具體描述
內容簡介
本書詳細闡述瞭與R語言商業分析相關的基本解決方案，主要包括商業分析簡介、R語言概述、R語言數據分析、描述性分析概述、商業分析過程與數據探索、機器學習、綫性迴歸分析以及邏輯迴歸分析等內容。此外，本書還提供瞭相應的示例，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適閤作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。
目錄
目 錄
第1章 商業分析簡介 1
1.1 本書目的 3
1.2 容易混淆的術語 3
1.3 商業分析的發展動因 4
1.3.1 計算機軟件包和應用程序的增長 5
1.3.2 整閤各種數據源的可行性 5
1.3.3 無限存儲和計算能力的增長 6
1.3.4 簡單易用的編程工具和平颱 6
1.3.5 競爭激烈世界中的生存與發展 6
1.3.6 全球化商業的復雜性 6
1.4 商業分析的應用 6
1.4.1 市場營銷與銷售 7
1.4.2 人力資源 7
1.4.3 産品設計 7
1.4.4 服務設計 8
1.4.5 客戶服務和支持範圍 8
1.5 商業分析師的必備技能 8
1.5.1 理解商業和商業問題 8
1.5.2 理解數據分析技術和算法 9
1.5.3 具備良好的計算機編程知識 9
1.5.4 理解數據結構和數據存儲/倉儲技術 9
1.5.5 瞭解統計學和數學的相關概念知識 9
1.6 商業分析項目的分析過程 10
1.7 商業分析框架 11
1.8 小結 12
第2章 R語言概述 13
2.1 數據分析工具 13
2.2 R語言安裝 16
2.2.1 安裝R語言 16
2.2.2 安裝RStudio 17
2.2.3 探索RStudio界麵 18
2.3 R編程基礎 19
2.3.1 賦值 20
2.3.2 創建嚮量 21
2.4 R語言對象類型 21
2.5 R語言的數據結構 23
2.5.1 矩陣 23
2.5.2 數組 24
2.5.3 數據框 26
2.5.4 列錶 27
2.5.5 因子 28
2.6 小結 29
第3章 R語言數據分析 31
3.1 讀寫數據 31
3.1.1 從文本文件讀取數據 32
3.1.2 從Microsoft Excel文件讀取數據 35
3.1.3 從Web讀取數據 37
3.2 在R語言中使用控製結構 37
3.2.1 if-else 38
3.2.2 for循環 39
3.2.3 while循環 39
3.2.4 循環功能 40
3.2.5 在R語言中自編函數 47
3.3 使用R語言軟件包和庫 48
3.4 小結 49
第4章 描述性分析概述 51
4.1 描述性分析 54
4.2 總體和樣本 54
4.3 有關的統計參數 55
4.3.1 均值 55
4.3.2 中位數 57
4.3.3 眾數 59
4.3.4 全距 59
4.3.5 分位數 60
4.3.6 標準差（Standard Deviation） 61
4.3.7 方差（Variance） 64
4.3.8 R語言的summary命令 64
4.4 數據的圖形描述 65
4.4.1 R語言的plot命令 65
4.4.2 直方圖 67
4.4.3 條形圖 68
4.4.4 箱綫圖 68
4.5 數據框計算 69
4.6 概率 73
4.6.1 互斥事件的概率 74
4.6.2 相互獨立事件的概率 74
4.6.3 非互斥事件概率 75
4.6.4 概率分布 75
4.7 小結 77
第5章 商業分析過程與數據探索 79
5.1 商業分析過程 79
5.1.1 第一階段：理解商業問題 79
5.1.2 第二階段：收集和整閤數據 79
5.1.3 第三階段：預處理數據 80
5.1.4 第四階段：探索和可視化數據 80
5.1.5 第五階段：選擇建模技術和算法 81
5.1.6 第六階段：評估模型 81
5.1.7 第七階段：管理和審查報告 81
5.1.8 第八階段：部署模型 81
5.2 理解商業問題 82
5.3 收集和整閤數據 82
5.3.1 抽樣 83
5.3.2 變量選擇 84
5.4 預處理數據 85
5.4.1 數據類型 85
5.4.2 數據準備 86
5.4.3 使用R語言進行數據預處理 87
5.5 數據探索和數據可視化 91
5.5.1 錶格 92
5.5.2 匯總錶 92
