資料科學的良器:R語言在行銷科學的應用

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廖如龍
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具体描述

  Marketing Science Using R
  重點探討行銷科學領域 相關統計觀念及R語言
 
  ※內容詳解行銷科學的應用‧
  ※強化解決行銷領域的問題
  ※配合豐富的行銷實例說明
  ※輕鬆理解並有效解決問題
 
  本書適用於對行銷科學方法感興趣的讀者,不管是有心進入行銷領域的資訊管理背景人士,或是尋找量化分析工具的行銷從業人員,提供了理論與實務的最佳參考書籍。
 
本書特色
 
  *直指行銷科學領域的應用層面,以解決問題導向,而不是純粹的談R程式語法。
  *詳細的程式碼解說,每個實例都可以是本書的起讀點。
  *捨SPSS、SAS、Stata等有版權的軟體不由,而以開源軟體R切入。
  *專章探討資料視覺化,兼顧極簡與吸睛,可突破文字敘述的盲點。
  *深入闡述衡量尺度(Scale)的應用,因為並非所有數字都含有一樣多的訊息。
  *很多實例出自多變量教科書,如大學生論啤酒,但經R語言重新詮釋,可由旋轉和反射的剛性運動(Rigid motions),而豁然開朗。
  *碰到大樣本的集群分析(Cluster analysis),可透過非階層式的K-means方法,找出羣組及各羣組屬性均值。
  *多元尺度法(MDS)與知覺圖繪製上,除採用Kruskal壓力係數外,又引人RSQ指標,擴展讀者視野。
  *介紹主成份分析(PCA)與知覺定位圖,更引入令人目不轉睛的雙標圖(Biplot),因為雙標圖可以像散布圖一樣輕鬆閱讀。
  *介紹近來興起的對應分析(CA),除探討繪製知覺圖外,展現將眾多的樣本和眾多的變數同時繪到同一張圖解上的「全覽圖」。
  *互聯網及社群媒體等的興起,導致了空前的資料量,讓人目不暇給。介紹兩大新的見解:推薦系統及情緒分析,以便按圖索驥。
  *介紹中文字斷詞器的用法,破解讀者望而生畏的先驗。
  *除了直接應用R套件函式外,探索其背後的演算依據及其程序驗證。
 
好評推薦
 
  善用AIoT 搶占行銷先機
  本書中,廖博士與葉世聰先生巧妙的應用R 語言技術,在與行銷科學相關的統計、資料視覺化、市場區隔、知覺圖及商品推薦等各個行銷領域,以數理分析的架構,逐一闡述,簡明扼要,對有志於行銷的人士而言,實乃非常實用的工具書,也是行銷學界的一大福音。相信讀者閱讀此書也能同我一樣從中獲得喜樂與智慧。--微程式集團(U-Bike 系統商)前副執行長 朱益民
 
  數位行銷贏家的致勝關鍵
  有幸與廖如龍博士曾經在IBM、Oracle 顧問部門一同共事,知悉他累積相當豐富的產業經驗,並且在大學兼任教職的教學經驗,彙整了產學研專業和產業知能,結合現今熱門的R 語言運用於行銷學領域,如獲神兵利器,編撰成教科書,讓莘莘學子如沐春風、如虎添翼,個人深感欽佩。--前資誠(PwC Taiwan)創新諮詢公司 副總經理 莊明霖
 
  結合理論與實務,找出痛點,對症下藥
 敝人近年在行銷管理教學經驗中,發現一般行銷管理教科書的內容常常「點到為止」,只交代了概念、案例及策略,但在實務操作面的內容常有不足。廖如龍博士與其共同作者葉世聰先生顯然是知道我的「痛點」,繼《R 語言在管理領域的應用》一書成功地為企業經營管理問題提供解決方案之後,二人繼續以R 語言為應用工具,結合兩人的行銷管理智慧,匯集成本次著作《R 語言在行銷科學的應用》,為有心進入行銷領域的資訊管理背景人士,抑或苦無合適量化分析工具的行銷從業人員,提供了一部結合理論與實務的最佳參考書籍。--國立清華大學科技管理研究所副教授 吳清炎博士
 
  穿越理論與實務.傳統與現代的行銷規劃案頭書
  行銷主管最大的任務,乃在發掘行銷機會、行銷推廣以及問題的確認,從不同產品市場找尋市場上未被滿足的需求,有效溝通商品特色,同時評估企業行銷活動之有效性,找尋公司行銷過程中的問題點,並加以改善。這項工作極為困難!筆者有幸看到這本《R 語言在行銷科學的應用》的出版,兩位作者深入淺出地從行銷理論、資料分析方法論乃至R 語言的運用,做了理論的詳細說明與介紹,書中也舉出實際的範例運用,是一本不可多得的工具書。--佛光大學管理學系副教授 蔡明達
 
