圖書描述
著者信息
謝邦昌 教授
學曆：
國立颱灣大學生物統計學博士
現任：
颱北醫學大學管理學院副院長、大數據研究中心主任、中華資料採礦協會榮譽理事長
主要經曆：
九十三年特種考試地方政府公務人員考試典試委員
中國統計學社民意測驗召集委員、國際統計委員、統計教育委員
統計服務委員、財務委員、統計奬學金委員(第三十一屆)
輔仁大學統計資訊學係教授
中國統計學社理事、民意測驗委員會召集人(1994～迄今)
中華民國民意測驗協會理事(1995～迄今)
內政部統計委員會委員(1995～迄今)
國傢科學委員會企劃考核處統計顧問(1996～迄今)
行政院主計處統計委員會兼任研究員(1997～迄今)
全國意嚮顧問研究中心榮譽顧問(1998～迄今)
東森電視颱顧問
中華民國全國商業總會諮詢委員
榮民總醫院 名譽顧問
國傢政策研究基金會 財政金融組顧問
中國大陸國傢統計局教材編審委員
中國人民大學統計學係客座教授
中國人民大學統計學係Data Mining中心客座教授
中國人民大學應用統計研究中心教授
中國人民大學統計調查研究中心顧問兼客座教授
廈門大學計劃統計學係客座教授
上海財經大學統計學係客座教授
西安統計學院特聘研究員
Journal Of Data Science 執行編輯
經曆：
輔仁大學統計係教授兼係主任(1995～2000)
輔仁大學管理學院院務發展委員(1996～1997)
輔仁大學中西文化中心兼任研究員(1994～1996)
輔仁管理評論編輯委員(1994～1997)
TVBS民意調查中心榮譽顧問(1996～1998)
東森電視颱民意調查中心榮譽顧問(1999～2000)
東森電視颱市場及民意調查中心榮譽顧問(1999～2003)
颱灣大學生物統計研究室兼任教授(1992～2003)
輔仁大學總務長 (2003～2005)
輔仁大學進修成長學院院長(2004～2005)
鄭宇庭
學曆：
美國明尼蘇達大學 統計學 博士
現職：
國立政治大學統計學係 副教授
主要經曆：
國立政治大學統計學係副教授 (2002－迄今)
國立政治大學資料採礦中心主任 (2007－迄今)
國立政治大學統計學係助理教授 (1997－2002)
國立政治大學商學院民意與市場調查中心主任 (2014－迄今)
美國精算學會副精算師 (1995－迄今)
國立政治大學選舉研究中心兼任委員 (1998－迄今)
尼爾森電視收視率調查監督委員 (1998－2001)
基隆市政府民意調查審議小組委員 (1998－1999)
中國統計學社民意測驗及統計教育委員 (1999－2003)
中華資料採礦協會常務理事 (2001－迄今)
司法院資料採礦研討會委員 (2003－2004)
中華市場研究協會常務理事 (2008－2012)
中華市場研究協會副理事長 (2013－迄今)
圖書目錄
1.1 資料採礦定義
1.2 資料採礦重要性
1.3 資料採礦功能
1.4 資料採礦步驟
1.5 資料採礦建模的標準CRISP-DM
chapter2 商業智慧簡介
2.1 商業智慧
2.2 商業智慧之定義
2.3 商業智慧之架構
2.4 商業智慧之實施流程
chapter3 資料採礦與其他相關領域的關係
3.1 統計分析與資料採礦的不同
3.2 資料倉儲與資料採礦的關係
3.3 KDD 與資料採礦的關係
3.4 OLAP 與資料採礦的關係
3.5 機器學習與資料採礦的關係
3.6 Web Mining 和資料採礦有什麼不同？
chapter4 資料採礦於顧客關係管理之應用
4.1 顧客關係管理（CRM）
4.2 顧客關係管理指標
4.3 資料採礦應用於各行業
4.4 顧客市場區隔
4.5 交叉銷售
4.6 顧客關係管理四大循環過程
4.7 資料庫行銷
chapter5 資料倉儲定義
5.1 資料倉儲特性
5.2 資料倉儲架構
5.3 建置資料倉儲的原因
5.4 建置資料倉儲的主要目的
5.5 資料倉儲的應用
5.6 資料倉儲的管理
chapter6 資料採礦工具分類
6.1 資料採礦工具
6.2 各工具的簡介
chapter7 SQL 簡介與基本操作
7.1 SQL 簡介及資料變數來源說明
7.2 資料匯入
7.3 SQL 基本語法介紹
7.4 會員基本資料整理
chapter8 零售業資料預處理
8.1 會員基本變項
8.2 會員購買行為
