营销数据科学-用R和Python进行预测分析的建模技术

本书特色

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本书面向市场营销特定领域中的大量典型问题，如产品设计、需求预测、价格研究、客户选择、推荐系统等，通过理论和实际的R/Python实现，深入浅出地给出了详细的数据科学解决方案。本书适合作为高等院校预测分析学等相关专业的教材，也适用于准备探索数据科学的人。

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作者简介

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美国西北大学预测分析专业主任，主持制定了该专业的大部分核心课程。同时，他还是大数据应用的开发者。在进入学术界之前，他有15年的IT商务和交通行业背景，他在威斯康辛大学麦迪逊分校教授市场营销和商务决策方面的课程。

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目录

译者序前言第1章　了解市场1第2章　预测消费者的选择9第3章　锁定目标客户16第4章　开发新客户28第5章　维系客户39第6章　产品定位51第7章　开发新产品66第8章　产品促销72第9章　推荐产品86第10章　评估品牌和价格98第11章　利用社交网络123第12章　关注竞争对手140第13章　销售预测150第14章　重新定义营销研究157附录A　数据科学方法163A.1　数据库系统和数据准备164A.2　传统统计与贝叶斯统计166A.3　回归与分类167A.4　数据挖掘与机器学习172A.5　数据可视化174A.6　文本和情感分析174A.7　时间序列与市场响应模型179附录B　营销数据来源182B.1　测量理论182B.2　测量水平184B.3　抽样186B.4　营销数据库189B.5　万维网190B.6　社交媒体192B.7　调查192B.8　实验206B.9　采访208B.10　焦点小组210B.11　现场研究211附录C　案例研究214C.1　AT&T选择研究214C.2　匿名微软网站数据215C.3　银行营销研究215C.4　波士顿住房研究216C.5　电脑选择研究217C.6　DriveTime厢式轿车221C.7　Lydia E. Pinkham医药公司224C.8　宝洁洗衣皂224C.9　返送公仔225C.10　Studenmund餐厅225C.11　悉尼交通研究227C.12　ToutBay再次起航227C.13　两个月工资230C.14　威斯康星州德尔斯232C.15　威斯康星州彩票销售234C.16　维基百科投票237附录D　代码与实用程序239参考文献252索引284

封面

书名:营销数据科学-用R和Python进行预测分析的建模技术

作者:托马斯W.米勒

页数:291

定价:¥79.0

出版社:机械工业出版社

出版日期:2017-03-01

ISBN:9787111559023

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