预测分析建模 Python与R语言实现 内容简介
本书关注的是使用R与Python预测分析建模来解决实际问题。在每一章加入一些特定应用领域和业界问题的案例,并提供有效的解决方法。通过展示建模技术和编程工具,我们将抽象的概念转换为具体的例子。这些详实的案例有助于读者理解相关知识。
预测分析建模 Python与R语言实现 目录
第1章 分析与数据科学
第2章 广告与促销
第3章 偏好与选择
第4章 购物篮分析
第5章 经济数据分析
第6章 运营管理
第7章 文本分析
第8章 情感分析
第9章 体育分析
第10章 空间数据分析
第11章 品牌和价格
第12章 大型的小数字游戏
附录A 数据科学方法
附录B 测量方法
附录C 案例研究
附录D 编码和脚本
参考文献
预测分析建模 Python与R语言实现 精彩文摘
模型是一系列事物的代表,是对真实事物的展现和描述。数据科学的经典模型是将(一组)变量与(另一组)变量建立关系的尝试。它虽然有限、不够精确,但却有用,可以帮助我们理解这个世界。正是基于数据的原因,模型并非空谈。
预测分析汇聚了管理、信息技术和建模。它专为如今数据密集型世界而设计。预测分析是一门数据科学,一种对于商业上获得成功、非盈利组织和政府的建设非常重要的涉猎多学科的技能。无论是预测销售规模还是市场份额,找到一个好的零售点还是投资机会,辨别消费群体还是目标市场,评估新产品的市场潜力还是它与竞品之间存在的风险,预测分析中的建模方法都提供了解决这些问题的关键。
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