更新时间：2019-09-23 15:14:53
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版权信息
如何使用本书
第0章 说在前面的话
0.1 大数据分析案例
0.2 数据分析
0.3 数据分析师
0.4 数据分析过程
业务理解篇
第1章 正确的思维观
第2章 理解数据
第3章 理解业务
第4章 理解用户
指标设计篇
第5章 数据准备
第6章 数据指标
第7章 数据认知
数据建模篇
第8章 神经网络
第9章 回归分析
第10章 聚类分析
第11章 关联分析
第12章 决策树
第13章 随机森林决策树
第14章 自适应选择决策树
第15章 SVM
第16章 建模指导
价值展现篇
第17章 如何写好数据分析报告
第18章 数据可视化
第19章 数据分析报告制作工具
实战进阶篇
第20章 校园网中推荐者的推荐价值分析
第21章 上市企业财务报表分析与ST预测
第22章 为什么销售会减少——验证性分析
第23章 什么样的顾客会选择离开——探索性分析
第24章 哪种广告的效果更好——假设检验
第25章 如何获得更多的用户——多元回归分析
第26章 航空公司顾客价值分析——聚类
第27章 窃电用户行为分析——决策树
参考文献
附录
附录A R语言中常用数据处理函数
附录B 大数据原理
附录C 可视化数据挖掘Rattle包
后记
