R语言市场研究分析

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作者: [美] 克里斯托弗N.查普曼著 , [美] 埃里亚·麦克唐奈·费特著 , 林荟译

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2016-09

版次: 1

ISBN: 9787111549901

定价: 89.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 322页

字数: 400千字

丛书: 数据科学与工程技术丛书

分类: 计算机与互联网

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　　本书结合现实中的市场营销问题揭示了在市场研究分析中如何使用R。主要内容包含:R综述，数据描述，连续变量之间的关系，表格和可视化，统计检验，线性模型，如何降低复杂度，验证性因子分析和结构方程模型，聚类和判别，购物篮分析，模型选择等。中文版序
译者序
前言
第一部分　R语言基础知识第1章　欢迎使用R2
1.1　R是什么2
1.2　为什么用R2
1.3　为什么不用R3
1.4　什么时候用R4
1.5　如何使用本书4
1.6　关键点6
第2章　R综述7
2.1　开始7
2.2　R用途快速指南8
2.3　R命令基础11
2.4　基础对象12
2.5　数据框21
2.6　载入和存储数据24
2.7　编写函数*27
2.8　清理30
2.9　知识拓展*30
2.10　关键点31
第二部分　数据分析基础知识第3章　数据描述34
3.1　模拟数据34
3.2　关于变量的函数38
3.3　概括数据框41
3.4　单变量可视化45
3.5　知识拓展*54
3.6　关键点55
第4章　连续变量之间的关系56
4.1　零售数据56
4.2　用散点图探索变量间关系60
4.3　把多张图合并为一张图65
4.4　散点图矩阵67
4.5　相关系数70
4.6　探索问卷调查回复间的相关性*76
4.7　知识拓展*78
4.8　关键点78
第5章　组比较：表格和可视化80
5.1　模拟客户分组数据80
5.2　各组对应的描述统计量87
5.3　知识拓展*96
5.4　关键点97
第6章　组比较：统计检验98
6.1　用于比较的数据98
6.2　频数检验：chisq.test()98
6.3观测比例检验：binom.test()101
6.4　组均值检验：t.test()103
6.5　多组均值检验：ANOVA104
6.6　初识贝叶斯ANOVA *109
6.7　知识拓展*113
6.8　关键点114
第7章　识别结果变量的驱动因子：线性模型115
7.1　游乐场数据115
7.2　用lm()函数拟合线性模型117
7.3　拟合多元线性模型125
7.4　因子自变量129
7.5　交互效应131
7.6　避免过度拟合134
7.7　建议的线性模型拟合过程134
7.8　贝叶斯线性模型：MCMCregress()*135
7.9　知识拓展*136
7.10　关键点137
第三部分　高级营销应用第8章　降低数据复杂度140
8.1　消费者品牌评分数据140
8.2　主成分分析和感知图144
8.3　探索性因子分析151
8.4　高维标度化简介157
8.5　知识扩展*160
8.6　关键点160
第9章　线性模型相关的其他话题162
9.1　处理高度相关的变量162
9.2　二项结果变量的线性模型：逻辑回归166
9.3　分层线性模型175
9.4　贝叶斯分层线性模型*182
9.5　频率学派和贝叶斯学派HLM模型的简单比较*187
9.6　知识拓展*190
9.7　关键点191
第10章　验证性因子分析和结构方程模型193
10.1　结构模型的出发点193
10.2　量级评估：CFA195
10.3　更一般的模型：结构方程模型204
10.4　PLS模型209
10.5　知识拓展*215
10.6　关键点216
第11章客户分组：聚类和判别217
11.1　客户分组的思想217
11.2　客户分组数据219
11.3　聚类219
11.4　判别分析234
11.5　预测：识别潜在客户*242
11.6　知识拓展*244
11.7　关键点245
第12章　关联法则：购物篮分析247
12.1基础关联法则247
12.2零售交易数据：购物篮249
12.3搜寻并且可视化关联法则252
12.4非交易数据中的规则：再次探索客户分组259
12.5知识拓展*263
12.6关键点263
第13章　选择模型264
13.1基于选择的联合问卷调查分析264
13.2模拟选择数据*266
13.3拟合选择模型269
13.4在选择模型中加入消费者个体差异278
