零售业资料採矿：R及Excel运用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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好的，这是一本关于零售业数据挖掘、利用R和Excel进行数据分析的图书的简介，内容详实且不包含您指定书名中的主题： --- 现代供应链管理与优化：从策略到实践的深度解析 本书聚焦于全球化背景下零售业供应链面临的复杂挑战与机遇，深入探讨如何通过先进的管理理念和精细化的运营策略，实现从采购、仓储到终端配送的全链路优化。这不是一本关于数据挖掘或编程工具的指南，而是专注于供应链的宏观战略、流程再造与风险控制的实战手册。 在当今快速变化的市场环境中，供应链已不再仅仅是企业内部的后勤保障部门，而是决定企业核心竞争力的关键战场。消费者对即时性、定制化和透明度的要求日益提高，迫使零售商和制造商必须重塑其传统的供应链模式。本书旨在为行业高管、供应链经理、物流规划师以及对此领域有志深入研究的专业人士，提供一套全面、系统且极具操作性的知识框架。 第一部分：供应链战略重塑与设计 本部分首先为读者构建了一个理解现代供应链生态的战略视角。我们探讨了如何将供应链战略与企业的整体商业目标（如成本领先、差异化或敏捷响应）紧密结合。 1.1 全球供应链的战略定位： 分析了当前地缘政治、贸易政策对供应链布局的深远影响。我们将详细考察“近岸化”、“友岸外包”和“双重采购”等新兴策略的优劣，并指导读者如何根据自身的风险偏好和市场需求，设计出最具韧性的全球供应链网络。内容将涵盖如何平衡全球视野下的效率与本地化响应速度之间的矛盾。 1.2 敏捷供应链与精益供应链的融合： 传统上，精益（Lean）追求零浪费，敏捷（Agile）追求快速反应。本书深入剖析了如何将两者优势结合，创造出“精益敏捷”（Leagile）的混合模型。重点讨论了在不同产品生命周期阶段（如新品导入期与成熟期）应用不同供应链模式的决策机制，以及如何通过建立快速反应的“缓冲点”来优化库存管理。 1.3 供应链的可持续性与循环经济： 可持续发展已成为企业社会责任与法律合规的必然要求。本章将详细阐述如何将“绿色物流”和“逆向物流”纳入核心供应链设计。内容包括生命周期评估（LCA）在采购决策中的应用，以及如何设计高效的退货处理系统和产品回收利用流程，实现资源的循环利用，同时降低长期运营成本和品牌风险。 第二部分：核心运营流程的精细化管理 本部分将注意力集中在供应链的“执行层面”，即如何通过优化关键运营流程，提升效率、减少损耗并提高客户满意度。 2.1 采购与供应商关系管理（SRM）的深化： 采购不再是简单的比价议价，而是建立长期战略合作关系的过程。本书详细介绍了供应商绩效的量化评估体系，超越传统的交货准时率（OTIF）。我们将探讨如何通过建立共享的长期规划系统（如VMI或CPFR的升级版），实现需求预测的同步化，减少牛鞭效应。此外，对关键供应商的财务健康度分析和知识产权保护策略也将作为重要议题进行深入阐述。 2.2 仓储与库存策略的动态优化： 库存是供应链中最昂贵的资产之一。本书摒弃了静态的ABC分类法，转而介绍基于动态需求波动和产品生命周期的多级库存优化模型。我们将讨论自动化立体仓库（AS/RS）的投资回报分析，以及如何利用交叉转运（Cross-Docking）技术来规避长期存储成本。对于季节性或易腐商品，我们提供了精确的保质期管理（FEFO/FIFO）与先进先出策略的结合应用指南。 2.3 运输与配送网络的拓扑设计： 配送网络的效率直接影响客户体验和运输成本。本章内容涵盖了从零开始设计区域配送中心（DC）选址的决策树模型，包括考虑交通密度、税收激励和劳动力成本。对于“最后一公里”配送，我们将分析众包模式、无人机试点项目以及智能路径优化算法在复杂城市环境中的实际应用效果和实施障碍。 第三部分：风险管理、绩效衡量与数字化转型（非数据挖掘视角） 本部分关注供应链的韧性构建、绩效的透明化管理，以及如何利用现有信息系统而非特定编程语言来实现流程的数字化升级。 3.1 供应链韧性与危机预案构建： 本书提供了构建“三道防线”风险管理体系的方法论。第一道防线是识别（如单源依赖、自然灾害热点）。第二道防线是预防（如建立安全库存缓冲、异地生产能力）。第三道防线是快速恢复（如预先签署的替代物流合同、快速启动的应急生产线）。我们将通过具体的案例分析，展示企业在遭遇突发事件（如港口关闭、疫情影响）时，如何快速切换至备用方案，将中断时间降至最低。 3.2 供应链的整体绩效评估体系（BSC视角）： 有效的管理依赖于清晰的衡量标准。本书介绍了一种超越财务指标的平衡计分卡（BSC）框架，用于评估供应链的整体健康状况。除了标准的成本和速度指标外，我们着重于评估“流程协同度”、“信息准确率”和“供应商创新贡献度”等无形资产指标。 3.3 利用现有商业智能工具进行流程监控： 在不涉及底层数据挖掘和编程的情况下，本章探讨了如何最大限度地利用现有的ERP、WMS和TMS系统所提供的报告和仪表板功能。重点在于如何设置关键绩效指标（KPIs）的实时预警阈值，使供应链管理者能够“被动管理”转变为“主动干预”。例如，如何配置ERP系统中的MRP模块，使其在安全库存低于预设值前自动触发采购建议，而非事后分析库存短缺。 通过这三个核心部分的深入剖析，本书旨在为读者提供一套完整、可落地的供应链管理工具箱，帮助企业在不确定性日益增加的零售市场中，构建起稳定、高效且具有前瞻性的运营体系。 ---