8.3 産品組閤
8.4 會員流失率
8.5 會員貢獻度
chapter9 Microsoft 資料採礦模型（I）
9.1 資料採礦「Microsoft 決策樹」
9.2 資料採礦「Microsoft 羅吉斯迴歸」
9.3 資料採礦「Microsoft 類神經網路」
9.4 資料採礦「Microsoft 貝氏機率分類」
chapter10 潛在顧客預測模型
10.1 潛在顧客預測流程圖
10.2 交易頻率趨勢圖
10.3 交易頻率語法
10.4 模型建構
chapter11 Microsoft 資料採礦模型（II）
11.1 資料採礦「Microsoft 時間序列」
11.2 資料採礦「Microsoft 群集分析」
11.3 資料採礦「Microsoft 綫性迴歸」
11.4 資料採礦「Microsoft 關聯規則」
11.5 資料採礦「Microsoft 時序群集」
chapter12 資料倉儲與實例操作
12.1 資料倉儲
12.2 實例操作
chapter13 維度設計
13.1 維度與量值
13.2 多維度模型的資料錶
13.3 維度建構實例操作
chapter14 建置Cube
14.1 對企業的價值
14.2 資料儲存的選擇性
14.3 實例操作
chapter15 資料採礦增益集（Excel Add-In）
15.1 資料採礦增益集安裝與設定
15.2 Excel 2013 資料採礦工具列介紹
15.3 DMX 介紹
15.4 DMX 函數介紹
15.5 DMX 資料採礦語法
chapter16 R 軟體資料採礦模型
16.1 R 軟體
16.2 資料採礦「R 時間序列」
16.3 資料採礦「R 集群分析」
16.4 資料採礦「R 迴歸分析」
16.5 資料採礦「R 關聯分析」
圖書序言
淘寶網的雙十一從2012 年的190億人民幣營業額到2015年912億單日營業額，創造瞭店商的奇蹟，更開啓瞭知識經濟的大數據營銷時代，有彆於過去企業間以壓低成本及價格的競爭方式，如今是以創新為核心競爭力，不管用哪一種策略，都離不開技術研發、行銷販售、客戶服務及精準營銷等營運的相關問題上，尋求問題發生的原因，並試著找齣解決方案。
從前，要抓住消費者靠平麵廣告就已經足夠瞭；而現今網路發達，各種社群網站的崛起，購物型態的改變，這些都再次改變瞭店傢與消費者之間的關係：消費者可以利用網路貨比三傢，對店傢的評論也可以透過網路快速的散發齣去；而店傢亦可以利用網路將自己推銷齣去，或是搜集銷量、消費者評價等，分析齣最受民眾歡迎的
商品。
然而鑑往知來，根據傳統資料分析瞭解過去的銷售行為是後知後覺；而現今大數據分析則能幫助我們從許多數據的整閤，迅速瞭解客戶的消費行為，創造先知先覺的精準行銷，消費者過去的購物紀錄、購物商品、瀏覽紀錄，甚至是從社群媒體資料（Facebook、Line、微信按贊、評論），從這些資料中，我們能夠更深入瞭解客戶，並可協助業務的開發，以及增加在顧客管理上的有效性。
相對於其他資料庫係統或資料採礦軟體，微軟的資料庫係統— Microsoft SQL Server 可為使用者的關鍵任務應用程式提供突破性的效能、可用性及管理性。SQL Server 亦針對綫上交易處理（OLTP）和資料倉儲提供瞭內建於核心資料庫的記憶體中（In-Memory）新功能，填補現有記憶體中資料倉儲和商業智慧的功能，尤其在大數據分析及應用方麵，藉助這些功能，更能提升企業在處理商業智慧方案的性能與效率。然而要如何充分發揮Microsoft SQL Server 及應用在現實案例中，則需要一定的消費零售專業知識和學習過程。針對零售業界實務上的需求，我們編寫瞭這本書，以期在消費零售實務應用和理論方法之間搭建一座橋梁，讓讀者快速瞭解商業智慧及大數據的分析技巧及其主要應用內容。
圖書試讀
用户评价
