《R 語言數(shù)據(jù)分析項目精解：理論、方法、實戰(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)計學列出了詳細的解決方案和過程?！禦 語言數(shù)據(jù)分析項目精解：理論、方法、實戰(zhàn)》共9 章，前兩章分別為總論和R 語言入門知識，之后各章分別介紹了運營指標的建立、指標監(jiān)控系統(tǒng)、假設檢驗及AB 測試、變量篩選技術、用戶畫像系統(tǒng)、尋找優(yōu)質用戶和文本挖掘等內(nèi)容。本書涉及到的統(tǒng)計方法有：指標增長幅度量化方法、層次分析法、時間序列模型、基于正態(tài)分布的一元離群點檢驗、傅里葉譜分析、假設檢驗、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)分析項目精解：理論、方法、實戰(zhàn)》提供了所有實例的R 語言實現(xiàn)代碼，總計33 個自定義函數(shù)和數(shù)千行代碼。

《R 語言數(shù)據(jù)分析項目精解：理論、方法、實戰(zhàn)》適合數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員、產(chǎn)品運營人員、統(tǒng)計專業(yè)學生和R 語言愛好者閱讀。

目錄

第1 章 互聯(lián)網(wǎng)+統(tǒng)計學+R 語言1
1.1 互聯(lián)網(wǎng)中的統(tǒng)計學 1
1.1.1 “互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展 1
1.1.2 統(tǒng)計學的發(fā)展 2
1.1.3 大數(shù)據(jù)時代的統(tǒng)計學 2
1.2 R 語言——互聯(lián)網(wǎng)與統(tǒng)計學的橋梁 3
1.3 本書結構5
第2 章 R 語言基礎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)類型的辨別和轉換 39
2.2.8 數(shù)據(jù)類型和對象關系 39
2.3 工作空間和查看對象 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 查看對象的方法 42
2.4 數(shù)據(jù)導入和導出 43
2.4.1 數(shù)據(jù)導入43
2.4.2 數(shù)據(jù)導出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)運營指標的建立 77
3.1 項目背景、目標及方案78
3.1.1 項目背景78
3.1.2 項目目標78
3.1.3 項目方案78
3.2 項目技術理論簡介78
3.2.1 骨灰級流量指標 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85
3.2.5 網(wǎng)站或APP 性能指標 86
3.2.6 轉化率 87
3.2.7 層次分析法87
3.3 項目實踐 92
3.3.1 搭建運營指標系統(tǒng)92
3.3.2 制作對比型指標及趨勢線97
3.3.3 創(chuàng)建用戶價值和活躍度指標101
第4 章 指標監(jiān)控系統(tǒng)111
4.1 項目背景、目標及方案111
4.1.1 項目背景.111
4.1.2 項目目標.111
4.1.3 項目方案 112
4.2 項目技術理論簡介 112
4.2.1 時間序列基本統(tǒng)計量112
4.2.2 數(shù)據(jù)觀測與描述性統(tǒng)計 113
4.2.3 隨機性 115
4.2.4 周期性 115
4.2.5 節(jié)假日模式識別 115
4.2.6 建模數(shù)據(jù)集的建立 118
4.2.7 指標監(jiān)控方法（不含節(jié)假日） 125
4.2.8 節(jié)假日指標監(jiān)控方法134
4.2.9 R 語言實例代碼 135
4.3 項目實踐 141
4.3.1 數(shù)據(jù)概覽 142
4.3.2 節(jié)假日模式識別 145
4.3.3 模型數(shù)據(jù)集的建立 155
4.3.4 指標監(jiān)控（非節(jié)假日） 160
4.3.5 節(jié)假日指標監(jiān)控 176
4.3.6 總結181
第5 章 用數(shù)據(jù)驅動業(yè)務——AB 測試182
5.1 項目背景、目標和方案 182
5.1.1 項目背景 182
5.1.2 項目目標 183
5.1.3 項目方案 183
5.2 項目技術理論簡介 183
5.2.1 自動化分流策略 183
5.2.2 整體評估指標185
5.2.3 概率論預備知識 186
5.2.4 假設檢驗 191
5.2.5 三個問題 197
5.3 項目實踐 197
第6 章 變量篩選技術 204
6.1 項目背景、目標和方案 204
6.1.1 項目背景 204
6.1.2 項目目標 205
6.1.3 項目方案 205
6.2 項目技術理論簡介 205
6.2.1 變量相關性 206
6.2.2 變量篩選 209
6.2.3 變量降維 215
6.2.4 R 語言實例代碼 225
6.3 項目實踐 237
6.3.1 變量篩選 238
6.3.2 變量降維 243
第7 章 構建用戶畫像系統(tǒng) 247
7.1 項目背景、目標和方案 247
7.1.1 項目背景 247
7.1.2 項目目標 248
7.1.3 項目方案 248
7.2 項目技術理論簡介 248
7.2.1 用戶畫像的基本概念248
7.2.2 用戶畫像應用領域 249
7.2.3 用戶畫像分類250
7.2.4 用戶畫像構建250
7.2.5 用戶畫像標簽的數(shù)值處理方法 254
7.3 項目實踐 256
第8 章 從數(shù)據(jù)中尋找優(yōu)質用戶 261
8.1 項目背景、目標和方案 261
8.1.1 項目背景 261
8.1.2 項目目標 262
8.1.3 項目方案 262
8.2 項目技術理論簡介 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 模型驗證階段279
8.2.5 模型測試階段285
8.2.6 商業(yè)應用流程288
8.2.7 R 語言實例代碼 288
8.3 項目實踐 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 模型驗證 304
8.3.5 總結308
第9 章 文本挖掘——點評數(shù)據(jù)展示策略309
9.1 項目背景、目標和方案 310
9.1.1 項目背景 310
9.1.2 項目目標 311
9.1.3 項目方案 311
9.2 項目技術理論簡介 312
9.2.1 評論文本質量量化指標模型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 語言實例代碼 321
9.3 項目實踐 326
9.3.1 若干自定義函數(shù) 326
9.3.2 文本質量量化指標模型 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340