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营销数据科学:用R和Python进行预测分析的建模技术电子书

售       价:¥

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作       者:(美)托马斯W·米勒(Thomas W·Miller)

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2017-01-01

字       数:15.7万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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本书关注的是使用R与Python预测分析建模来解决实际问题。在每一章加入一些特定应用领域和业界问题的案例,并提供有效的解决方法。通过展示建模技术和编程工具,我们将抽象的概念转换为具体的例子。这些详实的案例有助于读者理解相关知识。
目录展开

译者序

前言

第1章了解市场

第2章预测消费者的选择

第3章锁定目标客户

第4章开发新客户

第5章维系客户

第6章产品定位

第7章开发新产品

第8章产品促销

第9章推荐产品

第10章评估品牌和价格

第11章利用社交网络

第12章关注竞争对手

第13章销售预测

第14章重新定义营销研究

附录A数据科学方法

A.1数据库系统和数据准备

A.2传统统计与贝叶斯统计

A.3回归与分类

A.4数据挖掘与机器学习

A.5数据可视化

A.6文本和情感分析

A.7时间序列与市场响应模型

附录B营销数据来源

B.1测量理论

B.2测量水平

B.3抽样

B.4营销数据库

B.5万维网

B.6社交媒体

B.7调查

B.8实验

B.9采访

B.10焦点小组

B.11现场研究

附录C案例研究

C.1AT&T选择研究[1]

C.2匿名微软网站数据[1]

C.3银行营销研究[1]

C.4波士顿住房研究[1]

C.5电脑选择研究[1]

C.6DriveTime厢式轿车[1]

C.7Lydia E.Pinkham医药公司[1]

C.8宝洁洗衣皂[1]

C.9返送公仔[1]

C.10Studenmund餐厅[1]

C.11悉尼交通研究[1]

C.12ToutBay再次起航[1]

C.13两个月工资[1]

C.14威斯康星州德尔斯[1]

C.15威斯康星州彩票销售[1]

C.16维基百科投票[1]

附录D代码与实用程序

参考文献

索引

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