5.5.3 圖形 93
5.5.4 散點圖矩陣 97
5.5.5 數據轉換 101
5.6 使用建模技術和算法 102
5.6.1 描述性分析 103
5.6.2 預測分析 103
5.6.3 機器學習 103
5.7 評估模型 106
5.7.1 訓練數據分區 106
5.7.2 測試數據分區 106
5.7.3 驗證數據分區 107
5.7.4 交叉驗證 107
5.7.5 分類模型評估 108
5.7.6 迴歸模型評估 111
5.8 提交管理報告和審查 112
5.8.1 描述問題 112
5.8.2 使用的數據集 112
5.8.3 執行數據清洗 112
5.8.4 創建模型的方法 112
5.8.5 模型部署前提條件 113
5.8.6 模型部署和使用 113
5.8.7 問題處理 113
5.9 部署模型 113
5.10 小結 114
第6章 監督機器學習：分類 115
6.1 什麼是分類？什麼是預測？ 115
6.2 概率分類器模型 116
6.2.1 示例 117
6.2.2 R語言樸素貝葉斯分類器 118
6.2.3 樸素貝葉斯分類器的優點和局限性 119
6.3 決策樹 120
6.3.1 遞歸分割決策樹算法 121
6.3.2 信息增益 121
6.3.3 決策樹示例 123
6.3.4 決策樹歸納 124
6.3.5 樹分類規則 127
6.3.6 過擬閤和欠擬閤 127
6.3.7 偏差和方差（Bias and Variance） 128
6.3.8 避免過擬閤誤差和確定決策樹生長的規模 129
6.4 其他分類器類型 131
6.4.1 K-最近鄰 131
6.4.2 隨機森林 132
6.5 R語言分類示例 134
6.6 小結 138
第7章 無監督機器學習 139
7.1 聚類概述 139
7.2 什麼是聚類 140
7.2.1 兩個記錄之間的測量方法 141
7.2.2 分類變量的距離度量 142
7.2.3 混閤型數據的距離度量 142
7.2.4 兩個聚類之間的距離 143
7.3 層次聚類 145
7.3.1 樹狀圖 145
7.3.2 層次聚類的局限性 145
7.4 非層次聚類 146
7.4.1 k-means算法 146
7.4.2 k-means聚類的局限性 147
7.5 聚類案例研究 148
7.5.1 僅保留數據集中的相關變量 149
7.5.2 從數據集中刪除任何異常值 149
7.5.3 數據歸一化（Standardize the Data） 150
7.5.4 計算數據點之間的距離 150
7.6 關聯規則 157
7.6.1 選擇規則 158
7.6.2 關聯規則生成示例 160
7.6.3 解讀結果 161
7.7 小結 162
第8章 簡單綫性迴歸分析 163
8.1 概述 163
8.2 相關性 164
8.3 假設檢驗 167
8.4 簡單綫性迴歸分析 168
8.4.1 迴歸假設 168
8.4.2 簡單綫性迴歸方程 168
8.4.3 R語言創建簡單迴歸方程 169
8.4.4 檢驗迴歸假設 171
8.4.5 結論 176
8.4.6 預測響應變量 176
8.4.7 補充說明 177
8.5 小結 178
第9章 多元綫性迴歸分析 179
9.1 使用多元綫性迴歸分析 180
9.1.1 數據 181
9.1.2 相關性 181
9.1.3 構建模型 182
9.1.4 驗證迴歸假設 184
9.1.5 多重共綫性 188
9.1.6 逐步多元綫性迴歸分析 190
9.1.7 全子集多元綫性迴歸分析 191
9.1.8 多元綫性迴歸方程 193
9.1.9 結論 193
9.2 R語言的替代方法 193
9.3 預測響應變量 194
9.4 訓練和測試模型 195
9.5 交叉驗證 196
9.6 小結 198
第10章 邏輯迴歸分析 201
10.1 邏輯迴歸 202
10.1.1 數據 203
10.1.2 構建模型 204
10.1.3 模型擬閤驗證 207
10.1.4 一般注意事項 208
10.1.5 多重共綫性 208
10.1.6 離散 209
10.1.7 邏輯迴歸分析結論 209
10.2 模型訓練和測試 209
10.2.1 預測響應變量 211
10.2.2 驗證邏輯迴歸模型的其他替代方法 212
10.3 多項邏輯迴歸分析 213
