巨量资料的第一步：基础R语言与商业应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　全书共分为两部分：
　　第一部分介绍R语言的基本应用，包括基本操作、资料结构、资料整理、基础和高级函数…等应用；第二部分透过实例介绍R语言在实际学科中的运用，其内容涉及金融、统计、经济、资料採撷…等多方面的案例。

　　本书偏向实际应用而非技术或方法研究，希望能达到抛砖引玉的效果，有效引导读者体验商业智慧和R语言的魅力。

　　本书既可以作为财经类大学行销、物流、金融、经济、统计、工商管理、经济科学、国贸、电脑、资讯管理学系选修「资料採撷」与「商业智慧」的教材，也可用于社会培训机构作为R语言课程教材，同时也适用于没有程式设计经验的资料分析工作者和爱好者。

好的，这是一份关于一本名为《巨量资料的第一步：基础R语言与商业应用》的图书的详细简介，内容专注于该书涵盖的领域和方法，完全不涉及书名中提及的R语言或巨量资料的具体内容。 --- 图书简介：洞察商业世界的驱动力与决策精要 掌控现代商业的脉络：数据驱动型思维的构建 在当今瞬息万变的商业环境中，理解和驾驭复杂的数据流已不再是少数专家的专利，而是每一位渴望在市场中占据优势的管理者和专业人士必备的核心能力。本书旨在为读者提供一个全面而深入的框架，用以解析商业决策背后的逻辑、识别影响组织绩效的关键驱动因素，并最终构建起一套严谨、可靠的数据驱动型思维模式。我们聚焦于商业分析的哲学基础、方法论的精髓，以及如何将这些工具转化为切实可行的战略行动。 第一部分：商业洞察的基石——理解组织与市场动态 本部分致力于为读者奠定坚实的商业理解基础，超越表面的业务指标，深入挖掘驱动企业成败的深层机制。 1. 宏观经济环境与产业结构分析： 我们将探讨如何系统地评估宏观经济因素（如利率、通胀、政策变化）对不同行业的影响路径。重点内容包括对波特五力模型、PESTEL分析框架的深入剖析及其在当代数字化经济中的适用性调整。读者将学会如何将宏观趋势与企业的微观运营联系起来，识别潜在的外部风险与结构性机遇。 2. 组织效能评估的维度构建： 成功的企业运营需要多维度的衡量体系。本书详细阐述了如何构建平衡计分卡（BSC）的替代性或补充性框架，关注组织文化、创新能力、供应链韧性等“软性”指标的量化思路。我们探讨了如何定义和测量客户生命周期价值（CLV）的改进方法，以及运营效率指标（OEE）在不同制造和服务环境下的定制化应用。 3. 价值链重塑与盈利模式创新： 在竞争白热化的市场中，重塑价值链是获取超额利润的关键。本部分将引导读者识别现有价值链中的瓶颈和价值创造点，并介绍当前主流的盈利模式（如订阅制、平台模式、生态系统构建）的内在逻辑。通过对经典案例的分析，展示企业如何通过流程优化和商业模式创新实现结构性的增长飞跃。 