《R 語言數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目精解：理論、方法、實(shí)戰(zhàn)》以互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)為背景，抽象出工作中常見的數(shù)據(jù)分析問題，利用R 語言和統(tǒng)計(jì)學(xué)列出了詳細(xì)的解決方案和過程。《R 語言數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目精解：理論、方法、實(shí)戰(zhàn)》共9 章，前兩章分別為總論和R 語言入門知識(shí)，之后各章分別介紹了運(yùn)營指標(biāo)的建立、指標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)、假設(shè)檢驗(yàn)及AB 測試、變量篩選技術(shù)、用戶畫像系統(tǒng)、尋找優(yōu)質(zhì)用戶和文本挖掘等內(nèi)容。本書涉及到的統(tǒng)計(jì)方法有：指標(biāo)增長幅度量化方法、層次分析法、時(shí)間序列模型、基于正態(tài)分布的一元離群點(diǎn)檢驗(yàn)、傅里葉譜分析、假設(shè)檢驗(yàn)、主成分分析、因子分析、模糊聚類、無監(jiān)督下連續(xù)型變量離散化、邏輯回歸模型和文本挖掘等。另外，《R 語言數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目精解：理論、方法、實(shí)戰(zhàn)》提供了所有實(shí)例的R 語言實(shí)現(xiàn)代碼，總計(jì)33 個(gè)自定義函數(shù)和數(shù)千行代碼。

《R 語言數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目精解：理論、方法、實(shí)戰(zhàn)》適合數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員、產(chǎn)品運(yùn)營人員、統(tǒng)計(jì)專業(yè)學(xué)生和R 語言愛好者閱讀。

