商務數據分析(2016年清華大學出版社出版的圖書)

商務數據分析(2016年清華大學出版社出版的圖書)

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《商務數據分析》是2016年11月清華大學出版社出版的圖書,作者是佘莉、劉闖、韓筱璞、劉潤然、賈春曉、周銀座、王澎。

基本介紹

  • 中文名:商務數據分析
  • 作者:佘莉、劉闖、韓筱璞、劉潤然、賈春曉、周銀座、王澎
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版時間:2016年11月
  • 定價:25 元
  • ISBN:9787302411970
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書系統介紹網際網路商務數據分析中的基本問題。全書共8章,可分為3部分。第一部分是引言,通過大數據時代,特別是網際網路商務大數據的介紹,使讀者對商務數據的概念和用途有一個基本的認識。第二部分是基礎方法和技術部分,由第2~第5章組成,從數據分析的基本思路、系統指標體系出發,介紹數據的相關分析、回歸分析、時間序列分析等基本的數據挖掘技術和方法。第三部分是數據分析套用部分,由第6~第8章組成,主要涉及網際網路商務數據分析的一些前沿課題,從用戶行為分析、推薦算法設計、社會網路分析3個層面介紹數據分析在商務中的套用,此部分內容的擴展性很強,強調以用戶為中心的現代商務特點。
本書內容新穎,敘述清晰,圖文並茂,既可作為高等學校電子商務相關專業的教材,也可供從事電子商務的研究人員和從業人員學習參考。

圖書目錄

第1章大數據時代1
1.1大數據時代到來1
1.1.1什麼是大數據2
1.1.2商務行為電子化3
1.1.3個性化行銷與精準行銷5
1.2數據的模式——用戶行為7
1.2.1行為主體的特徵數據7
1.2.2主體間的關係數據9
1.3數據的存儲與收集10
1.3.1傳統的數據倉庫10
1.3.2大數據時代的存儲——hadoop12
1.3.3數據收集的方法14
課後習題15
第2章商務數據分析的思路16
2.1市場分析16
2.1.1理解市場18
2.1.2細分市場21
2.1.3了解公司在市場中的地位24
2.2行業競爭分析24
2.2.1了解行業數據24
2.2.2深入使用對手產品25
2.2.3定時更新競業數據26
2.3產品形態26
2.3.1數據的定性26
2.3.2數據的定量27
2.3.3流量統計282.3.4系統日誌分析28
課後習題29〖2〗〖2〗〖4〗商務數據分析〖3〗〖3〗第3章電子商務系統的指標體系30
3.1網站運營指標30
3.1.1流量指標30
3.1.2商品類目指標32
3.1.3供應鏈指標32
3.2經營環境指標32
3.2.1外部競爭指標32
3.2.2內部購物指標33
3.3銷售業績指標33
3.3.1網站銷售業績指標34
3.3.2訂單指標34
3.4行銷活動指標35
3.5客戶價值指標36
3.5.1客戶指標36
3.5.2新客戶指標36
3.5.3老客戶指標36
課後習題40
第4章相關和回歸分析41
4.1相關分析41
4.1.1相關分析概念41
4.1.2相關分析的種類41
4.1.3相關係數43
4.2一元線性回歸48
4.2.1一元線性回歸模型49
4.2.2參數的最小二乘估計49
4.2.3回歸直線的擬合優度51
4.2.5回歸方程預測問題53
4.3多元線性回歸54
4.3.1多元線性回歸模型和回歸方程55
4.3.2估計的多元回歸方程55
4.3.3參數的最小二乘估計55
4.3.4回歸方程的擬合優度55
4.4變數選擇與逐步回歸57
4.4.1向前選擇58
4.4.2向後剔除58
4.4.3逐步回歸58
4.4.4最優子集法58
課後習題59
第5章時間序列分析和套用60
5.1什麼是時間序列60
5.2時間序列分析方法 61
5.2.1平均預測法63
5.2.3趨勢外推預測方法71
5.3時間序列分析軟體74
5.3.1常用軟體74
5.3.2推薦軟體——SPSS74
5.4利用 SPSS 和 Matlab 進行時間序列預測74
5.4.1移動平均和滑動平均計算74
5.4.2季節性預測76
課後習題78
第6章用戶行為分析80
6.1基礎知識: 冪律分布及其性質80
6.2用戶行為的統計特性的實證分析83
6.2.1用戶行為的時間統計特性83
6.2.2用戶行為空間統計特性87
6.3用戶行為模型94
課後習題96
第7章推薦系統97
7.1推薦系統的概念97
7.1.1什麼是推薦系統97
7.1.2個性化推薦的意義98
7.1.3推薦系統的組成99
7.1.4推薦系統評價指標99
7.2基於關聯規則的推薦系統100
7.3協同過濾的推薦系統103
7.4基於網路結構的推薦系統108
7.4.1圖和二部分圖108
7.4.2基於網路結構的推薦算法108
7.5推薦系統套用110
7.5.1亞馬遜: 電子商務111
7.5.2豆瓣: 社交網路112
7.5.3未來個性化推薦發展的可能方向112
課後習題114
第8章商務數據的社會網路化分析115
8.1點、線和數據115
8.2強關係與弱關係117
8.3社群的劃分119
8.4尋找意見領袖122
課後習題126
參考文獻127

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