京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【每周一本书第3波】用商业案例学 R 语言数据挖掘
数据科学兴起时,数据科学家随即作为一种新生职业被提出,数据研究高级科学家Rachel Schutt将其定义为“计算机科学家、软件工程师和统计学家的混合体“。数据挖掘作为一个学术领域,横跨多个学科,涵盖了统计学、数学、机器学习和数据库等,此外还包括各类专业方向比如从油田电力、海洋生物、历史文本、电子通讯、法律税务等的各个专业领域。
而本书按照数据挖掘工程师规范化学习体系而定,对于一名初学者,应该先掌握必要的编程工具、统计理论基础、数据挖掘算法等内容。进而,数据挖掘需要根据业务问题选择合适的方法,按照标准流程,即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等一系列数据处理技术,并最终得出结果,绘制图表并解读数据,这些内容在本书中进行了详细的讲解和操作分析。本书整体风格是“理论>技术>应用”的一个学习过程,最终目的在于商业业务应用,为欲从事数据挖掘的各界人士提供一个规范化的数据分析师学习体系。
【每周一本书】又是一周,CDA数据分析师携手工业出版社将于每周三展开赠书活动,每周给各位读者提供3-5本赠书,希望带动各位读者能借此机会每周充一次电。(注:书籍将于10天内发放到中奖者手中。参与方式见下文)
作者简介
常国珍,北京大学会计学博士,中国大数据产业生态联盟专家委员会专家委员。主要从事金融、电信行业客户画像,信用与操作风险识别与防范,客户终生价值预测与价值提升等工作。
曾珂,华中师范大学管理科学工程硕士,现为车贷金融产品部产品经理,精通Python与R语言数据挖掘。曾经就职于华为、国家电网等企业。以金融信用与欺诈风险建模、文本分析、数据可视化等为主要研究方向。
朱江,挪威科技大学工学硕士,现为CDA数据分析研究院课程开发副总监,CDA数据挖掘竞赛的评委。精通R与SAS语言数据挖掘,从事电商与互联网数据分析的教学工作。研究方向为电商推荐系统开发、数据可视化、客户特征提取和客户行为模式发现。
内容提要
商业智能时代已经全面到来,分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式增长。无论是从事产品研发的工程师,还是从事产品推广的市场人员、人力资源和财务会计人员,都需要掌握数据分析技术,否则很有可能被人工智能替代。
本书包括 18 章,涉及使用 R 语言做数据分析和数据挖掘的主要分析方法。其中,第 1、 2 章为数据分析方法概述,第 3 章为 R 语言编程基础,第 4 章到第 8 章为统计学习方法,第 9 章到第 16 章为数据挖掘方法,第 17 章为特征工程,第 18 章为 R 文本挖掘。每章都根据所涉及的知识点的不同,选取了实用的案例,并为读者准备了相应的练习题。
本书作为 CDA 数据分析师系列丛书中《如虎添翼!数据处理的 SPSS 和 SAS EG 实现(第 2 版)》和《胸有成竹!数据分析的 SPSS 和 SAS EG 进阶(第 2 版)》的姊妹篇,将前两本书的内容进行整合并做了重大拓展,而且秉承了该系列丛书的特点:内容精练、重点突出、示例丰富、语言通俗。可以作为广大从业人员自学商业数据分析的读物,适合大中专院校师生学习和阅读,同时也可以作为高等院校商科、社会科学及相关培训机构的教材。
上周获奖名单
姓名
奖项
联系方式
张艳玲
Spark书一本
137XXXX4435
刘红伟
Spark书一本
156XXXX3005
刘畅
Spark书一本
130XXXX6898
李庆
Spark书一本
185XXXX8809
范洪梅
Spark书一本
187XXXX7940
姚新新
会员一周
188XXXX0610
星亚
会员一周
186XXXX2411
郭郭
会员一周
189XXXX5366
神奇的大叔
会员一周
150XXXX6066
王兴
会员一周
138XXXX2562
(以上获奖人员,请及时与我们(C君:GAOm638)取得联系,三日内有效,过期默认获奖资格失效。)
参与方式
文末留言告诉C君,这本书吸引您的理由,获得精选,点(ren)赞(qi)数(gao)的前5名即可获得本书
截止时间8月29日中午12点
(为确保赠书活动的公平公开性,让更多人能参与到每周一本书中。赠书活动参与者每月有且仅有一次获奖机会,有获奖记录的参与者赠书将自动转赠其他参与者)
土豪请点击原文链接订购。订购链接:https://item.jd.com/12053799.html
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01