《纵观大数据 建模、分析及应用》_牛琨_北京邮电大学_扫描版[PDF]

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内容简介:

Big Date Overview 数据,是比文字出现更早的工具,它帮助人类不断拓展对客观世界的认知,是社会生活中不可缺少的关键要素。身处大数据时代的我们,更加受到数据及其分析模型带来的影响,既有各种生活的便利,情景化的舒爽,也有隐私泄露的不快。为了更好地掌握数据,正确地分析数据,精准地描述规律,我们必须掌握一定的数据分析知识,而本书将是打开这扇门的一把钥匙。执教十年,经历了从数据挖掘到大数据的云卷云舒,一代代的技术更迭,不变的是对数据知识探索的执着初心。但是,咨询者众,待解惑者也不少,一一解答既无效率又没效果,因此在去年萌生了写本书的想法。与理论型书籍不同,本书的方法论是来自传统理论但充分考虑了实战环境而进行了适配性的修订。希望读者在阅读时要注意,因地制宜,*应变,重神不重形,切不可机械照搬。*章讲创新思维。这是因为数据分析的起点就是头脑,是思考,想做好数据分析,打开头脑是*重要的,没有之一。第二章至第八章讲数据分析。从数据本身开始,评述了统计分析、数据挖掘和大数据等分析技术,还介绍了由浅入深的三种主要工具软件的使用技巧,非常适合有一定操作经验但亟须进阶的操作者。第九章至第十六章则聚焦经营分析。经营分析是企业经营*重要的分析工具组合,可能融合了非常复杂的分析技术。

目  录:

Big Date Overview

第一章| 思维能力特训 / 1

第一节大脑如何转弯 / 2

第二节智慧之匙 / 3

第三节人人皆可创新 / 5

第四节阻碍创新的因素 / 5

第五节创新的习惯 / 7

第六节小测试:学到了多少? / 8

第二章| 数据分析导论 / 13

第一节数据分析:从狭义到广义 / 14

第二节数据的层次 / 15

第三节初级的数据层 / 17

第四节中级的统计层 / 18

第五节高级的模型层 / 19

第三章| 数统计分析:可敬的老前辈/21

第一节从统计分析到数据挖掘 / 22

第二节统计分析的辉煌时代 / 24

第三节统计分析的无可奈何 / 26

第四节统计分析的未来 / 27

第四章| Excel:数据基础管理 / 33

第一节新功能怎么用 / 34

第二节几个大招 / 37

第三节函数 / 40

第四节Excel操作技巧 / 42

第五节SmartArt / 43

第五章| SPSS:处理大数据 / 47

第一节基本功能介绍 / 48

第二节文件操作 / 50

第三节统计功能 / 54

第四节分析功能 / 57

第六章| 数据预处理:不可承受之重 / 63

第一节数据预处理做什么 / 64

第二节数据清洗 / 65

第三节数据集成 / 67

第四节数据转换 / 68

第五节数据归约 / 69

第六节数据离散化 / 71

第七章| 建模:数据挖掘的本义 / 73

第一节数据挖掘的过去和未来 / 74

第二节数据挖掘的标准流程 / 78

第三节主要模型介绍 / 82

第四节回归:最似然估计 / 85

第五节聚类:回归本质 / 86

第六节分类:与预测不同 / 89

第七节关联规则:焕发活力 / 95

第八节过拟合与适用性:平衡精确与健壮 / 97

第八章| SAP Predictive Analytics:简单为王 / 99

第一节基本功能介绍 / 103

第二节聚类模型 / 104

第三节分类模型 / 109

第四节关联规则模型 / 117

第九章| 概论:经营分析的常见错误 / 123

第一节典型错误 / 124

第二节经营分析的概念和内涵 / 129

第三节经营分析的能力要求 / 133

第四节互联网时代的经营分析 / 135

第十章| 质的分析:定性分析方法 / 137

第一节观察法 / 138

第二节访谈法 / 140

第三节CATI:市场调研利器 / 141

第四节焦点小组座谈会 / 142

第五节案例分析法 / 143

第十一章| 量的分析:定量分析方法 / 147

第一节比较分析法 / 148

第二节因素分析法 / 150

第三节分组分析法 / 152

第四节异常分析法 / 153

第五节结构分析法 / 154

第十二章| 主题分析:每个月的那几天 / 157

第一节主题分析的概念 / 158

第二节主题分析的组织方式 / 160

第三节主题分析的关键点 / 162

第十三章| 主题分析模板:简单的灵魂 / 165

第一节模板框架设计 / 166

第二节双表展示结构 / 168

第三节汇总表、过程表与月份表 / 170

第四节公式逻辑与细节调整 / 172

第十四章| 专题分析:价值所在 / 179

第一节专题分析的概念 / 180

第二节专题分析思路 / 182

第三节数据提取与处理 / 184

第四节数据分析与展示 / 186

第十五章| 专题分析案例:事实说话 / 189

第一节价值背离模型:用户流失之源 / 190

第二节移动业务融合比例分析 / 193

第三节行业发展预测模型 / 199

第四节业务发展预测模型 / 203

第五节业务规模预测模型 / 208

第十六章| 概论:营销策划的日常 / 213

第一节营销策划的概念 / 214

第二节营销策划技术演进 / 217

第三节互联网 时代的营销策划 / 221

第十七章| 管理咨询模型:必备武器库 / 227

第一节STP模型 / 228

第二节SWOT 模型 / 230

第三节BCG矩阵 / 232

第四节波特五力分析 / 233

第五节基尼系数 / 236

第六节兰彻斯特模型 / 237

第十八章| 方法论:不是仅靠经验 / 239

第一节概论 / 240

第二节市场分析 / 242

第三节套餐设计 / 245

第四节营销准备 / 254

第五节后评估 / 256

第六节套餐优化 / 260

第十九章| 营销策划案例:经典的背后 / 265

第一节移动业务套餐 / 266

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