作者简介

谢邦昌 教授

　　学历：
　　国立台湾大学生物统计学博士
　　
　　现任：
　　台北医学大学管理学院副院长、大数据研究中心主任、中华资料採矿协会荣誉理事长

　　主要经历：
　　九十三年特种考试地方政府公务人员考试典试委员
　　中国统计学社民意测验召集委员、国际统计委员、统计教育委员
　　统计服务委员、财务委员、统计奖学金委员(第三十一届)
　　辅仁大学统计资讯学系教授
　　中国统计学社理事、民意测验委员会召集人(1994～迄今)
　　中华民国民意测验协会理事(1995～迄今)
　　内政部统计委员会委员(1995～迄今)
　　国家科学委员会企划考核处统计顾问(1996～迄今)
　　行政院主计处统计委员会兼任研究员(1997～迄今)
　　全国意向顾问研究中心荣誉顾问(1998～迄今)
　　东森电视台顾问
　　中华民国全国商业总会谘询委员
　　荣民总医院 名誉顾问
　　国家政策研究基金会 财政金融组顾问
　　中国大陆国家统计局教材编审委员
　　中国人民大学统计学系客座教授
　　中国人民大学统计学系Data Mining中心客座教授
　　中国人民大学应用统计研究中心教授
　　中国人民大学统计调查研究中心顾问兼客座教授
　　厦门大学计划统计学系客座教授
　　上海财经大学统计学系客座教授
　　西安统计学院特聘研究员
　　Journal Of Data Science 执行编辑
​
　　经历：
　　辅仁大学统计系教授兼系主任(1995～2000)
　　辅仁大学管理学院院务发展委员(1996～1997)
　　辅仁大学中西文化中心兼任研究员(1994～1996)
　　辅仁管理评论编辑委员(1994～1997)
　　TVBS民意调查中心荣誉顾问(1996～1998)
　　东森电视台民意调查中心荣誉顾问(1999～2000)
　　东森电视台市场及民意调查中心荣誉顾问(1999～2003)
　　台湾大学生物统计研究室兼任教授(1992～2003)
　　辅仁大学总务长 (2003～2005)
　　辅仁大学进修成长学院院长(2004～2005)

