資料科學的良器:R語言在行銷科學的應用 (電子書)

資料科學的良器:R語言在行銷科學的應用 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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。 
深度解析:金融风险管理中的数据挖掘与机器学习实践 (电子书) 作者: [此处留空,可自行填写] 出版社: [此处留空,可自行填写] 出版日期: [此处留空,可自行填写] --- 领航金融科技浪潮:数据驱动的风险洞察与决策 在全球金融市场日益复杂化和数字化的背景下,风险管理已不再是滞后的应对措施,而是前瞻性的战略核心。本书《深度解析:金融风险管理中的数据挖掘与机器学习实践》正是在这一时代背景下应运而生,旨在为金融专业人士、风险分析师、数据科学家以及对金融科技(FinTech)有浓厚兴趣的读者,提供一套全面、深入且极具实操性的技术指南与理论框架。 本书的核心目标是打破传统金融风险分析的局限性,展示如何利用最前沿的数据挖掘(Data Mining)和机器学习(Machine Learning)技术,对信贷风险、市场风险、操作风险乃至欺诈行为进行精细化建模、预测与监控。我们坚信,在海量金融数据的洪流中,只有掌握了先进的量化工具,才能真正驾驭不确定性,实现稳健的业务增长。 第一部分:金融风险管理的范式转变与数据基础 本部分着重于奠定理论基础,探讨现代金融风险管理面临的新挑战,以及数据科学如何重塑风险评估的流程。 第一章:从巴塞尔协议到大数据:风险管理的演进 本章首先回顾了金融风险管理的关键监管框架(如巴塞尔协议III/IV)对量化模型提出的新要求。随后,深入探讨了数字化转型为风险管理带来的机遇与挑战。我们分析了非结构化数据(如社交媒体情绪、新闻文本)和高频交易数据在风险画像中的潜在价值,并详细阐述了数据治理(Data Governance)在构建可信赖的风险模型中的重要性。内容包括数据质量的评估标准、数据脱敏与隐私保护技术在金融场景中的应用。 第二章:金融数据仓库的构建与特征工程的艺术 风险模型效果的上限往往由输入数据的质量决定。本章聚焦于金融数据的预处理和特征工程。内容涵盖了时间序列数据的处理方法,如平稳性检验(ADF, KPSS)、季节性分解。针对信贷领域,我们将详细介绍如何从交易记录、还款历史中提取高预测力的衍生变量(如逾期率变化趋势、信用转换因子)。对于市场风险,重点讲解了波动率建模所需特征的构造,以及如何处理高维、稀疏的衍生品交易数据。此外,还探讨了特征选择(如LASSO, 随机森林重要性)和特征降维(PCA, t-SNE)在提升模型可解释性与计算效率方面的实践。 第二部分:核心风险建模:机器学习的深度应用 本书的中间部分是技术核心,聚焦于当前业界最常用且最有效的机器学习算法在三大核心风险领域的应用。 第三章:信贷风险的精准滴定:违约概率(PD)与损失率(LGD)建模 信贷风险是金融机构的生命线。本章详细介绍了如何利用机器学习方法替代传统的逻辑回归模型。我们将深入剖析: PD模型构建: 比较XGBoost、LightGBM在预测客户违约概率上的性能差异,并引入生存分析模型(Survival Analysis)来捕捉时间依赖性的违约风险。 LGD与EAD建模: 针对损失率(LGD)和风险暴露(EAD)这两个关键参数,探讨如何使用回归模型(如Gamma回归、分位数回归)进行估计,特别关注在尾部风险事件下模型的鲁棒性。 模型验证与监管要求: 严格遵循内部评级法(IRB)的验证标准,讲解如何使用PSI(Population Stability Index)、CSI(Characteristic Stability Index)以及经济资本测试来验证模型的稳定性。 第四章:市场风险与压力测试的量化前沿 市场风险的挑战在于其瞬时性和高度相关性。本章侧重于利用先进的时间序列和深度学习技术: 波动率预测: 对比GARCH族模型(EGARCH, GJR-GARCH)与基于LSTM/GRU的深度学习模型在预测资产回报率波动上的优势。 极端事件捕捉: 介绍极值理论(Extreme Value Theory, EVT)在计算VaR(Value at Risk)和ES(Expected Shortfall)中的应用,并结合蒙特卡洛模拟进行压力测试场景生成。 风险价值的动态计量: 探讨如何利用滚动窗口和自适应学习率来实时更新风险敞口。 第五章:操作风险与欺诈检测的异常值识别 操作风险和欺诈行为往往表现为低频、高影响的事件。本章关注于非平衡数据(Imbalanced Data)的处理和异常检测技术。 欺诈模式识别: 讲解如何使用单类支持向量机(One-Class SVM)、隔离森林(Isolation Forest)以及深度自编码器(Autoencoders)来识别与正常交易模式偏离的潜在欺诈行为。 文本挖掘在合规中的应用: 利用自然语言处理(NLP)技术,如BERT模型,对内部报告、邮件和监管文件进行主题建模和情感分析,以预警潜在的操作风险事件。 第三部分:模型的可解释性、稳健性与未来展望 在金融领域,模型不仅要准确,更必须“可解释”和“可信赖”。本部分聚焦于模型的部署、监控与伦理考量。 第六章:金融AI的可解释性(XAI)与公平性 监管机构对“黑箱”模型持谨慎态度。本章深入探讨了解释模型决策的技术: 局部与全局解释: 详细介绍LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)和SHAP(SHapley Additive exPlanations)值在解释个体信贷审批决策中的应用。 模型公平性(Fairness): 分析模型在不同群体(如不同收入阶层、地域)间是否存在偏见,并介绍如对抗性去偏(Adversarial Debiasing)等技术来确保风险评估的公平性,满足合规要求。 第七章:模型生命周期管理与MaaS(Model-as-a-Service) 一个部署到生产环境的模型并非一劳永逸。本章提供了一个完整的模型治理框架: 性能监控与漂移检测: 设定预警阈值,利用KS统计量和Hellinger距离持续监控模型性能是否因宏观经济变化而发生漂移。 自动化再训练(Retraining Pipeline): 介绍如何构建CI/CD流程,实现风险模型的自动化版本控制、A/B测试与安全部署。 云原生风险计算: 探讨利用Kubernetes和Docker容器化技术,实现风险模型的弹性扩展和高效迭代。 总结: 《深度解析:金融风险管理中的数据挖掘与机器学习实践》不仅是一本技术手册,更是一份面向未来的战略蓝图。它要求读者具备一定的编程基础(如Python生态系统中的Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch的使用经验),但叙述方式力求清晰、逻辑严密,通过丰富的案例研究和代码片段,确保读者能够立即将所学知识应用于实际的风险管理场景中。掌握本书内容,即意味着掌握了在下一代金融竞争中保持领先地位的关键能力。

