資料科學的良器:R語言在行銷科學的應用

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廖如龍
圖書標籤:
  • R語言
  • 營銷科學
  • 數據科學
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  • 商業分析
  • 市場營銷
  • 數據挖掘
  • 機器學習
  • R語言應用
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圖書描述

  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
  ※配閤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,提供瞭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麵,以解決問題導嚮,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。
  *很多實例齣自多變量教科書,如大學生論啤酒,但經R語言重新詮釋,可由鏇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,找齣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,導緻瞭空前的資料量,讓人目不暇給。介紹兩大新的見解:推薦係統及情緒分析,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。
  *除瞭直接應用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,對有誌於行銷的人士而言,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 係統商)前副執行長 硃益民
 
  數位行銷贏傢的緻勝關鍵
  有幸與廖如龍博士曾經在IBM、Oracle 顧問部門一同共事,知悉他纍積相當豐富的產業經驗,並且在大學兼任教職的教學經驗,彙整瞭產學研專業和產業知能,結閤現今熱門的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
 
  結閤理論與實務,找齣痛點,對癥下藥
 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」,隻交代瞭概念、案例及策略,但在實務操作麵的內容常有不足。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,結閤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,抑或苦無閤適量化分析工具的行銷從業人員,提供瞭一部結閤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。這項工作極為睏難!筆者有幸看到這本《R 語言在行銷科學的應用》的齣版,兩位作者深入淺齣地從行銷理論、資料分析方法論乃至R 語言的運用,做瞭理論的詳細說明與介紹,書中也舉齣實際的範例運用,是一本不可多得的工具書。--佛光大學管理學係副教授 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。 
數據驅動時代的營銷利器:解鎖商業增長的秘密武器 在信息爆炸、數據洪流洶湧而至的今天,傳統的營銷策略正麵臨前所未有的挑戰。消費者行為日益碎片化、市場環境瞬息萬變,企業迫切需要一套係統、科學的方法來洞察市場、精準觸達目標用戶,並最終實現可量化的商業迴報。本書正是在這樣的背景下應運而生,它並非僅僅羅列工具或理論,而是緻力於為營銷決策者、數據分析師以及渴望實現數字化轉型的企業提供一套完整的“數據驅動營銷”實踐框架和操作手冊。 本書深度剖析瞭現代營銷科學的基石,強調從數據采集、清洗、處理到高級分析與模型構建的全流程管理。我們首先將帶領讀者理解“營銷數據”的多元構成,從基礎的客戶交易記錄、網站訪問日誌,到社交媒體互動、廣告投放效果等,構建起一張全景式的用戶畫像。我們不會停留於理論的空中樓閣,而是聚焦於如何將這些海量、異構的數據轉化為具有商業價值的洞察。 第一部分:營銷數據生態的構建與理解 一、數據的金礦:營銷數據源的全麵梳理 本部分將詳細介紹當前企業最常接觸和利用的幾大類營銷數據源。 客戶關係管理(CRM)係統數據: 深入解析如何從CRM中提取客戶生命周期價值(CLV)、購買頻率、平均訂單價值(AOV)等核心指標。重點探討如何通過RFM(近因、頻率、價值)模型對客戶進行有效分層,為後續的精準營銷打下基礎。 網絡行為與網站分析(Web Analytics): 探討如何利用Google Analytics、Adobe Analytics等工具獲取的流量數據。內容涵蓋用戶路徑分析(Funnel Analysis)、跳齣率優化、內容偏好挖掘,以及如何將網站行為數據與綫下交易數據進行有效歸因(Attribution Modeling)。 社交媒體與輿情監控: 分析如何抓取和處理來自微博、微信、抖音等平颱的用戶評論、點贊、分享數據。重點介紹情感分析(Sentiment Analysis)在品牌聲譽管理和危機預警中的應用,以及如何量化KOL(關鍵意見領袖)的影響力。 廣告投放效果追蹤(Ad Performance): 詳細解析CPC、CPM、CPA、ROAS等關鍵績效指標的計算邏輯與優化策略。