郑宇庭

　　学历：
　　美国明尼苏达大学 统计学 博士

　　现职：　　
　　国立政治大学统计学系 副教授

　　主要经历：
　　国立政治大学统计学系副教授 (2002－迄今)
　　国立政治大学资料採矿中心主任 (2007－迄今)
　　国立政治大学统计学系助理教授 (1997－2002)
　　国立政治大学商学院民意与市场调查中心主任 (2014－迄今)
　　美国精算学会副精算师 (1995－迄今)
　　国立政治大学选举研究中心兼任委员 (1998－迄今)
　　尼尔森电视收视率调查监督委员 (1998－2001)
　　基隆市政府民意调查审议小组委员 (1998－1999)
　　中国统计学社民意测验及统计教育委员 (1999－2003)
　　中华资料採矿协会常务理事 (2001－迄今)
　　司法院资料採矿研讨会委员 (2003－2004)
　　中华市场研究协会常务理事 (2008－2012)
　　中华市场研究协会副理事长 (2013－迄今)

chapter1 资料採矿简介
1.1 资料採矿定义
1.2 资料採矿重要性
1.3 资料採矿功能
1.4 资料採矿步骤
1.5 资料採矿建模的标准CRISP-DM

chapter2 商业智慧简介
2.1 商业智慧
2.2 商业智慧之定义
2.3 商业智慧之架构
2.4 商业智慧之实施流程

chapter3 资料採矿与其他相关领域的关系
3.1 统计分析与资料採矿的不同
3.2 资料仓储与资料採矿的关系
3.3 KDD 与资料採矿的关系
3.4 OLAP 与资料採矿的关系
3.5 机器学习与资料採矿的关系
3.6 Web Mining 和资料採矿有什么不同？

chapter4 资料採矿于顾客关系管理之应用
4.1 顾客关系管理（CRM）
4.2 顾客关系管理指标
4.3 资料採矿应用于各行业
4.4 顾客市场区隔
4.5 交叉销售
4.6 顾客关系管理四大循环过程
4.7 资料库行销

chapter5 资料仓储定义
5.1 资料仓储特性
5.2 资料仓储架构
5.3 建置资料仓储的原因
5.4 建置资料仓储的主要目的
5.5 资料仓储的应用
5.6 资料仓储的管理

chapter6 资料採矿工具分类
6.1 资料採矿工具
6.2 各工具的简介

chapter7 SQL 简介与基本操作
7.1 SQL 简介及资料变数来源说明
7.2 资料汇入
7.3 SQL 基本语法介绍
7.4 会员基本资料整理

chapter8 零售业资料预处理
8.1 会员基本变项
8.2 会员购买行为
8.3 产品组合
8.4 会员流失率
8.5 会员贡献度

chapter9 Microsoft 资料採矿模型（I）
9.1 资料採矿「Microsoft 决策树」
9.2 资料採矿「Microsoft 罗吉斯回归」
9.3 资料採矿「Microsoft 类神经网路」
9.4 资料採矿「Microsoft 贝氏机率分类」

chapter10 潜在顾客预测模型
10.1 潜在顾客预测流程图
10.2 交易频率趋势图
10.3 交易频率语法
10.4 模型建构

chapter11 Microsoft 资料採矿模型（II）
11.1 资料採矿「Microsoft 时间序列」
11.2 资料採矿「Microsoft 群集分析」
11.3 资料採矿「Microsoft 线性回归」
11.4 资料採矿「Microsoft 关联规则」
11.5 资料採矿「Microsoft 时序群集」

chapter12 资料仓储与实例操作
12.1 资料仓储
12.2 实例操作

chapter13 维度设计
13.1 维度与量值
13.2 多维度模型的资料表
13.3 维度建构实例操作

chapter14 建置Cube
14.1 对企业的价值
14.2 资料储存的选择性
14.3 实例操作

chapter15 资料採矿增益集（Excel Add-In）
15.1 资料採矿增益集安装与设定
15.2 Excel 2013 资料採矿工具列介绍
15.3 DMX 介绍
15.4 DMX 函数介绍
15.5 DMX 资料採矿语法

chapter16 R 软体资料採矿模型
16.1 R 软体
16.2 资料採矿「R 时间序列」
16.3 资料採矿「R 集群分析」
16.4 资料採矿「R 回归分析」
16.5 资料採矿「R 关联分析」