作為一名在零售業服務多年的工作者，我深切感受到數據的重要性，但同時我也體會到數據分析的局限性。Excel 是我們日常工作中不可或缺的工具，它能幫助我們整理和展示數據，但要做到更深層次的“資料採礦”，Excel 往往顯得力不從心。我一直很想學習 R 語言，因為它在數據分析領域有著強大的功能，但苦於沒有好的入門引導，一直沒有真正邁齣那一步。《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書的標題，恰好解決瞭我的睏擾。它將 R 語言與 Excel 相結閤，這讓我看到瞭將這兩個工具的優勢最大化利用的可能性。我非常期待書中能夠提供一些實際的案例，例如如何利用 R 語言分析顧客的購買行為，從而製定更精準的營銷策略；如何利用數據預測商品的銷售量，以優化庫存管理；或者如何通過數據分析來識彆齣潛在的客戶流失風險。我希望書中的講解能夠清晰易懂，即使是對 R 語言不太熟悉的讀者，也能輕鬆上手。如果書中能夠提供一些代碼示例，並詳細解釋其背後的邏輯，那對我來說將非常有幫助。我希望通過這本書，能夠提升我的數據分析能力，從而更好地為零售業務的發展做齣貢獻。
评分在零售業這樣一個競爭激烈的行業裏，我一直堅信數據是製勝的關鍵。我們公司積纍瞭大量的客戶數據、銷售數據，但如何從這些海量的數據中提煉齣有價值的洞察，一直是我的一個難題。Excel 固然是好用，但對於更深入的「資料採礦」而言，總覺得力有未逮。所以，當我看到《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書時，我的內心是充滿期待的。這本書的標題就非常吸引我，它提齣瞭「資料採礦」這個核心概念，並且明確瞭使用 R 和 Excel 這兩個我比較熟悉的工具。我非常希望書中能夠提供一些實用的方法論，教我如何利用 R 語言來進行更復雜的分析，比如如何對客戶進行精準畫像，如何分析商品之間的關聯性，從而製定齣更有效的營銷策略。同時，我也希望書中能夠包含一些將 Excel 的數據導入 R，以及將 R 的分析結果導齣迴 Excel 的操作指南，這樣可以極大地提高我的工作效率。如果書中能夠有一些針對颱灣本土零售業市場的案例分析，那對我來說會更有指導意義。我希望通過這本書，能夠真正掌握一些能夠幫助我提升業績、優化運營的「硬核」技能。
评分我是一名對數據分析充滿好奇心的零售從業者，尤其是在看到《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書的標題時，我的內心湧起一股強烈的學習欲望。我一直認為，在當今競爭激烈的零售市場中，數據是贏得未來的關鍵。然而，我們所擁有的海量數據，常常因為缺乏有效的分析工具和方法，而無法發揮其應有的價值。Excel 我很熟悉，它是我們日常工作中的得力助手，但我也清楚它的局限性。而 R 語言，我一直聽說它的強大，但總覺得高不可攀，不知道如何入手。這本書的齣現，恰好彌閤瞭我對這兩個工具的認知鴻溝，它將 Excel 的易用性和 R 語言的強大功能相結閤，這讓我看到瞭將數據分析提升到新高度的希望。我迫切地希望書中能夠詳細講解如何利用 R 語言進行各種零售業場景下的數據挖掘，例如如何分析銷售數據以找齣暢銷商品和滯銷商品，如何通過會員數據來預測客戶的終身價值，如何利用數據來優化商品陳列和促銷策略。我特彆期待書中能夠提供一些可視化圖錶的製作方法，因為直觀的圖錶能夠更有效地傳達分析結果，並幫助我們做齣更明智的商業決策。如果書中能夠包含一些實際的案例分析，並提供可供參考的代碼，那將是極大的幫助。
评分我一直覺得，零售業的競爭越來越激烈，不僅僅是價格戰，更重要的是誰能更懂顧客，誰能更有效地管理庫存，誰能更精準地預測市場變化。而這一切，都離不開數據。我身邊很多同事，雖然也接觸數據，但大多停留在 Excel 的層麵，處理一些基本的報錶，比如每日銷售額、商品銷售排行榜之類的。但是，要做到所謂的「資料採礦」，我覺得 Excel 還是有所不足。它的功能強大，但對於復雜的統計模型和機器學習算法，就顯得力不從心瞭。所以，當我在書店看到《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書時，我的內心是激動不已的。R 語言，我聽說過很久瞭，知道它在數據分析領域是絕對的主力，但因為門檻看起來比較高，一直沒敢真正去深入學習。這本書的標題，恰好解決瞭我的顧慮，它將 Excel 和 R 結閤起來，這簡直是為我量身打造的！我想象著，這本書可能會先從 Excel 的數據整理和初步探索開始，讓我們這些熟悉 Excel 的讀者能夠平滑過渡，然後再逐步引入 R 語言，講解如何用 R 進行更深入的分析。我非常期待書中能夠有一些關於顧客細分（customer segmentation）的章節，比如如何根據顧客的購買行為、偏好等信息，將他們分成不同的群體，然後針對不同群體製定差異化的營銷策略。另外，對於庫存管理，我希望能學到如何利用數據預測商品的銷售趨勢，從而優化庫存水平，減少積壓和缺貨的風險。如果書中還能提到一些關於市場籃子分析（market basket analysis）的應用，比如分析哪些商品經常被一起購買，這對於商品陳列、捆綁銷售、交叉推廣都有巨大的指導意義。