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
  • EISBN:9789864349487
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:377.6MB

图书试读

用户评价

评分

說真的,現在市場上行銷人員的技能樹點法越來越複雜,光是會下廣告、做文案已經遠遠不夠了,背後那些數據的邏輯,才是決定成敗的關鍵。我對這本書的期待,是它能提供一個非常接地氣的視角,不是那種高高在上的學術理論,而是真正能讓一個在台灣中小企業奮鬥的行銷企劃,也能輕鬆上手的指南。想像一下,當你面對上個月的廣告投放成效數據,需要快速找出哪些渠道的ROI最高,並且想知道背後的原因,如果能用R語言快速跑出一個精準的模型,而不是像以前一樣只能乖乖地用Excel慢慢篩選、畫圖,那效率提升的幅度絕對是嚇人的。我比較好奇的是,書中對於「行銷科學」的定義是如何落實的?會不會深入探討到像是客戶終身價值(CLV)的計算,或是如何用更進階的機器學習方法來優化行銷漏斗的各個階段?如果能把這些複雜的概念,透過R的套件,轉化成簡單易懂的程式碼範例,那這本書的價值就非常高了。畢竟,我們的目標不是成為資料科學家,而是成為一個能善用工具、做出更聰明決策的行銷專家。希望這本書能成為那把鑰匙,幫我們打開數據背後的商業價值之門。