序

　　淘宝网的双十一从2012 年的190亿人民币营业额到2015年912亿单日营业额，创造了店商的奇蹟，更开启了知识经济的大数据营销时代，有别于过去企业间以压低成本及价格的竞争方式，如今是以创新为核心竞争力，不管用哪一种策略，都离不开技术研发、行销贩售、客户服务及精准营销等营运的相关问题上，寻求问题发生的原因，并试着找出解决方案。

　　从前，要抓住消费者靠平面广告就已经足够了；而现今网路发达，各种社群网站的崛起，购物型态的改变，这些都再次改变了店家与消费者之间的关系：消费者可以利用网路货比三家，对店家的评论也可以透过网路快速的散发出去；而店家亦可以利用网路将自己推销出去，或是搜集销量、消费者评价等，分析出最受民众欢迎的
商品。

　　然而鑑往知来，根据传统资料分析了解过去的销售行为是后知后觉；而现今大数据分析则能帮助我们从许多数据的整合，迅速了解客户的消费行为，创造先知先觉的精准行销，消费者过去的购物纪录、购物商品、浏览纪录，甚至是从社群媒体资料（Facebook、Line、微信按赞、评论），从这些资料中，我们能够更深入了解客户，并可协助业务的开发，以及增加在顾客管理上的有效性。

　　相对于其他资料库系统或资料採矿软体，微软的资料库系统— Microsoft SQL Server 可为使用者的关键任务应用程式提供突破性的效能、可用性及管理性。SQL Server 亦针对线上交易处理（OLTP）和资料仓储提供了内建于核心资料库的记忆体中（In-Memory）新功能，填补现有记忆体中资料仓储和商业智慧的功能，尤其在大数据分析及应用方面，借助这些功能，更能提升企业在处理商业智慧方案的性能与效率。然而要如何充分发挥Microsoft SQL Server 及应用在现实案例中，则需要一定的消费零售专业知识和学习过程。针对零售业界实务上的需求，我们编写了这本书，以期在消费零售实务应用和理论方法之间搭建一座桥梁，让读者快速了解商业智慧及大数据的分析技巧及其主要应用内容。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在零售业摸爬滚打多年的老兵，深知数据在现代商业环境中的重要性。但现实情况往往是，我们拥有海量的数据，却不知道如何有效地利用它们。Excel 是我们最常用的工具，但它的分析能力终究有限，对于更复杂、更深入的数据挖掘，我们往往力不从心。所以，当我在书店偶然翻到《零售业资料採矿：R及Excel运用》这本书时，我感到非常惊喜。这本书的标题就抓住了我的痛点，它承诺将「资料採礦」这一高大上的技术，通过 R 和 Excel 这两个我比较熟悉的工具来实现。我非常期待书中能够提供一些关于如何利用 R 语言进行更高级数据分析的讲解，例如如何构建预测模型来预测销售趋势，如何进行客户画像分析，或者如何识别出潜在的流失客户。同时，我也希望书中能够展示如何将 Excel 的数据导入 R，以及如何将 R 分析的结果导出到 Excel，形成最终的报告。我尤其关注书中是否能够提供一些针对台湾零售业市场特点的实际案例，比如分析便利商店的客流量变化，或者探讨电商平台上的用户行为模式。如果书中能够提供一些代码示例，并详细解释其原理，那对我来说将非常有价值。我希望这本书能够帮助我突破 Excel 分析的瓶颈，让我能够更有效地利用数据来指导我的业务决策，提升企业的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，零售业的数据就像一个巨大的宝藏，但如何挖掘出这个宝藏，却是一个难题。我们每天都会产生大量的销售、库存、会员数据，这些数据如果能够被好好地分析，一定能为我们带来很多宝贵的商业洞察。然而，大多数时候，我们只能用 Excel 进行一些基础的统计和图表制作，很难深入挖掘出数据背后的真正含义。《零售业资料採矿：R及Excel运用》这本书的标题，让我眼前一亮。它点出了「资料採矿」这个关键的技术，并且将 R 语言和 Excel 这两个我们熟悉的工具结合起来。这让我觉得，这本书可能就是我一直在寻找的“钥匙”。我非常期待书中能够提供一些非常实用的分析方法，比如如何利用 R 语言进行更精细的顾客分群，如何分析不同商品之间的关联性，以及如何预测未来的销售趋势。我希望书中能够有足够多的实际操作指导，让我即使是 R 语言新手，也能一步步跟着书中的示例来完成分析。如果书中能够提供一些针对台湾零售业市场的案例，比如分析便利商店的消费模式，或者研究百货公司在不同节日的销售变化，那会更加贴合我的工作实际。我希望通过这本书，能够真正掌握一些能够指导我进行更有效决策的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