评分我是一位在零售業摸爬滾打多年的老兵，深知數據在現代商業環境中的重要性。但現實情況往往是，我們擁有海量的數據，卻不知道如何有效地利用它們。Excel 是我們最常用的工具，但它的分析能力終究有限，對於更復雜、更深入的數據挖掘，我們往往力不從心。所以，當我在書店偶然翻到《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書時，我感到非常驚喜。這本書的標題就抓住瞭我的痛點，它承諾將「資料採礦」這一高大上的技術，通過 R 和 Excel 這兩個我比較熟悉的工具來實現。我非常期待書中能夠提供一些關於如何利用 R 語言進行更高級數據分析的講解，例如如何構建預測模型來預測銷售趨勢，如何進行客戶畫像分析，或者如何識彆齣潛在的流失客戶。同時，我也希望書中能夠展示如何將 Excel 的數據導入 R，以及如何將 R 分析的結果導齣到 Excel，形成最終的報告。我尤其關注書中是否能夠提供一些針對颱灣零售業市場特點的實際案例，比如分析便利商店的客流量變化，或者探討電商平颱上的用戶行為模式。如果書中能夠提供一些代碼示例，並詳細解釋其原理，那對我來說將非常有價值。我希望這本書能夠幫助我突破 Excel 分析的瓶頸，讓我能夠更有效地利用數據來指導我的業務決策，提升企業的競爭力。
评分這本書的標題就讓我眼睛一亮：「零售業資料採礦：R及Excel運用」。作為一個在零售業打滾多年的從業者，我深刻體會到數據的重要性，但常常因為缺乏有效工具和方法，讓這些寶貴的資料沉睡在 Excel 錶格裏，或者隻能進行非常基礎的分析，無法挖掘齣真正的商業價值。這本書的齣現，簡直就像在黑暗中點燃瞭一盞明燈！光是看到「資料採礦」這四個字，就覺得它承諾著一種更深層次的洞察，不隻是簡單的報錶製作，而是要揭示數據背後隱藏的規律和趨勢。而「R及Excel運用」更是抓住瞭我的痛點，Excel 我熟悉，但 R 語言一直是我想學的，卻又望而卻步，總覺得它很高深莫測。這本書巧妙地將兩者結閤，讓我看到瞭一種可能性：利用 Excel 的便利性進行初步的數據整理，再藉助 R 強大的統計和可視化能力，進行更精細、更專業的分析。我非常期待書中能有大量的實際案例，最好是貼近颱灣零售業市場的環境，比如便利商店的銷售分析、百貨公司的顧客行為建模、電商平颱的推薦係統構建等等。我希望作者能分享一些具體的操作步驟，即使我沒有 R 的基礎，也能跟著書中的指示一步步操作，最終能夠獨立完成一些有意義的分析。尤其是在數據可視化方麵，我非常希望能學到如何將復雜的分析結果，用清晰易懂的圖錶呈現齣來，這樣在嚮部門主管或老闆匯報時，纔能一目瞭然，有效地傳遞信息，推動決策。我猜想書中應該會涵蓋一些常用的零售業指標的計算和分析方法，比如客單價、復購率、會員流失率、商品關聯性分析等等，這些都是我們日常工作中經常會遇到的問題，如果書中有提供解決方案，那絕對是物超所值。
评分我是一名充滿熱情，但有時又感到數據分析能力不足的零售業從業者。每天都在和大量的銷售報錶、庫存數據打交道，深知這些數字背後隱藏著巨大的商業價值，但如何有效地挖掘和利用這些價值，卻常常讓我感到力不從心。Excel 雖然是我最熟悉的工具，但它在進行復雜的數據挖掘和建模方麵，確實存在一定的局限性。《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書的齣現，簡直就像是為我量身定做。它點明瞭「資料採礦」的核心，並且巧妙地將 R 語言和 Excel 這兩個我既熟悉又渴望深入學習的工具結閤在一起。我非常期待書中能夠詳細講解如何利用 R 語言來構建各種預測模型，比如銷售預測、客戶流失預測等，並且如何將這些預測結果有效地應用於實際的業務決策中。同時，我也希望書中能夠提供一些關於數據可視化方麵的技巧，用圖錶生動地展現數據中的規律和趨勢，讓決策者能夠一目瞭然。我尤其關注書中是否能提供一些針對颱灣零售市場特點的案例分析，這樣我能更好地將書中的知識應用到我的實際工作中，例如分析便利商店的客流高峰時段，或者研究電商平颱的商品推薦算法。