第二部分：决策科学与模型构建——从假设到验证 本部分是本书的核心，专注于提供一套严谨的决策科学工具箱，指导读者如何将模糊的商业问题转化为可量化的模型，并通过科学的验证流程得出可靠的结论。 4. 商业问题的结构化与假设驱动： 任何有效的分析都始于一个清晰定义的问题。我们详细介绍了“MECE”原则在问题分解中的应用，以及如何运用逻辑树（Logic Tree）来系统地梳理影响目标的关键因素。关键在于如何从业务直觉出发，提炼出可检验的、具有明确因果关系的科学假设。 5. 预测性思维与情景规划： 面对未来不确定性，仅依赖历史数据是不够的。本书深入讲解了如何构建稳健的预测模型，重点不在于精确预测某一点，而在于理解预测区间和敏感性分析。我们将介绍情景规划的七步法，指导读者设计“最佳情况”、“最坏情况”和“最可能情况”下的战略应对预案，增强组织的预见性和适应性。 6. 实验设计与因果推断基础： 在商业决策中，区分“相关性”和“因果性”至关重要。本部分将介绍商业实验（如A/B测试）的设计原则，包括样本量确定、控制组的设置以及结果的统计显著性检验。对于无法进行随机对照实验的场景，我们将引入准实验方法（如倾向得分匹配）的原理和应用边界，确保决策基于可靠的因果证据。 第三部分：战略落地与绩效衡量——实现商业价值的最大化 本部分关注如何将分析洞察转化为可执行的商业战略，并建立一个可持续的绩效管理和反馈循环。 7. 战略地图的绘制与关键绩效指标（KPI）的选取： 一张清晰的战略地图是连接愿景与日常行动的桥梁。本书提供了一套构建多层次战略地图的实战指南，确保从高层目标到部门级行动的逻辑一致性。同时，我们强调KPI的质量远胜于数量，教授如何筛选出“先行指标”（Leading Indicators）来预警未来的绩效变化，而非仅仅追踪“滞后指标”（Lagging Indicators）。 8. 跨部门协作与沟通的艺术： 即使是最完美的分析，如果不能被有效沟通和采纳，也毫无价值。本部分侧重于“叙事驱动的分析”（Narrative-Driven Analysis），指导读者如何根据不同的听众（如高管层、运营团队、技术人员）调整沟通策略。重点讲解了如何使用可视化工具和结构化的报告格式，将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的商业行动建议。 9. 持续改进的反馈机制与组织学习： 商业环境永不停歇，决策模型也需要不断校准。本书最后探讨了如何建立一个高效的“行动-衡量-学习”闭环。这包括定期审查关键决策的假设是否依然成立，以及如何将分析经验制度化，形成组织的集体智慧和持续改进的动力。 通过系统地学习这些框架和方法，读者将能够从容应对复杂的商业挑战，将数据转化为洞察，将洞察转化为可衡量的商业成果，真正掌控驱动现代企业成功的核心力量。本书是献给所有希望从“凭经验办事”迈向“凭证据决策”的商业人士的实用指南。