在零售业这样一个竞争激烈的行业里，我一直坚信数据是制胜的关键。我们公司积累了大量的客户数据、销售数据，但如何从这些海量的数据中提炼出有价值的洞察，一直是我的一个难题。Excel 固然是好用，但对于更深入的「资料採矿」而言，总觉得力有未逮。所以，当我看到《零售业资料採矿：R及Excel运用》这本书时，我的内心是充满期待的。这本书的标题就非常吸引我，它提出了「资料採礦」这个核心概念，并且明确了使用 R 和 Excel 这两个我比较熟悉的工具。我非常希望书中能够提供一些实用的方法论，教我如何利用 R 语言来进行更复杂的分析，比如如何对客户进行精准画像，如何分析商品之间的关联性，从而制定出更有效的营销策略。同时，我也希望书中能够包含一些将 Excel 的数据导入 R，以及将 R 的分析结果导出回 Excel 的操作指南，这样可以极大地提高我的工作效率。如果书中能够有一些针对台湾本土零售业市场的案例分析，那对我来说会更有指导意义。我希望通过这本书，能够真正掌握一些能够帮助我提升业绩、优化运营的「硬核」技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满好奇心的零售从业者，尤其是在看到《零售业资料採礦：R及Excel运用》这本书的标题时，我的内心涌起一股强烈的学习欲望。我一直认为，在当今竞争激烈的零售市场中，数据是赢得未来的关键。然而，我们所拥有的海量数据，常常因为缺乏有效的分析工具和方法，而无法发挥其应有的价值。Excel 我很熟悉，它是我们日常工作中的得力助手，但我也清楚它的局限性。而 R 语言，我一直听说它的强大，但总觉得高不可攀，不知道如何入手。这本书的出现，恰好弥合了我对这两个工具的认知鸿沟，它将 Excel 的易用性和 R 语言的强大功能相结合，这让我看到了将数据分析提升到新高度的希望。我迫切地希望书中能够详细讲解如何利用 R 语言进行各种零售业场景下的数据挖掘，例如如何分析销售数据以找出畅销商品和滞销商品，如何通过会员数据来预测客户的终身价值，如何利用数据来优化商品陈列和促销策略。我特别期待书中能够提供一些可视化图表的制作方法，因为直观的图表能够更有效地传达分析结果，并帮助我们做出更明智的商业决策。如果书中能够包含一些实际的案例分析，并提供可供参考的代码，那将是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在零售业服务多年的工作者，我深切感受到数据的重要性，但同时我也体会到数据分析的局限性。Excel 是我们日常工作中不可或缺的工具，它能帮助我们整理和展示数据，但要做到更深层次的“资料採礦”，Excel 往往显得力不从心。我一直很想学习 R 语言，因为它在数据分析领域有着强大的功能，但苦于没有好的入门引导，一直没有真正迈出那一步。《零售业资料採礦：R及Excel运用》这本书的标题，恰好解决了我的困扰。它将 R 语言与 Excel 相结合，这让我看到了将这两个工具的优势最大化利用的可能性。我非常期待书中能够提供一些实际的案例，例如如何利用 R 语言分析顾客的购买行为，从而制定更精准的营销策略；如何利用数据预测商品的销售量，以优化库存管理；或者如何通过数据分析来识别出潜在的客户流失风险。我希望书中的讲解能够清晰易懂，即使是对 R 语言不太熟悉的读者，也能轻松上手。如果书中能够提供一些代码示例，并详细解释其背后的逻辑，那对我来说将非常有帮助。我希望通过这本书，能够提升我的数据分析能力，从而更好地为零售业务的发展做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在零售业一线工作的管理者，我时常感到数据分析的瓶颈。