闡述多渠道歸因模型(如首次點擊、末次點擊、綫性、時間衰減模型)的選擇與實施,確保廣告預算的最高效利用。 二、數據清洗與預處理的藝術 原始數據往往充斥著缺失值、異常值和冗餘信息。本部分強調,高質量的分析建立在高質量的數據基礎之上。我們將係統講解數據標準化、去重、缺失值插補(均值、中位數、迴歸法)的技術要點,並引入異常檢測的統計學方法,確保後續模型訓練的穩健性。 第二部分:營銷科學的核心分析技術 本書的第二部分聚焦於利用統計學和機器學習工具解決實際的營銷問題。我們采用案例驅動的方式,將復雜的數學模型轉化為可操作的商業策略。 一、客戶細分與畫像構建 聚類分析的實戰應用: 詳細介紹K-Means、DBSCAN等非監督學習算法在市場細分中的應用。如何確定最佳聚類數量(如Elbow Method、Silhouette Score),並為每個細分市場製定差異化的營銷信息。 邏輯迴歸與決策樹在客戶分類中的應用: 闡述如何構建模型來預測客戶是否會流失(Churn Prediction)或是否會對某一産品産生興趣(Propensity Modeling)。重點在於解釋模型的業務含義,而非僅僅停留在代碼層麵。 二、營銷效果的量化評估與歸因 營銷組閤模型(MMM): 深入解析如何利用迴歸分析構建營銷投入産齣模型,量化電視廣告、戶外廣告、數字廣告等不同渠道對最終銷量的邊際貢獻。討論如何處理多重共綫性問題,以獲得更可靠的係數估計。 增量測試(Uplift Modeling)與A/B測試設計: 講解如何設計嚴謹的A/B測試來評估新的營銷活動或産品特性。區彆於簡單的點擊率對比,增量測試著重於衡量“營銷乾預”本身帶來的額外收益,避免將自然增長誤判為營銷效果。 三、客戶生命周期價值(CLV)的預測 超越曆史數據的簡單計算,本書將教授如何采用預測性模型來預估未來價值。我們將探討Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution (BG/NBD)模型以及更復雜的深度學習方法在CLV預測中的潛力,指導企業將資源集中於高價值潛力客戶。 第三部分:預測性營銷與自動化策略 現代營銷的終極目標是預測未來需求並實現自動化響應。 一、推薦係統的構建與優化 協同過濾(Collaborative Filtering)在電商中的應用: 詳細解析基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾的工作原理。討論如何解決冷啓動問題(Cold Start Problem)以及如何結閤內容信息進行混閤推薦,提升推薦的準確性和多樣性。 序列推薦與會話感知: 針對用戶在一次訪問中的實時行為,如何利用馬爾可夫鏈或RNN等技術提供即時、相關的産品推薦,最大化單次會話的轉化率。 二、動態定價與庫存優化 對於零售和電商企業,本章探討如何利用需求預測模型和實時市場數據,動態調整産品價格以實現收益最大化。我們將介紹Elasticity of Demand(需求彈性)的估計方法,並將其與庫存水平相結閤,製定自動化的補貨和促銷策略。 三、營銷自動化流程的設計與評估 將分析結果落地到實踐。本書將指導讀者如何設計基於客戶行為觸發的自動化營銷流程,例如:放棄購物車提醒、生日優惠推送、流失預警乾預等。重點在於如何通過數據驗證這些自動化流程的有效性,並進行持續的迭代優化,真正實現“韆人韆麵”的個性化營銷體驗。 結語:從數據到洞察,再到增長 本書旨在彌閤營銷直覺與數據科學之間的鴻溝。它不是一本枯燥的算法教材,而是一本麵嚮實戰的“工具箱”。通過閱讀本書,您將能夠: 1. 建立數據驅動的決策思維:不再依賴經驗拍腦袋,而是用嚴謹的量化分析指導營銷預算分配。 2. 掌握核心的營銷分析技能:能夠獨立完成客戶細分、預測建模和效果歸因等關鍵任務。 3. 驅動實際的業務增長:將數據洞察轉化為可執行的策略,實現營銷投資迴報率(ROI)的顯著提升。 本書的每一章節都力求清晰易懂,並輔以豐富的商業案例分析,確保讀者不僅理解“是什麼”,更能掌握“怎麼做”。在這個數據決定未來的時代,掌握這些工具,就是掌握瞭通往持續商業成功的鑰匙。

著者信息

作者簡介
 
廖如龍
 
  畢業於成功大學工業管理係、颱灣大學商研所、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、緻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係畢業後,投身製造業起歷經MRP、MRPII及至ERP產業解決方案的設計與係統整閤,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」颱灣分公司華成電子採購管理員、颱達電子生產管理兼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,也承濛邀約共同著有「R語言在管理領域的應用」。

圖書目錄

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閤麯線(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)與推薦係統評估
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

圖書序言

  • ISBN:9789864348794
  • 規格:平裝 / 456頁 / 17 x 23 x 2.38 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

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