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R语言数据分析项目精解——理论、方法、实战 - 罗荣锦
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第6章　变量筛选技术

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2024-04-30 07:51:28
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  • 封面
  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章　互联网+统计学+R语言
    • 1.1　互联网中的统计学
      • 1.1.2　统计学的发展
      • 1.1.3　大数据时代的统计学
    • 1.2　R语言——互联网与统计学的桥梁
    • 1.3　本书结构
  • 第2章　R语言基础
    • 2.1　安装R语言
      • 2.1.2　安装RStudio
      • 2.1.3　R包
      • 2.1.4　帮助
    • 2.2　R语言基本对象
      • 2.2.2　向量
      • 2.2.3　矩阵和数组
      • 2.2.4　列表
      • 2.2.5　数据框
      • 2.2.6　因子
      • 2.2.7　数据类型的辨别和转换
      • 2.2.8　数据类型和对象关系
    • 2.3　工作空间和查看对象
      • 2.3.2　遍历、创建、删除文件夹
      • 2.3.3　查看对象的方法
    • 2.4　数据导入和导出
      • 2.4.2　数据导出
    • 2.5　操作符和函数
      • 2.5.1　操作符
      • 2.5.2　函数
    • 2.6　数据集操作
      • 2.6.1　变量操作
      • 2.6.2　数据集操作
      • 2.6.3　数据集连接
      • 2.6.4　数据汇总
    • 2.7　控制流
      • 2.7.2　条件执行
      • 2.7.3　next和break
    • 2.8　自定义函数
  • 第3章　互联网运营指标的建立
    • 3.1　项目背景、目标及方案
      • 3.1.2　项目目标
      • 3.1.3　项目方案
    • 3.2　项目技术理论简介
      • 3.2.2　登录和激活
      • 2.2.3　访问深度和吸引力
      • 3.2.4　订单指标
      • 3.2.5　网站或APP性能指标
      • 3.2.6　转化率
      • 3.2.7　层次分析法
    • 3.3　项目实践
      • 3.3.2　制作对比型指标及趋势线
      • 3.3.3　创建用户价值和活跃度指标
  • 第4章　指标监控系统
    • 4.1　项目背景、目标及方案
      • 4.1.2　项目目标
      • 4.1.3　项目方案
    • 4.2　项目技术理论简介
      • 4.2.1　时间序列基本统计量
      • 4.2.2　数据观测与描述性统计
      • 4.2.3　随机性
      • 4.2.4　周期性
      • 4.2.5　节假日模式识别
      • 4.2.6　建模数据集的建立
      • 4.2.7　指标监控方法（不含节假日）
      • 4.2.8　节假日指标监控方法
      • 4.2.9　R语言实例代码
    • 4.3　项目实践
      • 4.3.1　数据概览
      • 4.3.2　节假日模式识别
      • 4.3.3　模型数据集的建立
      • 4.3.4　指标监控（非节假日）
      • 4.3.5　节假日指标监控
      • 4.3.6　总结
  • 第5章　用数据驱动业务——AB测试
    • 5.1　项目背景、目标和方案
      • 5.1.2　项目目标
      • 5.1.3　项目方案
    • 5.2　项目技术理论简介
      • 5.2.2　整体评估指标
      • 5.2.3　概率论预备知识
      • 5.2.4　假设检验
      • 5.2.5　三个问题
    • 5.3　项目实践
  • 第6章　变量筛选技术
    • 6.1　项目背景、目标和方案
      • 6.1.2　项目目标
      • 6.1.3　项目方案
    • 6.2　项目技术理论简介
      • 6.2.1　变量相关性
      • 6.2.2　变量筛选
      • 6.2.3　变量降维
      • 6.2.4　R语言实例代码
    • 6.3　项目实践
      • 6.3.1　变量筛选
      • 6.3.2　变量降维
  • 第7章　构建用户画像系统
    • 7.1　项目背景、目标和方案
      • 7.1.2　项目目标
      • 7.1.3　项目方案
    • 7.2　项目技术理论简介
      • 7.2.2　用户画像应用领域
      • 7.2.3　用户画像分类
      • 7.2.4　用户画像构建
      • 7.2.5　用户画像标签的数值处理方法
    • 7.3　项目实践
  • 第8章　从数据中寻找优质用户
    • 8.1　项目背景、目标和方案
      • 8.1.2　项目目标
      • 8.1.3　项目方案
    • 8.2　项目技术理论简介
      • 8.2.1　逻辑回归的基本概念
      • 8.2.2　建模流程
      • 8.2.3　模型开发阶段
      • 8.2.4　模型验证阶段
      • 8.2.5　模型测试阶段
      • 8.2.6　商业应用流程
      • 8.2.7　R语言实例代码
    • 8.3　项目实践
      • 8.3.1　数据探索
      • 8.3.2　数据处理
      • 8.3.3　建立模型
      • 8.3.4　模型验证
      • 8.3.5　总结
  • 第9章　文本挖掘——点评数据展示策略
    • 9.1　项目背景、目标和方案
      • 9.1.2　项目目标
      • 9.1.3　项目方案
    • 9.2　项目技术理论简介
      • 9.2.2　用户相似度模型
      • 9.2.3　情感性分析
      • 9.2.4　R语言实例代码
    • 9.3　项目实践
      • 9.3.1　若干自定义函数
      • 9.3.2　文本质量量化指标模型
      • 9.3.3　用户相似度模型
      • 9.3.4　情感性分析
      • 9.3.5　总结
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