10.4 正則化 214
10.5 小結 220
第11章 大數據分析：介紹及未來趨勢 221
11.1 大數據生態係統 222
11.2 大數據分析的未來趨勢 225
11.2.1 發展壯大的社交媒體 225
11.2.2 創建數據湖 225
11.2.3 企業用戶手中的可視化工具 225
11.2.4 規範性分析 225
11.2.5 物聯網 226
11.2.6 人工智能 226
11.2.7 全數據處理 226
11.2.8 數據垂直應用和橫嚮應用 226
11.2.9 實時分析 226
11.2.10 將數據分析工具交由企業用戶使用 227
11.2.11 將解決方案從一個工具遷移到另一個工具 227
11.2.12 雲無處不在 227
11.2.13 數據庫內分析 227
11.2.14 內存分析 228
11.2.15 機器學習的自主服務 228
11.2.16 安全和閤規性 228
11.2.17 醫療保健 228
引用 95
第4章 製作自動機器車 97
自動係統介紹 97
介紹移動機器人 99
搭建機器車 100
DIY機器人平颱 100
集成的機器人平颱 102
使用Pololu Zumo robot for Arduino 104
用計算機控製機器車 109
使用GPS模塊導航 117
介紹地圖引擎平颱 124
製作基於GPS的小車 128
製作自動機器車 130
總結 131
引用 131
第5章 在物聯網項目中添加語音技術 133
語音技術介紹 133
聲音傳感器和驅動器介紹 134
語音技術的模式識彆介紹 143
介紹語音和聲音模塊 143
為物聯網項目增加語音控製 145
設置EasyVR shield 3 145
創建語音命令 148
給語音闆布綫 151
編寫Sketch程序 151
測試 157
讓IoT闆說話 157
設置 157
布綫 157
編寫Sketch程序 158
測試 159
讓Raspberry Pi說話 159
設置 159
編寫Python程序 162
下一步是什麼？ 163
總結 163
引用 163
第6章 為物聯網項目搭建數據雲 165
對雲技術的介紹 165
介紹基於雲的數據科學 166
連接IoT闆到雲服務器 167
微軟Azure IoT 167
亞馬遜AWS IoT 168
Arduino雲 168
使用微軟Azure IoT Hub 180
設置微軟Azure IoT Hub 180
注冊IoT設備 182
編寫程序 186
構建科學型雲平颱 192
部署Azure機器學習 193
發布到Azure ML作為Web服務 194
構建帶有科學型數據雲的IoT應用 196
總結 196
引用 197
前言/序言
近幾年來，隨著計算機和新一代信息技術的蓬勃發展，商業大數據也呈爆炸性增長。在商業領域，各個行業、企業或組織都遇到瞭前所未有的全球化、區域化或細分市場多元化的挑戰和機遇，他們在激烈競爭中對生存和成長的需求推動瞭對大數據發展的探索和研究。有效地處理、分析和應用這些大數據解決商業問題，已成為當今各個商業領域的迫切需求，相應地也使商業分析師變得倍受歡迎。
有誌於涉足商業分析的讀者，將會從本書中獲益匪淺。本書最顯著的特點是以豐富的案例闡述、解釋和演示商業分析涉及的理論和技術，雖然涉及R語言、數學和統計學理論，但並不晦澀難懂。本書列舉瞭數據分析在許多應用場景和商業分析中的案例，探討瞭商業分析師所需的技能和商業分析項目的過程，並且以R語言作為演示本書當中概念的一種統計工具，通過詳實的案例講述瞭如何編寫R語言程序處理數據、分析模型的構建以及從中吸取有益的推論。同時，闡述瞭數據挖掘及其相關技術，也揭示瞭機器學習的基本概念和生成預測建模，最後還講述瞭如何定義商業問題及提齣相關的解決方案。
本書將有助於讀者瞭解當前行業、企業或組織中所麵臨的具體商業問題，以及學習采取哪些相應的措施去分析和解決讀者所研究的商業問題。書中還包含瞭一些重要的商業分析技術的學習案例，如分類、關聯、聚類以及迴歸分析等。讀者可以根據商業需求選擇不同的方法和技術去解決實際商業問題。如果讀者對商業分析感興趣，這就是一本具有實戰指導意義的書籍。
除王勝夏、楊莉靈和秦雙夏之外，參與本書翻譯的還有吳驊、羅平章、李遠明、王學昌、周娟、劉紅軍、王玲、鄭正正、莫鴻強等人，感謝這些同行對本書的辛勤付齣。由於水平有限，譯文中的不當之處在所難免，懇請各位同行和讀者朋友不吝賜教。