  ※讀者可以到博碩文化官網輸入書號或書名,下載「範例檔案」參考練習。 
数据驱动时代的营销利器:解锁商业增长的秘密武器 在信息爆炸、数据洪流汹涌而至的今天,传统的营销策略正面临前所未有的挑战。消费者行为日益碎片化、市场环境瞬息万变,企业迫切需要一套系统、科学的方法来洞察市场、精准触达目标用户,并最终实现可量化的商业回报。本书正是在这样的背景下应运而生,它并非仅仅罗列工具或理论,而是致力于为营销决策者、数据分析师以及渴望实现数字化转型的企业提供一套完整的“数据驱动营销”实践框架和操作手册。 本书深度剖析了现代营销科学的基石,强调从数据采集、清洗、处理到高级分析与模型构建的全流程管理。我们首先将带领读者理解“营销数据”的多元构成,从基础的客户交易记录、网站访问日志,到社交媒体互动、广告投放效果等,构建起一张全景式的用户画像。我们不会停留于理论的空中楼阁,而是聚焦于如何将这些海量、异构的数据转化为具有商业价值的洞察。 第一部分:营销数据生态的构建与理解 一、数据的金矿:营销数据源的全面梳理 本部分将详细介绍当前企业最常接触和利用的几大类营销数据源。 客户关系管理(CRM)系统数据: 深入解析如何从CRM中提取客户生命周期价值(CLV)、购买频率、平均订单价值(AOV)等核心指标。重点探讨如何通过RFM(近因、频率、价值)模型对客户进行有效分层,为后续的精准营销打下基础。 网络行为与网站分析(Web Analytics): 探讨如何利用Google Analytics、Adobe Analytics等工具获取的流量数据。内容涵盖用户路径分析(Funnel Analysis)、跳出率优化、内容偏好挖掘,以及如何将网站行为数据与线下交易数据进行有效归因(Attribution Modeling)。 社交媒体与舆情监控: 分析如何抓取和处理来自微博、微信、抖音等平台的用户评论、点赞、分享数据。重点介绍情感分析(Sentiment Analysis)在品牌声誉管理和危机预警中的应用,以及如何量化KOL(关键意见领袖)的影响力。 广告投放效果追踪(Ad Performance): 详细解析CPC、CPM、CPA、ROAS等关键绩效指标的计算逻辑与优化策略。阐述多渠道归因模型(如首次点击、末次点击、线性、时间衰减模型)的选择与实施,确保广告预算的最高效利用。 二、数据清洗与预处理的艺术 原始数据往往充斥着缺失值、异常值和冗余信息。本部分强调,高质量的分析建立在高质量的数据基础之上。我们将系统讲解数据标准化、去重、缺失值插补(均值、中位数、回归法)的技术要点,并引入异常检测的统计学方法,确保后续模型训练的稳健性。 第二部分:营销科学的核心分析技术 本书的第二部分聚焦于利用统计学和机器学习工具解决实际的营销问题。我们采用案例驱动的方式,将复杂的数学模型转化为可操作的商业策略。 一、客户细分与画像构建 聚类分析的实战应用: 详细介绍K-Means、DBSCAN等非监督学习算法在市场细分中的应用。如何确定最佳聚类数量(如Elbow Method、Silhouette Score),并为每个细分市场制定差异化的营销信息。 逻辑回归与决策树在客户分类中的应用: 阐述如何构建模型来预测客户是否会流失(Churn Prediction)或是否会对某一产品产生兴趣(Propensity Modeling)。重点在于解释模型的业务含义,而非仅仅停留在代码层面。 二、营销效果的量化评估与归因 营销组合模型(MMM): 深入解析如何利用回归分析构建营销投入产出模型,量化电视广告、户外广告、数字广告等不同渠道对最终销量的边际贡献。讨论如何处理多重共线性问题,以获得更可靠的系数估计。 增量测试(Uplift Modeling)与A/B测试设计: 讲解如何设计严谨的A/B测试来评估新的营销活动或产品特性。区别于简单的点击率对比,增量测试着重于衡量“营销干预”本身带来的额外收益,避免将自然增长误判为营销效果。 三、客户生命周期价值(CLV)的预测 超越历史数据的简单计算,本书将教授如何采用预测性模型来预估未来价值。我们将探讨Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution (BG/NBD)模型以及更复杂的深度学习方法在CLV预测中的潜力,指导企业将资源集中于高价值潜力客户。 第三部分:预测性营销与自动化策略 现代营销的终极目标是预测未来需求并实现自动化响应。 一、推荐系统的构建与优化 协同过滤(Collaborative Filtering)在电商中的应用: 详细解析基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤的工作原理。讨论如何解决冷启动问题(Cold Start Problem)以及如何结合内容信息进行混合推荐,提升推荐的准确性和多样性。 序列推荐与会话感知: 针对用户在一次访问中的实时行为,如何利用马尔可夫链或RNN等技术提供即时、相关的产品推荐,最大化单次会话的转化率。 二、动态定价与库存优化 对于零售和电商企业,本章探讨如何利用需求预测模型和实时市场数据,动态调整产品价格以实现收益最大化。我们将介绍Elasticity of Demand(需求弹性)的估计方法,并将其与库存水平相结合,制定自动化的补货和促销策略。 三、营销自动化流程的设计与评估 将分析结果落地到实践。本书将指导读者如何设计基于客户行为触发的自动化营销流程,例如:放弃购物车提醒、生日优惠推送、流失预警干预等。重点在于如何通过数据验证这些自动化流程的有效性,并进行持续的迭代优化,真正实现“千人千面”的个性化营销体验。 结语:从数据到洞察,再到增长 本书旨在弥合营销直觉与数据科学之间的鸿沟。它不是一本枯燥的算法教材,而是一本面向实战的“工具箱”。通过阅读本书,您将能够: 1. 建立数据驱动的决策思维:不再依赖经验拍脑袋,而是用严谨的量化分析指导营销预算分配。 2. 掌握核心的营销分析技能:能够独立完成客户细分、预测建模和效果归因等关键任务。 3. 驱动实际的业务增长:将数据洞察转化为可执行的策略,实现营销投资回报率(ROI)的显著提升。 本书的每一章节都力求清晰易懂,并辅以丰富的商业案例分析,确保读者不仅理解“是什么”,更能掌握“怎么做”。在这个数据决定未来的时代,掌握这些工具,就是掌握了通往持续商业成功的钥匙。