我们公司拥有大量的销售数据、会员数据、库存数据，但如何将这些数据转化为有价值的商业洞察，却是我一直以来面临的挑战。Excel 是我们最常使用的工具，虽然它在数据整理和基础报表制作方面表现出色，但对于更复杂的统计分析和预测模型，就显得力不从心了。因此，当我看到《零售业资料採矿：R及Excel运用》这本书时，我感到非常兴奋。这本书的标题直接点明了核心需求，它承诺利用 R 语言这一强大的数据分析工具，并结合我们熟悉的 Excel，来解决零售业在数据挖掘方面的问题。我非常期待书中能够提供一些实用的技巧和方法，教我们如何利用 R 进行更深入的顾客行为分析，比如分析购买频率、购买金额、商品偏好等，从而实现更精准的客户细分和个性化营销。此外，对于库存管理，我也希望能够学习到如何利用 R 来预测商品的销售趋势，优化库存水平，降低积压风险。如果书中能够提供一些基于台湾零售业市场的实际案例，并提供详细的操作步骤和代码示例，那对我来说将是莫大的帮助。我希望这本书能够帮助我突破现有的分析瓶颈，让我能够更科学、更有效地利用数据来驱动业务增长。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，零售业的竞争越来越激烈，不仅仅是价格战，更重要的是谁能更懂顾客，谁能更有效地管理库存，谁能更精准地预测市场变化。而这一切，都离不开数据。我身边很多同事，虽然也接触数据，但大多停留在 Excel 的层面，处理一些基本的报表，比如每日销售额、商品销售排行榜之类的。但是，要做到所谓的「资料採矿」，我觉得 Excel 还是有所不足。它的功能强大，但对于复杂的统计模型和机器学习算法，就显得力不从心了。所以，当我在书店看到《零售业资料採礦：R及Excel运用》这本书时，我的内心是激动不已的。R 语言，我听说过很久了，知道它在数据分析领域是绝对的主力，但因为门槛看起来比较高，一直没敢真正去深入学习。这本书的标题，恰好解决了我的顾虑，它将 Excel 和 R 结合起来，这简直是为我量身打造的！我想象着，这本书可能会先从 Excel 的数据整理和初步探索开始，让我们这些熟悉 Excel 的读者能够平滑过渡，然后再逐步引入 R 语言，讲解如何用 R 进行更深入的分析。我非常期待书中能够有一些关于顾客细分（customer segmentation）的章节，比如如何根据顾客的购买行为、偏好等信息，将他们分成不同的群体，然后针对不同群体制定差异化的营销策略。另外，对于库存管理，我希望能学到如何利用数据预测商品的销售趋势，从而优化库存水平，减少积压和缺货的风险。如果书中还能提到一些关于市场篮子分析（market basket analysis）的应用，比如分析哪些商品经常被一起购买，这对于商品陈列、捆绑销售、交叉推广都有巨大的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对「资料採矿」这个词既好奇又有些敬畏。总觉得那是一项专业度极高的工作，需要很高深的数学和编程知识。我本身是在零售业的一线从事管理工作，平日里接触最多的就是 Excel，每天都要跟各种销售数据、库存数据打交道，但总感觉自己能做的分析非常有限，很多数据背后的深层信息我都挖掘不出来。所以，当我在网上看到《零售业资料採矿：R及Excel运用》这本书的介绍时，我眼前一亮。特别是看到「R及Excel运用」这几个字，这让我看到了希望。Excel 我非常熟悉，我可以熟练地操作它，进行数据的整理、汇总和一些基础的图表制作。