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坦白說,我對「良器」這個描述很有感觸,因為很多時候,我們手邊有一堆數據,但缺乏能將這些數據精煉成黃金的工具。台灣的行銷圈非常強調速度和效果,如果一項分析要花費好幾天用傳統軟體慢慢拉扯,那黃金機會可能早就溜走了。R語言的強大在於其豐富的社群套件和高度的可客製化性,這本書如果能著重介紹那些專門為行銷分析優化的R套件,並講解如何客製化,那就太棒了。例如,在社群媒體數據的文本分析上,我們是否能用R來進行大量的口碑監測、情感分析,並將結果直接與行銷活動成效掛鉤?這需要的不僅是基礎的程式編寫能力,更需要對行銷指標的深刻理解。我希望看到的是,作者能以一種「師父帶徒弟」的方式,將那些看起來很專業的統計概念,轉化成只需幾行R程式碼就能執行的步驟。這樣,即使不是科班出身的行銷人,也能因為這本書而提升自己的數據決策能力,真正做到用數據說話,而不是用感覺行銷。

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這本書名聽起來就很有份量,感覺作者對R語言在商業應用上的理解非常透徹。對於我這種習慣用Tableau或Power BI做基礎視覺化的使用者來說,我更希望它能帶我突破現有的瓶頸,進入到更深層次的數據處理與模型建構。舉例來說,在台灣的電商環境中,我們經常需要處理大量的交易時間序列數據,如何用R去建立一個穩健的時間序列模型來預測未來的銷售趨勢,並且能納入節慶、促銷活動等外部變數的影響,這是一個非常實務的挑戰。如果這本書能提供一些專門針對台灣市場特性(例如季節性變化、特定節日效應)的R程式碼框架,那將是極大的加分項。另外,在隱私權法規日益嚴格的現在,如何利用R進行數據的匿名化處理、確保分析過程中的數據安全,也是一個值得探討的環節。我期待它不只是一本「工具書」,更像是一本「策略書」,告訴我們在R這個工具箱裡,該如何取出最適合的「良器」,去迎戰複雜多變的行銷難題。

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我注意到這本書特別點明是「電子書」格式,這點在快速變動的科技領域非常重要,意味著內容更新可能更即時,這對R語言這種生命力極強的工具來說是個優勢。我特別關注行銷科學中的「客戶分群」(Segmentation)這一塊,傳統的K-means或階層分群在商業應用上常有解釋上的難度。我期盼這本書能展示如何利用R,結合更現代的機器學習分群技術,例如使用更複雜的變數來定義客戶輪廓,並且能用強大的視覺化功能(比如用ggplot2或Shiny App)將這些複雜的分群結果,清晰地呈現給管理層看。在台灣的B2B或高單價產品行銷中,精準鎖定高價值潛在客戶是核心任務,如果這本書能提供一套完整的R流程,從原始數據清洗到建立預測模型,最後產出可執行的名單,那對我來說,這本書的投資回報率就非常高了。總之,我期待它能成為我資料科學工具箱裡,那把專門用來撬開行銷難題的「萬用鑰匙」。

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這本關於資料科學在行銷領域應用的書,光是書名就讓人眼睛一亮,「良器」這個詞精準地抓住了工具的重要性,尤其是在瞬息萬變的行銷戰場上,掌握好R語言這個強大武器,無疑是讓自己的專業技能更上一層樓的關鍵。我最近在接觸一些數據驅動的行銷專案時,常常感覺自己的統計基礎雖然有,但在實際操作層面,總覺得少了一座橋樑能將理論快速轉化為可執行的腳本,特別是當面對海量客戶行為數據需要進行細緻切割與分析時,那種無力感真的很寫實。市面上很多資料科學的書籍都偏學術或偏程式設計,很少能將兩者完美融合,並且聚焦在行銷這個特定的應用場景,這本書的出現,簡直就是及時雨,它不只是教你怎麼寫程式碼,更重要的是,它應該會教你如何用這些程式碼去解決行銷人每天都會遇到的實際問題,比如說,如何更準確地預測客戶流失率、如何設計A/B Test並從中提取出有意義的洞察,或者如何建構一個能自動化報表的儀表板。我很期待它能提供一些實戰案例,讓我能馬上套用在手邊的工作上,畢竟,在台灣這個競爭激烈的市場環境下,誰能更快地從數據中找到黃金,誰就能贏得先機。我猜測,這本書應該會花不少篇幅在介紹如何用R處理那些常見的行銷數據格式,並且展示一些非常直觀的視覺化技巧,讓那些不擅長寫程式的行銷夥伴也能看懂數據的故事。

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