尝试着将书中的一些可视化技巧应用到我目前的业务报告中，效果立竿见影，领导和同事们都对报告的直观性和深度赞不绝口。这本书让我深刻体会到，好的数据分析不仅仅是数字的堆砌，更是通过有效的可视化语言，将数据的价值传递给更多人。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言商务数据分析实战》真是我最近翻阅过的最令人惊喜的宝藏！作为一名在营销领域摸爬滚打多年的从业者，我一直苦于如何将日常积累的大量用户行为数据转化为有价值的洞察，从而指导我的决策。市面上关于数据分析的书籍汗牛充栋，但很多都过于偏重理论，或者使用的工具过于高深，让我望而却步。而这本书，恰恰填补了这一空白。它的语言通俗易懂，即使是之前对R语言几乎一无所知的我，也能在作者循序渐进的讲解下，慢慢掌握基本语法和核心概念。最让我赞叹的是，书中结合了大量真实的商业场景，比如如何运用R进行客户细分、销售预测、广告效果评估等等。每一个案例都像是为我量身定制的解决方案，让我能立刻看到R语言在实际工作中的巨大潜力。书中的代码示例清晰明了，可以直接复制粘贴进行实践，这对于初学者来说简直是福音。我特别喜欢作者在讲解一些复杂算法时，会用生动的比喻和图示来辅助说明，化繁为简，让我这种非科班出身的人也能豁然开朗。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的数据分析师在手把手地教你如何将数据变成商业智慧。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在思考如何将零散的、海量的客户反馈和销售记录转化为可操作的商业洞察。很多时候，面对着堆积如山的Excel表格，我感到束手无策。《R语言商务数据分析实战》这本书，就像是为我量身定做的“导航仪”。它没有一开始就抛出复杂的模型，而是从 R 语言的安装和基础操作讲起，让我这个对编程语言一窍不通的人也能快速上手。我尤其惊喜的是，书中花了相当大的篇幅讲解如何使用 R 来进行数据清洗和整理。很多时候，数据分析的成败就取决于数据的质量，而这本书提供了非常系统化的方法来应对各种数据乱象。此外，书中关于客户生命周期价值（CLV）的分析方法，让我茅塞顿开。通过 R 语言，我能够更精确地计算和预测客户的价值，从而优化我的营销投入，将资源集中在最有价值的客户身上。这本书的实战性极强，每个章节都伴随着详细的代码示例和结果解读，让我能够边学边练，迅速掌握核心技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初创公司的产品经理，工作中经常需要分析用户行为数据来指导产品迭代和市场推广。之前，我一直依赖第三方工具，但总觉得不够灵活，很多深度的洞察无法挖掘。《R语言商务数据分析实战》这本书，为我提供了一个全新的视角和强大的工具。它不仅仅是教我如何使用 R 语言，更是教我如何用 R 语言去思考和解决实际的商业问题。书中的预测性建模章节，让我学会了如何利用历史数据来预测用户流失，这对于提高用户留存率至关重要。作者在讲解模型时，也非常注重业务场景的结合，让我能够理解不同模型在特定商业情境下的适用性和局限性。我最喜欢的部分是关于市场篮子分析的案例，这对于我优化产品组合和交叉销售策略非常有启发。这本书的语言风格非常接地气，没有过多的学术术语，让我在轻松愉快的阅读过程中，不断提升自己的数据分析能力。总而言之，这是一本能够真正帮助业务人员“用起来”的数据分析实战指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习数据科学的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和掌握 R 语言在实际商业环境中应用的教材。《R语言商务数据分析实战》绝对是我近期遇到的最优秀的一本书。作者并非照本宣科，而是以一种引导性的方式，让我逐步理解 R 语言的强大功能是如何服务于商业目标的。书中的案例覆盖了从市场营销、客户关系管理到运营分析等多个维度，让我看到了 R 语言的普适性和高价值。我特别喜欢其中关于 A/B 测试设计与分析的章节，这对于互联网产品迭代至关重要。作者不仅讲解了统计原理，更重要的是提供了具体的 R 代码实现，让我能够亲手操作，理解其中的逻辑。此外，书中对时间序列分析和文本挖掘的介绍，也为我打开了新的视野，让我意识到 R 语言在处理非结构化数据方面同样表现出色。这本书的优点在于，它始终围绕“实战”二字，让我在学习理论知识的同时，能够不断地将所学应用到模拟的商业场景中，从而加深理解，提升技能。

评分☆☆☆☆☆

知识很基础，适合没有经验的开发者

评分☆☆☆☆☆

不错的，先看完电子版的然后才买的纸质版的，室一本值得推荐的书籍

评分☆☆☆☆☆

挺好的，学校用的教材，要好好学习

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知识很基础，适合没有经验的开发者

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书本很难，慢慢看吧！好厚一本。

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挺好的，学校用的教材，要好好学习

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书写的比较粗糙，水平一般

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不错的，先看完电子版的然后才买的纸质版的，室一本值得推荐的书籍

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大家都觉得好的都会得到实实在在做