著者信息

作者簡介
 
廖如龍
 
  畢業於成功大學工業管理系、台灣大學商研所、臺灣科技大學管研所取得學士、商學碩士、管理學博士。
 
  目前擔任文化大學、致理科大兼任助理教授;曾任IBM CIM/ERP專業顧問;IMA第4-5屆理事長;聲寶工業工程師、普騰資訊中心課長;鴻海董事長特助,負責中央資訊;Oracle大中華區應用軟體事業協理;成霖資訊副總等職務;歷經跨國企業的跨文化、跨領域的訓練與浸潤,修習博士學位期間鑽研歐美新興的資訊科技治理(IT governance)、質化研究等領域。著有「企業資治通鑑」(IT治理)。多年教學對電子商務安全(e-commerce security)、生產與作業管理、供應鏈管理、管理數學及R語言等尤具心得。 
 
葉世聰
 
  中原理工學院工業工程系畢業後,投身製造業起歷經MRP、MRPII及至ERP產業解決方案的設計與系統整合,專注於應用領域與程式軟體的開發,曾任日商「東光株式會社」台灣分公司華成電子採購管理員、台達電子生產管理兼MRP設計與MRPII套裝軟體評估與導入、精業電腦PM、耀元電子及金馬電腦資訊主管、友通資訊資訊主管,對於ERP資訊管理領域與設計的傳承始終不懈,一直是廖博士忠實的讀者,也承蒙邀約共同著有「R語言在管理領域的應用」。

图书目录

CH01 行銷科學與相關統計觀念及R 語言
1-1 從行銷研究到行銷科學
1-2 本書使用到的統計技術暨R 軟體的呈現
1-3 IT 部門與行銷部門的協調

CH02 資料視覺化
【實例一】 南丁格爾的玫瑰圖(Florence Nightingale’s Rose Diagram)
【實例二】 加拿大公職人員的語言能力(linguistics proficiency)百分比
【實例三】 1986 年挑戰者號(Challenger):災難檢討與有助於決策的事件散布圖的擬合曲線(fitted curve)
【實例四】 2020 年Coronavirus 疫情地圖

CH03 區隔的選擇
3-1 市場區隔的基礎與統計意涵 
3-2 階層式集群法(Hierarchical method)
3-3 非階層式集群法(Nonhierarchical method)

CH04 知覺圖的確認
4-1 知覺定位圖的描繪與統計意涵 
4-2 多元尺度法(MDS)與知覺圖繪製 
4-3 主成份分析(Principle Component Analysis,PCA)與知覺圖繪製
4-4 對應分析(Correspondence Analysis,CA)與知覺圖繪製

CH05 商品推薦
5-1 商品的推薦與統計意涵 
5-2 使用者與商品分類
5-3 協同過濾(Collaborative Filtering)與推薦系統評估
5-4 基於內容(Content-based Filtering)過濾

