【数据分析】电子书 - 数据分析实战

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作译者介绍

扉页

版权页

译者序

前言

目录

第1章　数据科学家的工作

1.1　什么是数据科学家

1.2　3 种类型的数据科学家

1.3　数据科学家的现状

第2章　商业数据分析流程

2.1　数据分析的5个流程

2.2　现状和预期

2.3　发现问题

2.4　数据的收集和加工

2.5　数据分析

2.6　解决对策

2.7　小结

[ 分析基础] 篇

第3章　案例❶—柱状图　为什么销售额会减少

3.1　现状和预期

3.2　发现问题

3.3　数据的收集和加工

3.4　数据分析

3.5　解决对策

3.6　小结

3.7　详细的R 代码

第4章　案例❷—交叉列表统计　什么样的顾客会选择离开

4.1　现状和预期

4.2　发现问题

4.3　数据的收集和加工

4.4　数据分析

4.5　解决对策

4.6　小结

4.7　详细的R 代码

第5章　案例❸—A/B测试　哪种广告的效果更好

5.1　现状和预期

5.2　发现问题

5.3　数据的收集和加工

5.4　数据分析

5.5　解决对策

5.6　小结

5.7　详细的R 代码

第6章　案例❹—多元回归分析　如何通过各种广告的组合获得更多的用户

6.1　现状和预期

6.2　发现问题

6.3　数据的收集

6.4　数据分析

6.5　解决对策

6.6　小结

6.7　详细的R代码

[ 分析应用] 篇

第7章　案例❺—逻辑回归分析　根据过去的行为能否预测当下

7.1　期望增加游戏的智能手机用户量

7.2　是用户账号迁转设定失败导致的问题吗

7.3　在数据不包含正解的情况下收集数据

7.4　验证是否能够建立模型

7.5　解决对策

7.6　小结

7.7　详细的R 代码

第8章　案例❻—聚类　应该选择什么样的目标用户群

8.1　希望了解用户的特点

8.2　基于行为模式的用户分类

8.3　把主成分作为自变量来使用

8.4　进行聚类

8.5　解决对策

8.6　小结

8.7　详细的R 代码

第9章　案例❼—决策树分析　具有哪些行为的用户会是长期用户

9.1　希望减少用户开始游戏后不久就离开的情况

9.2　了解“乐趣”的结构

9.3　把类作为自变量

9.4　进行决策树分析

9.5　解决对策

9.6　小结

9.7　详细的R 代码

第10章　案例❽—机器学习　如何让组队游戏充满乐趣

10.1　使组队作战的乐趣最大化

10.2　利用数据分析为服务增加附加价值

10.3　在数据中排除星期的影响

10.4　构建预测模型

10.5　解决对策

10.6　小结

10.7　详细的R代码

连接图灵

看完了

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