用戶評價
我是一個對數據敏感並且喜歡探索事物本質的業務運營人員。我雖然不太懂編程，但對如何通過數據來優化業務運營流程、提升用戶體驗非常感興趣。這本書《R語言商業分析實戰》聽起來像是為我這樣的群體量身定做的。我希望書中能夠用通俗易懂的語言來解釋 R 語言在商業分析中的作用，以及它如何幫助我們發現數據背後的規律。比如，書中是否會講解如何利用 R 語言來分析用戶行為路徑，從而優化網站或 App 的設計；如何通過數據來評估營銷活動的效果，並找到最有效的推廣渠道；或者如何監測關鍵業務指標，及時發現潛在的問題並提齣解決方案。我非常希望書中能有一些“一看就懂”的圖錶和案例，讓我能夠迅速理解 R 語言帶來的價值，並嘗試將書中介紹的方法應用到我的日常工作中，哪怕隻是做一些簡單的數據探索。
評分這本書的內容深度非常吸引我。我之前在學校接觸過一些數據分析的課程，對 R 語言也有一定的瞭解，但總感覺在實際工作中應用起來還有些生澀，特彆是在處理復雜的業務場景時，往往會遇到很多挑戰。瞭解到這本書是“實戰”型的，我非常看重這一點，希望它能提供一些在我工作之外無法輕易獲取的經驗和技巧。比如，書中是否會講解如何構建一些常用的商業指標體係，如何通過 R 語言自動化生成各類報錶，以及如何將分析結果有效地傳達給非技術背景的業務人員。我尤其關心的是，書中是否會涉及一些進階的分析方法，例如時間序列分析在銷售預測中的應用，或者聚類分析在客戶細分中的實踐。如果能夠包含一些關於 A/B 測試的設計與分析，或者風險模型構建的案例，那就更完美瞭。我期待書中能有清晰的步驟指導，即使是初學者也能按照書中的方法一步步操作，並最終得齣有意義的結論。
評分我是一名對金融領域數據分析充滿熱情的從業者。金融數據的獨特性和復雜性，要求我們在分析工具上具備一定的專業性和靈活性。《R語言商業分析實戰》這個書名讓我覺得它可能涵蓋瞭我在金融風控、量化交易、投資組閤優化等領域中經常會用到的分析技術。我非常期待書中能夠詳細講解如何使用 R 語言處理時間序列數據，構建金融模型，比如 VaR 模型、資産定價模型等。另外，如果書中能包含一些關於文本挖掘在金融新聞分析、情緒分析方麵的應用，或者如何利用 R 語言進行大數據量的金融交易數據分析，那就非常有價值瞭。我希望書中不僅僅是停留在理論層麵，更重要的是能夠提供可執行的代碼示例，以及對結果進行深入解讀的思路，幫助我更好地理解和應用 R 語言來解決金融領域的實際問題。
評分作為一名資深的數據挖掘工程師，我一直在尋找能夠將 R 語言與更前沿的商業分析技術結閤的書籍。我關注的重點在於算法的實現和優化，以及如何將這些算法應用於解決具體的商業問題。這本書的標題“R語言商業分析實戰”讓我認為它可能觸及到一些我感興趣的領域，比如機器學習模型在客戶流失預測、欺詐檢測或個性化推薦係統中的應用。我特彆希望書中能夠深入講解不同算法的原理，以及它們在 R 語言中的具體實現方式，包括參數調優和模型評估的細緻過程。同時，我也很期待看到書中是否會介紹一些數據可視化的高級技巧，如何創建交互式圖錶，以便更好地展示分析結果，並支持業務決策。如果書中能夠包含一些關於深度學習在商業分析中的應用，或者自然語言處理在文本數據分析中的實踐，那將是令人振奮的。
評分這本書的封麵設計簡潔大氣，一看就很有專業感。我是一名剛入職的商業分析師，一直想找一本能夠係統學習 R 語言在商業分析中應用的實戰書籍。市麵上關於 R 語言的書籍很多，但大多側重於理論或者某個細分領域，真正能涵蓋從數據準備到建模預測，再到結果解讀的全流程的實戰指南卻不多。當我看到這本書的名字《R語言商業分析實戰》時，就覺得它非常符閤我的需求。書的紙質也很不錯，拿在手裏沉甸甸的，感覺內容一定很紮實。我迫不及待地翻開瞭第一頁，希望能從中找到解決實際工作中遇到的各種分析難題的鑰匙。特彆是書中提到的“商業洞察”和“決策支持”這些詞，讓我對這本書充滿瞭期待，我相信它一定能幫助我提升工作效率和分析水平，為公司創造更大的價值。我非常希望書中能包含一些真實的商業案例，比如市場營銷效果評估、用戶行為分析、銷售預測等，並且能詳細講解如何使用 R 語言來實現這些分析，包括數據的清洗、轉換、可視化以及模型構建等各個環節。如果能有配套的代碼和數據，那將是極大的便利。
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