CH06 情感分析、意見探勘
【實例一】 從糖尿病藥物論壇 (Diabetes Drug Forums)中汲取消費者對不良藥物反應(ADR)的討論,產生市場結構感知圖
【實例二】 分析某電子媒體社會新聞情感屬性
【實例三】 收集國際財經專題訊息並自建財經領域專用情感辭典

图书序言

  • ISBN:9789864348794
  • 規格:平裝 / 456頁 / 17 x 23 x 2.38 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

用户评价

评分

坦白說,我對於R語言的接觸一直停留在基礎的資料匯入匯出,頂多做做簡單的敘述性統計,要用到它來處理複雜的行銷模型,說真的,壓力蠻大的。我身邊很多同事,更習慣用Excel拉拉樞紐分析表,或者直接使用一些SaaS工具的內建報表功能,畢竟學習曲線低,馬上就能看到產出。所以,當我看到這本書試圖在這麼一個「工具導向」的市場中推廣R語言時,我就在想,它到底能帶來什麼超越現有工具的價值?是更精準的預測模型嗎?還是更靈活的視覺化呈現?這本書如果能真正讓我體會到,光是改變分析工具,就能讓原本看似一成不變的行銷決策產生質的飛躍,那就太棒了。我希望它不只是教我語法,更能啟發我,讓我看到數據背後更深層的商業意義,而不僅僅是數字遊戲。

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我關注的重點是,這本書對於「行銷問題」本身的陳述夠不夠到位。很多技術書,光是教你程式碼怎麼寫,卻沒有真正把商業場景描繪清楚,最後寫出來的東西,放在實際的行銷活動裡根本無法應用,或者說,產出的洞察過於籠統,對業務單位的建議力度不夠。我們需要的不是一個數學家,而是一個能用數據說服老闆、說服業務團隊的「溝通者」。所以,我非常期待這本書在案例解析上,能不能深入到我們常遇到的痛點,例如:如何用科學的方法去判斷A/B Test的結果是否真的有統計學上的意義?或者,如何建立一個能預測客戶流失風險的模型,而不是事後諸葛?如果它能提供一套結構化的思考流程,指導我如何把一個模糊的行銷目標,拆解成R語言可以處理的具體分析步驟,那這本書的實用價值就會大大提升。

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這本書的封面設計,說實在話,一開始還讓我有點猶豫。畢竟「資料科學」聽起來就挺硬核的,然後又搭上「行銷科學」,總覺得會是一本非常學術、充滿數學公式,讀起來會讓人昏昏欲睡的那種工具書。我本來是想找一些比較輕鬆、偏向實務操作,教你怎麼用現有的分析軟體產出報表的書,畢竟在我們這個產業,速度和效率有時候比鑽研背後的理論更重要。不過,翻開目錄後,倒是讓我眼睛為之一亮,它不像一般教科書那樣死板,而是從一些比較生活化的行銷案例切入,讓我對於後續的內容產生了一絲期待。這本書的編排似乎有意拉近學術與實務的距離,這點很值得肯定,畢竟光是能把R語言這個聽起來有點高深的工具,跟我們每天都在面對的客戶輪廓、廣告投放效益這些問題連結起來,就已經是個不錯的起點了。

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說真的,在台灣這個市場,各種行銷分析的「速成班」和「知識付費」課程多到爆炸,很多都標榜著幾小時學會某種分析技巧。但這些短期的學習,往往缺乏系統性和後續的深化能力。我更傾向於這種有結構、有深度的書籍。我希望這本書能建立一個完整的知識體系,讓你明白從資料清理、探索性分析(EDA)、模型建立到最終結果解釋的完整流程。如果它能提供充足且可重複操作的範例程式碼,並且在每章節結束後,都能引導讀者思考「這個分析結果,下一步的行銷行動該怎麼調整」,那就非常完美了。畢竟,分析的最終目的不是為了跑出一個漂亮的圖表,而是為了驅動更有效的商業決策,如果書本能時時提醒我們這個核心,那它就物超所值了。

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從排版和用詞的選擇上來看,這本書似乎想走一條比較「親民」的路線,這點讓我感到驚訝。通常提到R語言的書籍,總會給人一種「高冷」的距離感,感覺是給系所研究生看的。但如果這本書真的能做到像它標榜的那樣,讓行銷企劃人員也能上手,那麼它在介紹各種函式庫和演算法時,就必須花費大量的篇幅去「翻譯」這些技術術語,將其轉化為行銷人可以理解的語言。例如,在介紹迴歸分析時,它不能只告訴你R平方是多少,更應該解釋「這個R平方值在我們的廣告成效評估中代表什麼意義」。如果它能成功地建立起這樣一座溝通的橋樑,讓原本對程式有抗拒心理的讀者也能順利跨越,那它就不是一本普通的技術書,而是一本真正具有「賦能」效果的工具書了。

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