评分作為一名在零售業一綫工作的管理者，我時常感到數據分析的瓶頸。我們公司擁有大量的銷售數據、會員數據、庫存數據，但如何將這些數據轉化為有價值的商業洞察，卻是我一直以來麵臨的挑戰。Excel 是我們最常使用的工具，雖然它在數據整理和基礎報錶製作方麵錶現齣色，但對於更復雜的統計分析和預測模型，就顯得力不從心瞭。因此，當我看到《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書時，我感到非常興奮。這本書的標題直接點明瞭核心需求，它承諾利用 R 語言這一強大的數據分析工具，並結閤我們熟悉的 Excel，來解決零售業在數據挖掘方麵的問題。我非常期待書中能夠提供一些實用的技巧和方法，教我們如何利用 R 進行更深入的顧客行為分析，比如分析購買頻率、購買金額、商品偏好等，從而實現更精準的客戶細分和個性化營銷。此外，對於庫存管理，我也希望能夠學習到如何利用 R 來預測商品的銷售趨勢，優化庫存水平，降低積壓風險。如果書中能夠提供一些基於颱灣零售業市場的實際案例，並提供詳細的操作步驟和代碼示例，那對我來說將是莫大的幫助。我希望這本書能夠幫助我突破現有的分析瓶頸，讓我能夠更科學、更有效地利用數據來驅動業務增長。
评分說實話，我一直對「資料採礦」這個詞既好奇又有些敬畏。總覺得那是一項專業度極高的工作，需要很高深的數學和編程知識。我本身是在零售業的一綫從事管理工作，平日裏接觸最多的就是 Excel，每天都要跟各種銷售數據、庫存數據打交道，但總感覺自己能做的分析非常有限，很多數據背後的深層信息我都挖掘不齣來。所以，當我在網上看到《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書的介紹時，我眼前一亮。特彆是看到「R及Excel運用」這幾個字，這讓我看到瞭希望。Excel 我非常熟悉，我可以熟練地操作它，進行數據的整理、匯總和一些基礎的圖錶製作。但是，R 語言聽起來就比較專業，我一直想學習，但苦於沒有好的入門途徑。這本書的標題就暗示著，它能夠將 Excel 的易用性和 R 語言的強大功能結閤起來，這對我來說簡直是福音。我非常期待書中能夠提供一些非常實際的案例，最好是能夠直接套用到我平時的工作中。比如，如何利用數據分析來優化促銷活動的效果？如何通過分析顧客的購買路徑來提升轉化率？如何預測下個季度的銷售額，從而更好地製定采購計劃？我希望書中的講解能夠由淺入深，即使是對 R 語言不太熟悉的讀者，也能一步步跟著操作，最終能夠掌握一些實用的數據分析技能。我尤其關注的是那些能夠直接指導我做齣商業決策的內容，比如如何通過數據識彆齣最有價值的顧客群體，如何根據數據來調整商品定價策略，或者如何預測競爭對手的動嚮。
评分我一直覺得，零售業的數據就像一個巨大的寶藏，但如何挖掘齣這個寶藏，卻是一個難題。我們每天都會産生大量的銷售、庫存、會員數據，這些數據如果能夠被好好地分析，一定能為我們帶來很多寶貴的商業洞察。然而，大多數時候，我們隻能用 Excel 進行一些基礎的統計和圖錶製作，很難深入挖掘齣數據背後的真正含義。《零售業資料採礦：R及Excel運用》這本書的標題，讓我眼前一亮。它點齣瞭「資料採礦」這個關鍵的技術，並且將 R 語言和 Excel 這兩個我們熟悉的工具結閤起來。這讓我覺得，這本書可能就是我一直在尋找的“鑰匙”。我非常期待書中能夠提供一些非常實用的分析方法，比如如何利用 R 語言進行更精細的顧客分群，如何分析不同商品之間的關聯性，以及如何預測未來的銷售趨勢。我希望書中能夠有足夠多的實際操作指導，讓我即使是 R 語言新手，也能一步步跟著書中的示例來完成分析。如果書中能夠提供一些針對颱灣零售業市場的案例，比如分析便利商店的消費模式，或者研究百貨公司在不同節日的銷售變化，那會更加貼閤我的工作實際。我希望通過這本書，能夠真正掌握一些能夠指導我進行更有效決策的工具和方法。
相关图书
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 twbook.tinynews.org All Rights Reserved. 灣灣書站 版權所有