财之道丛书·数据化分析与决策：从入门到精通

图书标准信息

• 作者 何宗武
• 出版社 浙江人民出版社
• 出版时间 2022-08
• 版次 1
• ISBN 9787213105036
• 定价 88.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 340页
• 字数 268.000千字

【内容简介】

我分类故我在！大数据也要大思维！思维革新比数据技术更重要！
  在商业分析和商业智慧的场景下，人们需要的是建构大数据，而不是从巨量资料当中“大海捞针”。
  如果只是把资料变多，认知学习能力的维度却没有变高，接下来会如何？从少量数据都学习不到的价值，大数据只会让它更遥不可及。
  大数据时代来临，获取数据和信息的技术越发精进，每天产生的数据量也越来越庞大，该如何发挥庞大信息的影响力呢？未来，容易上手的程序语言与免费的教材只会越来越普及，唯有绝佳的资料素养和决策分析能力才能真正让你出类拔萃！
  本书内容丰富，从多个角度切入，探讨大数据所必备的工具，例如R Commander、决策树、随机森林与R语言强大的视觉化功能。除了概念解析之外，作者更逐行解析专业程序语言，再加码实际操作与应用功能说明。本书非常适合作为R语言的基础自学书。

【作者简介】

何宗武

现任中国台湾师范大学全球经营与策略研究所教授，曾任中国台湾世新大学特聘教授、财务金融学系教授、数量方法研究暨发展中心主任。擅长财务经济学、金融大数据、计量经济资料科学及程序语言等，曾出版《R语言：深入浅出财经计量》《R资料采矿与数据分析：以GUI套件Rattle结合程序语言实作》《资料分析轻松学：R Commander高手捷径》《Eviews高手：财经计量应用手册》等多部著作。

【目录】

第 1 讲  分析型企业的概念    001

大数据有大用   ▲007

数据分析过程涉及的两个大数据环境   ▲009

算法的概念   ▲013

数据分析之信息概论   ▲017

测量的哲学——自我学习之路   ▲030

本书内容安排   ▲032

 

第 2 讲  统计分布的数字特征    037

统计图   ▲040

平均值   ▲041

四分位距   ▲043

标准差   ▲045

偏度   ▲047

峰度   ▲049

分析大数据时需要注意的问题   ▲051

商业模式的数字挑战   ▲052

 

第 3 讲  时间序列    053

时间序列的概念   ▲057

时间序列的特点   ▲057

时间序列分析之低频分析   ▲059

时间序列的分类分析   ▲061

时间序列分析之日高频分析   ▲069

分类分析   ▲072

时间序列分析之日内高频分析   ▲077

分析大数据时需要注意的问题   ▲080

预测失灵   ▲081

 

第 4 讲  期望值与信赖区间    083

期望的概念   ▲087

简单的统计原理   ▲087

R Commander 项目实战   ▲096

残差诊断   ▲103

R 语言程序实战   ▲113

分析大数据时需要注意的问题   ▲117

基于区块链的决策思考  ▲120

 

第 5 讲  二元选择模型与 Logistic 模型    123

二元选择模型   ▲126

R Commander 项目实战   ▲131

R 语言程序实战   ▲137

分析大数据时需要注意的问题   ▲142

大数据的经济预测   ▲144

 

第 6 讲  主成分分析    147

主成分分析的概念   ▲150

R Commander 项目实战   ▲153

R 语言程序实战   ▲168

分析大数据时需要注意的问题   ▲173

都是预测惹的祸   ▲174

 

第 7 讲  聚类分析    177

聚类分析的基本概念   ▲180

R Commander 项目实战    ▲184

R 语言程序实战   ▲196

分析大数据时需要注意的问题   ▲203

平台经济的数据决策   ▲204

 

第 8 讲  决策树    207

决策树的概念   ▲210

决策树的分类原理   ▲210

R Commander 项目实战   ▲213

R 语言程序实战   ▲222

分析大数据时需要注意的问题   ▲230

当数据变成噪声   ▲232

 

第 9 讲  随机森林    235

随机森林的概念   ▲238

随机森林的特点   ▲239

R Commander 项目实战   ▲239

R 语言程序实战  ▲248

分析大数据时需要注意的问题   ▲250

都是随机惹的祸   ▲251

 

第 10 讲  购物车分析    253

购物车分析的概念   ▲256

关联分析的原理   ▲256

R Commander 项目实战   ▲258

R 语言程序实战   ▲263

分析大数据时需要注意的问题   ▲278

数据产品化——大数据决策的最后一段路   ▲280

 

附录 A  关于 R 语言的安装    283

R 语言简介及安装   ▲284

R Commander 简介   ▲291

安装 R Commander   ▲292

附录 B  rattle 包的安装    295

加载外部数据   ▲298

加载 R 语言内置数据   ▲301

 

附录 C  数据文件的读取和 MySQL 数据库的使用    303

数据的读取   ▲304

使用数据库读取数据   ▲317

常用的数据处理函数   ▲321

数据计算函数 apply() 家族   ▲322