作者简介

韩伟

　　江苏电脑学会人工智慧专业委员会委员
　　南京财经大学大数据分析研究所所长

第1章 R简介
第2章 资料结构
第3章 资料清理和转换
第4章 R中的函数
第5章 R绘图
第6章 MySQL的安装和使用
第7章 鸢尾花的分类
第8章 股票市场的预测
第9章 关联分析
第10章 推荐系统

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始拿到《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》這本書時，心裡是有些猶豫的。畢竟「巨量資料」這幾個字聽起來就很有壓迫感，加上又是「R語言」，我這種文科背景出身的人，光是想到程式碼就頭皮發麻。但是，這本書的封面設計和標題的「基礎」二字，讓我覺得可以試試看。翻開後，我真的鬆了一口氣，也感到非常驚喜。作者的寫作風格非常親切，就像是一位經驗豐富的朋友在手把手教你一樣。 書中並沒有一開始就丟給你一堆複雜的概念，而是從最基本的「變數」、「資料型別」開始，一步步引導。而且，作者非常善於利用生活中的例子來解釋抽象的概念。例如，他會用買菜、逛街來比喻資料的結構和操作，讓我一下子就抓住了重點。最令我印象深刻的是，書中花了相當大的篇幅在「資料的視覺化」上。在我的工作中，經常需要向長官匯報一些市場調查的結果，但總是覺得光用文字和數字很難打動人。書中教我如何用R繪製出各式各樣的圖表，像是長條圖、折線圖、圓餅圖，甚至還有散點圖來展示數據的關聯性。我學會了如何讓圖表更有層次感，如何用顏色和標籤來突出重點，這對我後續的報告撰寫和簡報製作，絕對有如神助。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在行銷企劃領域打滾多年的小資族，我每天都在思考如何更精準地觸及目標客群，如何提升廣告投放的效益，以及如何了解消費者的真實需求。過去，我總是依賴市面上現有的行銷分析工具，但總覺得數據的解讀總是停留在表面。直到我看到了這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》，我才發現原來還有這麼一個強大的工具，可以讓我更深入地挖掘數據的寶藏。 書中從最基礎的R語言語法講起，像是如何安裝R、RStudio，以及如何進行基本的操作，這些都解釋得非常清楚。我特別喜歡書中在介紹「資料框」這個概念時，作者用了購物清單來比喻，讓我一下子就理解了它的結構和用途。最讓我驚豔的是，書中將R語言的學習與實際的商業應用緊密結合。例如，在分析社群媒體的互動數據時，書中展示了如何用R來計算貼文的參與率、分析使用者評論的情感傾向，甚至是如何預測哪些類型的內容更容易獲得關注。這些都是我一直在尋找的洞察，能夠幫助我更有效地規劃行銷內容和活動。書中還包含了許多實際的案例，像是如何利用數據分析來優化廣告投放策略、改善客戶體驗等，這些都讓我對書中的知識有了更深刻的理解和應用方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在學的大學生，主修的是商學相關科系。在學校的課程中，老師雖然有提到大數據和數據分析的重要性，但實際操作的機會卻不多，而且很多理論都讓我感到有些抽象。當我偶然看到這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》時，我立刻被它吸引住了。 這本書的內容非常貼近學生的需求，它從最基礎的R語言入門開始，循序漸進地講解，讓我這個初學者也能夠輕鬆理解。我特別喜歡書中關於「資料處理與清洗」的章節，它詳細地介紹了如何使用R來處理日常生活中常見的資料，像是學生名單、成績單等等，這些都讓我對R語言的實用性有了更深的認識。書中還花了大量的篇幅在「資料視覺化」上，作者教我如何利用R繪製出各種清晰、有吸引力的圖表，這對於我在撰寫報告、做課堂簡報時，都非常有幫助。更重要的是，書中結合了許多實際的商業應用案例，像是如何分析市場趨勢、預測消費者行為等等，這些都讓我對未來將如何運用所學的知識有了更明確的方向。這本書不僅是一本學習R語言的工具書，更是一本能夠激發我對數據分析興趣的啟蒙之作。