但是，R 语言听起来就比较专业，我一直想学习，但苦于没有好的入门途径。这本书的标题就暗示着，它能够将 Excel 的易用性和 R 语言的强大功能结合起来，这对我来说简直是福音。我非常期待书中能够提供一些非常实际的案例，最好是能够直接套用到我平时的工作中。比如，如何利用数据分析来优化促销活动的效果？如何通过分析顾客的购买路径来提升转化率？如何预测下个季度的销售额，从而更好地制定采购计划？我希望书中的讲解能够由浅入深，即使是对 R 语言不太熟悉的读者，也能一步步跟着操作，最终能够掌握一些实用的数据分析技能。我尤其关注的是那些能够直接指导我做出商业决策的内容，比如如何通过数据识别出最有价值的顾客群体，如何根据数据来调整商品定价策略，或者如何预测竞争对手的动向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就让我眼睛一亮：「零售业资料採矿：R及Excel运用」。作为一个在零售业打滚多年的从业者，我深刻体会到数据的重要性，但常常因为缺乏有效工具和方法，让这些宝贵的资料沉睡在 Excel 表格里，或者只能进行非常基础的分析，无法挖掘出真正的商业价值。这本书的出现，简直就像在黑暗中点燃了一盏明灯！光是看到「资料採矿」这四个字，就觉得它承诺着一种更深层次的洞察，不只是简单的报表制作，而是要揭示数据背后隐藏的规律和趋势。而「R及Excel运用」更是抓住了我的痛点，Excel 我熟悉，但 R 语言一直是我想学的，却又望而却步，总觉得它很高深莫测。这本书巧妙地将两者结合，让我看到了一种可能性：利用 Excel 的便利性进行初步的数据整理，再借助 R 强大的统计和可视化能力，进行更精细、更专业的分析。我非常期待书中能有大量的实际案例，最好是贴近台湾零售业市场的环境，比如便利商店的销售分析、百貨公司的顾客行为建模、电商平台的推荐系统构建等等。我希望作者能分享一些具体的操作步骤，即使我没有 R 的基础，也能跟着书中的指示一步步操作，最终能够独立完成一些有意义的分析。尤其是在数据可视化方面，我非常希望能学到如何将复杂的分析结果，用清晰易懂的图表呈现出来，这样在向部门主管或老板汇报时，才能一目了然，有效地传递信息，推动决策。我猜想书中应该会涵盖一些常用的零售业指标的计算和分析方法，比如客单价、复购率、会员流失率、商品关联性分析等等，这些都是我们日常工作中经常会遇到的问题，如果书中有提供解决方案，那绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名充满热情，但有时又感到数据分析能力不足的零售业从业者。每天都在和大量的销售报表、库存数据打交道，深知这些数字背后隐藏着巨大的商业价值，但如何有效地挖掘和利用这些价值，却常常让我感到力不从心。Excel 虽然是我最熟悉的工具，但它在进行复杂的数据挖掘和建模方面，确实存在一定的局限性。《零售业资料採矿：R及Excel运用》这本书的出现，简直就像是为我量身定做。它点明了「资料採礦」的核心，并且巧妙地将 R 语言和 Excel 这两个我既熟悉又渴望深入学习的工具结合在一起。我非常期待书中能够详细讲解如何利用 R 语言来构建各种预测模型，比如销售预测、客户流失预测等，并且如何将这些预测结果有效地应用于实际的业务决策中。同时，我也希望书中能够提供一些关于数据可视化方面的技巧，用图表生动地展现数据中的规律和趋势，让决策者能够一目了然。我尤其关注书中是否能提供一些针对台湾零售市场特点的案例分析，这样我能更好地将书中的知识应用到我的实际工作中，例如分析便利商店的客流高峰时段，或者研究电商平台的商品推荐算法。