目錄

第1 章 互聯(lián)網(wǎng)+統(tǒng)計(jì)學(xué)+R 語言1
1.1 互聯(lián)網(wǎng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué) 1
1.1.1 “互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展 1
1.1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展 2
1.1.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué) 2
1.2 R 語言——互聯(lián)網(wǎng)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的橋梁 3
1.3 本書結(jié)構(gòu)5
第2 章 R 語言基礎(chǔ)7
2.1 安裝R 語言 7
2.1.1 獲取和安裝R 語言 7
2.1.2 安裝RStudio 9
2.1.3 R 包 10
2.1.4 幫助 12
2.2 R 語言基本對(duì)象 12
2.2.1 數(shù)據(jù)類型12
2.2.2 向量 12
2.2.3 矩陣和數(shù)組19
2.2.4 列表 27
2.2.5 數(shù)據(jù)框 29
2.2.6 因子 32
2.2.7 數(shù)據(jù)類型的辨別和轉(zhuǎn)換 39
2.2.8 數(shù)據(jù)類型和對(duì)象關(guān)系 39
2.3 工作空間和查看對(duì)象 40
2.3.1 工作空間和工作目錄 40
2.3.2 遍歷、創(chuàng)建、刪除文件夾41
2.3.3 查看對(duì)象的方法 42
2.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出 43
2.4.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入43
2.4.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)出49
2.5 操作符和函數(shù) 51
2.5.1 操作符 51
2.5.2 函數(shù) 54
2.6 數(shù)據(jù)集操作59
2.6.1 變量操作60
2.6.2 數(shù)據(jù)集操作63
2.6.3 數(shù)據(jù)集連接67
2.6.4 數(shù)據(jù)匯總68
2.7 控制流71
2.7.1 重復(fù)和循環(huán)71
2.7.2 條件執(zhí)行73
2.7.3 next 和break 74
2.8 自定義函數(shù)75
第3 章 互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營指標(biāo)的建立 77
3.1 項(xiàng)目背景、目標(biāo)及方案78
3.1.1 項(xiàng)目背景78
3.1.2 項(xiàng)目目標(biāo)78
3.1.3 項(xiàng)目方案78
3.2 項(xiàng)目技術(shù)理論簡介78
3.2.1 骨灰級(jí)流量指標(biāo) 78
3.2.2 登錄和激活80
2.2.3 訪問深度和吸引力81
3.2.4 訂單指標(biāo)85
3.2.5 網(wǎng)站或APP 性能指標(biāo) 86
3.2.6 轉(zhuǎn)化率 87
3.2.7 層次分析法87
3.3 項(xiàng)目實(shí)踐 92
3.3.1 搭建運(yùn)營指標(biāo)系統(tǒng)92
3.3.2 制作對(duì)比型指標(biāo)及趨勢線97
3.3.3 創(chuàng)建用戶價(jià)值和活躍度指標(biāo)101
第4 章 指標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)111
4.1 項(xiàng)目背景、目標(biāo)及方案111
4.1.1 項(xiàng)目背景.111
4.1.2 項(xiàng)目目標(biāo).111
4.1.3 項(xiàng)目方案 112
4.2 項(xiàng)目技術(shù)理論簡介 112
4.2.1 時(shí)間序列基本統(tǒng)計(jì)量112
4.2.2 數(shù)據(jù)觀測與描述性統(tǒng)計(jì) 113
4.2.3 隨機(jī)性 115
4.2.4 周期性 115
4.2.5 節(jié)假日模式識(shí)別 115
4.2.6 建模數(shù)據(jù)集的建立 118
4.2.7 指標(biāo)監(jiān)控方法（不含節(jié)假日） 125
4.2.8 節(jié)假日指標(biāo)監(jiān)控方法134
4.2.9 R 語言實(shí)例代碼 135
4.3 項(xiàng)目實(shí)踐 141
4.3.1 數(shù)據(jù)概覽 142
4.3.2 節(jié)假日模式識(shí)別 145
4.3.3 模型數(shù)據(jù)集的建立 155
4.3.4 指標(biāo)監(jiān)控（非節(jié)假日） 160
4.3.5 節(jié)假日指標(biāo)監(jiān)控 176
4.3.6 總結(jié)181
第5 章 用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)——AB 測試182
5.1 項(xiàng)目背景、目標(biāo)和方案 182
5.1.1 項(xiàng)目背景 182
5.1.2 項(xiàng)目目標(biāo) 183
5.1.3 項(xiàng)目方案 183
5.2 項(xiàng)目技術(shù)理論簡介 183
5.2.1 自動(dòng)化分流策略 183
5.2.2 整體評(píng)估指標(biāo)185
5.2.3 概率論預(yù)備知識(shí) 186
5.2.4 假設(shè)檢驗(yàn) 191
5.2.5 三個(gè)問題 197
5.3 項(xiàng)目實(shí)踐 197
第6 章 變量篩選技術(shù) 204
6.1 項(xiàng)目背景、目標(biāo)和方案 204
6.1.1 項(xiàng)目背景 204
6.1.2 項(xiàng)目目標(biāo) 205
6.1.3 項(xiàng)目方案 205
6.2 項(xiàng)目技術(shù)理論簡介 205
6.2.1 變量相關(guān)性 206
6.2.2 變量篩選 209
6.2.3 變量降維 215
6.2.4 R 語言實(shí)例代碼 225
6.3 項(xiàng)目實(shí)踐 237
6.3.1 變量篩選 238
6.3.2 變量降維 243
第7 章 構(gòu)建用戶畫像系統(tǒng) 247
7.1 項(xiàng)目背景、目標(biāo)和方案 247
7.1.1 項(xiàng)目背景 247
7.1.2 項(xiàng)目目標(biāo) 248
7.1.3 項(xiàng)目方案 248
7.2 項(xiàng)目技術(shù)理論簡介 248
7.2.1 用戶畫像的基本概念248
7.2.2 用戶畫像應(yīng)用領(lǐng)域 249
7.2.3 用戶畫像分類250
7.2.4 用戶畫像構(gòu)建250
7.2.5 用戶畫像標(biāo)簽的數(shù)值處理方法 254
7.3 項(xiàng)目實(shí)踐 256
第8 章 從數(shù)據(jù)中尋找優(yōu)質(zhì)用戶 261
8.1 項(xiàng)目背景、目標(biāo)和方案 261
8.1.1 項(xiàng)目背景 261
8.1.2 項(xiàng)目目標(biāo) 262
8.1.3 項(xiàng)目方案 262
8.2 項(xiàng)目技術(shù)理論簡介 262
8.2.1 邏輯回歸的基本概念262
8.2.2 建模流程 266
8.2.3 模型開發(fā)階段269
8.2.4 模型驗(yàn)證階段279
8.2.5 模型測試階段285
8.2.6 商業(yè)應(yīng)用流程288
8.2.7 R 語言實(shí)例代碼 288
8.3 項(xiàng)目實(shí)踐 295
8.3.1 數(shù)據(jù)探索 295
8.3.2 數(shù)據(jù)處理 297
8.3.3 建立模型 302
8.3.4 模型驗(yàn)證 304
8.3.5 總結(jié)308
第9 章 文本挖掘——點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)展示策略309
9.1 項(xiàng)目背景、目標(biāo)和方案 310
9.1.1 項(xiàng)目背景 310
9.1.2 項(xiàng)目目標(biāo) 311
9.1.3 項(xiàng)目方案 311
9.2 項(xiàng)目技術(shù)理論簡介 312
9.2.1 評(píng)論文本質(zhì)量量化指標(biāo)模型312
9.2.2 用戶相似度模型 313
9.2.3 情感性分析 316
9.2.4 R 語言實(shí)例代碼 321
9.3 項(xiàng)目實(shí)踐 326
9.3.1 若干自定義函數(shù) 326
9.3.2 文本質(zhì)量量化指標(biāo)模型 329
9.3.3 用戶相似度模型 334
9.3.4 情感性分析 335
9.3.5 總結(jié)340