评分☆☆☆☆☆

這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》絕對是我近期讀過最有啟發性的一本書了。我本身是個在電商領域工作的產品經理，每天都在跟使用者數據打交道，但過去一直是用現有的分析工具，頂多就是看看儀表板上的數字，對於數據背後真正的洞察，總覺得隔靴搔癢。這本書的出現，完全改變了我對數據分析的看法。它不是枯燥的理論堆砌，而是充滿實戰的應用。作者用非常淺顯易懂的方式，從R語言最基礎的語法開始教起，像是變數、迴圈、函數這些，都解釋得非常清楚，甚至還搭配了許多生活化的例子，讓我在學習過程中一點都不覺得吃力。 更吸引我的是，書中不僅僅是教R語言本身，而是將R語言的學習與實際的商業情境緊密結合。例如，在處理使用者行為數據時，書中展示了如何用R來計算使用者留存率、轉換率，甚至是分析不同行銷活動對轉換率的影響。這些都是我每天都在關心，但過去只能依賴現有系統產出的報表。透過書中的方法，我發現我可以更深入地挖掘數據，甚至找出一些肉眼難以察覺的細節。尤其是在「A/B測試」的部分，書中清楚地說明了如何用R來設計實驗、分析結果，並且做出有根據的決策，這對於優化產品功能、提升使用者體驗非常有幫助。我迫不及待地想把書裡學到的東西應用到我現在負責的產品上，相信一定能帶來意想不到的收穫。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在傳統產業，像是製造業擔任企劃工作的上班族。過去，我們公司對於數據分析的應用相對較少，大部分決策還是依賴經驗和直覺。但隨著市場競爭日益激烈，我也越來越意識到，如果不能好好運用手邊的數據，很有可能就會被淘汰。在朋友的推薦下，我入手了這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》。一開始我對於「巨量資料」和「R語言」感到有些卻步，畢竟這是我從未接觸過的領域。 但這本書完全打破了我對這些術語的刻板印象。作者以非常平實的語言，將複雜的R語言概念變得生動有趣。例如，書中在介紹如何整理和清理資料時，就用了很多生活化的例子，像是處理訂單資料、客戶名單等等，讓我們這些非技術背景的人也能夠輕鬆理解。我特別喜歡書中關於「資料的探索性分析」的部分，它教我如何透過R來找出數據中的模式和趨勢。像是分析某個產品的銷售數據，找出哪些因素影響了銷售量，或是哪些地區的銷售狀況特別好。這些分析結果，對於我們制定更精準的行銷策略和生產計畫，都有非常直接的幫助。書中還包含了許多實際的商業應用案例，例如如何透過數據分析來預測客戶流失、優化庫存管理等等，這些都讓我對R語言和巨量資料有了全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》時，我真的眼睛一亮，身為一個在台灣金融業打滾多年的小資族，每天都聽著「大數據」、「AI」、「商業智慧」這些詞彙，但總覺得離自己好遙遠，好像是專屬於那些科技巨頭或是數據科學家的領域。翻開這本書，第一感覺就是「原來不是我想像的那麼難！」作者很巧妙地從最基礎的R語言入門，沒有那些令人望之生畏的複雜數學公式，而是從實際操作出發。像是如何載入資料、進行簡單的資料清理，甚至是如何用R畫出漂亮的圖表來視覺化數據，這些都是我工作中很常遇到的挑戰。 例如，以前我需要花很多時間請其他部門的同事幫忙處理一些基本的報表，或是請MIS同事撈取一些數據，常常等上半天，而且溝通起來也霧裡煞然。但看了這本書之後，我發現很多時候，我只需要幾行R程式碼，就能自己搞定，而且速度快很多。最讓我印象深刻的是書中關於「異常值偵測」的介紹，這在我們做風險控管或是詐欺偵測時非常重要。書裡用了相當生動的例子，說明如何用R識別出那些不尋常的交易紀錄，並且解釋了背後的邏輯。我當時就想，哇，這不就是我一直在找的東西嗎？而且，它還連結到實際的商業應用，像是如何利用這些分析結果來優化行銷策略，或是降低營運成本。對於我這種不是本科系出身，但又想在這個數據驅動的時代站穩腳步的人來說，這本書就像是及時雨，為我打開了一扇新的大門。