13.5分层贝叶斯选择模型281
13.6基于选择的联合问卷调查设计*287
13.7知识拓展*289
13.8关键点289
结论291
附录A　R版本和相关软件292
附录B　纵向扩展298
附录C　使用的包306
附录D　在线资源和数据文件310
参考文献312
内容简介:
　　本书结合现实中的市场营销问题揭示了在市场研究分析中如何使用R。主要内容包含:R综述，数据描述，连续变量之间的关系，表格和可视化，统计检验，线性模型，如何降低复杂度，验证性因子分析和结构方程模型，聚类和判别，购物篮分析，模型选择等。
目录:
中文版序
译者序
前言
第一部分　R语言基础知识第1章　欢迎使用R2
1.1　R是什么2
1.2　为什么用R2
1.3　为什么不用R3
1.4　什么时候用R4
1.5　如何使用本书4
1.6　关键点6
第2章　R综述7
2.1　开始7
2.2　R用途快速指南8
2.3　R命令基础11
2.4　基础对象12
2.5　数据框21
2.6　载入和存储数据24
2.7　编写函数*27
2.8　清理30
2.9　知识拓展*30
2.10　关键点31
第二部分　数据分析基础知识第3章　数据描述34
3.1　模拟数据34
3.2　关于变量的函数38
3.3　概括数据框41
3.4　单变量可视化45
3.5　知识拓展*54
3.6　关键点55
第4章　连续变量之间的关系56
4.1　零售数据56
4.2　用散点图探索变量间关系60
4.3　把多张图合并为一张图65
4.4　散点图矩阵67
4.5　相关系数70
4.6　探索问卷调查回复间的相关性*76
4.7　知识拓展*78
4.8　关键点78
第5章　组比较：表格和可视化80
5.1　模拟客户分组数据80
5.2　各组对应的描述统计量87
5.3　知识拓展*96
5.4　关键点97
第6章　组比较：统计检验98
6.1　用于比较的数据98
6.2　频数检验：chisq.test()98
6.3观测比例检验：binom.test()101
6.4　组均值检验：t.test()103
6.5　多组均值检验：ANOVA104
6.6　初识贝叶斯ANOVA *109
6.7　知识拓展*113
6.8　关键点114
第7章　识别结果变量的驱动因子：线性模型115
7.1　游乐场数据115
7.2　用lm()函数拟合线性模型117
7.3　拟合多元线性模型125
7.4　因子自变量129
7.5　交互效应131
7.6　避免过度拟合134
7.7　建议的线性模型拟合过程134
7.8　贝叶斯线性模型：MCMCregress()*135
7.9　知识拓展*136
7.10　关键点137
第三部分　高级营销应用第8章　降低数据复杂度140
8.1　消费者品牌评分数据140
8.2　主成分分析和感知图144
8.3　探索性因子分析151
8.4　高维标度化简介157
8.5　知识扩展*160
8.6　关键点160
第9章　线性模型相关的其他话题162
9.1　处理高度相关的变量162
9.2　二项结果变量的线性模型：逻辑回归166
9.3　分层线性模型175
9.4　贝叶斯分层线性模型*182
9.5　频率学派和贝叶斯学派HLM模型的简单比较*187
9.6　知识拓展*190
9.7　关键点191
第10章　验证性因子分析和结构方程模型193
10.1　结构模型的出发点193
10.2　量级评估：CFA195
10.3　更一般的模型：结构方程模型204
10.4　PLS模型209
10.5　知识拓展*215
10.6　关键点216
第11章客户分组：聚类和判别217
11.1　客户分组的思想217
11.2　客户分组数据219
11.3　聚类219
11.4　判别分析234
11.5　预测：识别潜在客户*242
11.6　知识拓展*244
11.7　关键点245
第12章　关联法则：购物篮分析247
12.1基础关联法则247
12.2零售交易数据：购物篮249
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12.5知识拓展*263
12.6关键点263
第13章　选择模型264
13.1基于选择的联合问卷调查分析264
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13.4在选择模型中加入消费者个体差异278
13.5分层贝叶斯选择模型281
13.6基于选择的联合问卷调查设计*287
13.7知识拓展*289
13.8关键点289
结论291
附录A　R版本和相关软件292
附录B　纵向扩展298
附录C　使用的包306
附录D　在线资源和数据文件310
参考文献312

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