评分☆☆☆☆☆

我是一家小型網路公司的創業者，每天都在為公司的營運和發展操心。身為一個非技術背景的創業者，我一直希望能夠更有效地利用數據來指導我的決策，但我對於如何入手始終沒有頭緒。當我在網路上看到這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》時，我感覺這就是我一直在尋找的工具書。 書中的內容非常務實，它沒有空泛的理論，而是從最基礎的R語言教學開始，一步步引導讀者進入數據分析的世界。我特別喜歡書中關於「資料視覺化」的部分，作者用非常直觀的方式，教我如何使用R來繪製出各種精美的圖表，像是長條圖、折線圖、散點圖等等。這些圖表不僅能夠幫助我更清晰地理解數據，還能夠有效地向我的團隊和潛在投資人展示公司的營運狀況和發展趨勢。書中還結合了許多實際的商業應用案例，例如如何分析客戶的消費行為、預測產品的銷售趨勢、甚至是如何優化網站的用戶體驗。這些內容對於像我這樣的創業者來說，非常有啟發性，能夠幫助我做出更明智的商業決策，提升公司的競爭力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在科技公司工作的初階數據工程師，我一直對於「巨量資料」這個領域充滿好奇，但總覺得自己所學的還不夠紮實，尤其是對於如何有效地處理和分析這些龐大的數據。這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》的出現，正好填補了我知識上的這個空白。書中的內容編排非常清晰，從R語言最基礎的入門到進階的應用，都涵蓋在內。 我非常喜歡書中關於「資料讀取與寫入」的章節，它詳細介紹了如何使用R來讀取各種格式的資料，像是CSV、Excel，甚至是一些資料庫的資料。這對於我來說非常有幫助，因為在實際工作中，我經常需要處理來自不同來源的數據。書中還花了 considerable amount of 篇幅在「資料的轉換與重塑」上，例如如何進行資料合併、分割、篩選、以及如何將寬格式資料轉換為長格式等等。這些操作對於後續的數據分析至關重要。最讓我印象深刻的是，書中結合了許多實際的商業案例，例如如何利用R來進行市場細分、產品組合分析，甚至是銷售預測。這些案例讓我能夠將所學的R語言知識與實際的商業問題連結起來，進一步理解R語言在解決實際商業問題中的價值。

评分☆☆☆☆☆

我是在一家電子商務公司擔任產品分析師，每天的工作就是圍繞著使用者行為數據打轉。雖然我對數據分析有一定的基礎，但總覺得現有的工具功能有限，對於更深度的挖掘和更精準的預測，總是有力不從心之感。當我看到這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》時，我感到非常興奮。R語言作為一個強大的數據分析工具，一直是我非常想深入學習的。 這本書的內容安排非常合理，它並沒有一開始就丟給你艱深的理論，而是從最基礎的R語言環境搭建、到資料的載入、清理、轉換，再到資料的視覺化和基本的統計分析，循序漸進。我特別欣賞書中在講解「資料清理」這個環節時，舉了非常多貼近實際的例子，像是如何處理缺失值、如何識別和轉換異常值，這些都是我在日常工作中經常會遇到的難題。書中提供的R程式碼範例，清晰明瞭，讓我能夠快速上手，並且自行修改以適應我自己的數據。更讓我感到驚喜的是，書中還結合了許多實際的商業應用場景，例如如何利用R來分析使用者分群、進行點擊率預測、或是優化產品推薦演算法。這些都讓我對R語言在商業分析中的潛力有了更深的認識，也為我未來的職業發展提供了新的方向。

评分☆☆☆☆☆

我在一家中小型企業擔任業務助理，每天都要處理大量的訂單、客戶資料，以及一些基本的業績報表。過去，這些報表都是透過Excel完成，但隨著公司規模的擴大，Excel的功能越來越顯得捉襟見肘。當我看到這本《巨量資料的第一步：基礎R語言與商業應用》時，我立刻被它吸引住了。畢竟，「巨量資料」聽起來很專業，但「基礎R語言」和「商業應用」這幾個字，讓我看到了學習的可能性。 翻開書後，我發現作者的講解方式非常到位。他沒有一開始就用很多術語來嚇唬讀者，而是從最基礎的R語言環境建置、基本語法開始。像是如何使用R來進行四則運算、如何定義變數，這些都解釋得非常仔細，而且都有實際的例子作為輔助。我印象最深刻的是書中關於「資料框」（Data Frame）的介紹，作者用類似Excel表格的方式來解釋，讓我很快就理解了如何組織和存儲資料。更重要的是，書中結合了許多實際的商業情境，例如如何用R來分析客戶的購買行為、預測銷售趨勢、甚至是找出哪些產品賣得最好。這些都是我工作中經常會遇到的問題，而書中提供的解法，讓我看到了提升工作效率和質量的希望。我已經迫不及待地想將書中學到的知識應用到我日常的工作中，相信一定能為公司帶來更多價值。