0人評分過此書

資料科學的良器:R語言在行銷科學的應用

出版日期
2021/09/29
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789864348794

文化部計次

借閱規則
借閱天數 14
選擇分享方式

推薦本館採購書籍

您可以將喜歡的電子書推薦給圖書館,圖書館會參考讀者意見進行採購

讀者資料
圖書館 桃園市立圖書館
* 姓名
* 身分
系所
* E-mail
※ 我們會寄送一份副本至您填寫的Email中
電話
※ 電話格式為 區碼+電話號碼(ex. 0229235151)/ 手機格式為 0900111111
* 請輸入驗證碼
Marketing Science Using R
重點探討行銷科學領域相關統計觀念及R語言

*內容詳解行銷科學的應用
*強化解決行銷領域的問題
*配合豐富的行銷實例說明
*輕鬆理解並有效解決問題

本書適用於對行銷科學方法感興趣的讀者,不管是有心進入行銷領域的資訊管理背景人士,或是尋找量化分析工具的行銷從業人員,提供了理論與實務的最佳參考書籍。


【本書特色】
*直指行銷科學領域的應用層面,以解決問題導向,而不是純粹的談R程式語法。
*詳細的程式碼解說,每個實例都可以是本書的起讀點。
*捨SPSS、SAS、Stata等有版權的軟體不由,而以開源軟體R切入。
*專章探討資料視覺化,兼顧極簡與吸睛,可突破文字敘述的盲點。
*深入闡述衡量尺度(Scale)的應用,因為並非所有數字都含有一樣多的訊息。
*很多實例出自多變量教科書,如大學生論啤酒,但經R語言重新詮釋,可由旋轉和反射的剛性運動(Rigid motions),而豁然開朗。
*碰到大樣本的集群分析(Cluster alysis),可透過非階層式的K-means方法,找出羣組及各羣組屬性均值。
*多元尺度法(MDS)與知覺圖繪製上,除採用Kruskal壓力係數外,又引人RSQ指標,擴展讀者視野。
*介紹主成份分析(PCA)與知覺定位圖,更引入令人目不轉睛的雙標圖(Biplot),因為雙標圖可以像散布圖一樣輕鬆閱讀。
*介紹近來興起的對應分析(CA),除探討繪製知覺圖外,展現將眾多的樣本和眾多的變數同時繪到同一張圖解上的「全覽圖」。
*互聯網及社群媒體等的興起,導致了空前的資料量,讓人目不暇給。介紹兩大新的見解:推薦系統及情緒分析,以便按圖索驥。
*介紹中文字斷詞器的用法,破解讀者望而生畏的先驗。
*除了直接應用R套件函式外,探索其背後的演算依據及其程序驗證。


【好評推薦】

善用AIoT 搶占行銷先機
本書中,廖博士與葉世聰先生巧妙的應用R 語言技術,在與行銷科學相關的統計、資料視覺化、市場區隔、知覺圖及商品推薦等各個行銷領域,以數理分析的架構,逐一闡述,簡明扼要,對有志於行銷的人士而言,實乃非常實用的工具書,也是行銷學界的一大福音。相信讀者閱讀此書也能同我一樣從中獲得喜樂與智慧。
--微程式集團(U-Bike 系統商)前副執行長 朱益民

數位行銷贏家的致勝關鍵
有幸與廖如龍博士曾經在IBM、Oracle 顧問部門一同共事,知悉他累積相當豐富的產業經驗,並且在大學兼任教職的教學經驗,彙整了產學研專業和產業知能,結合現今熱門的R 語言運用於行銷學領域,如獲神兵利器,編撰成教科書,讓莘莘學子如沐春風、如虎添翼,個人深感欽佩。
--前資誠(PwC Taiwan)創新諮詢公司 副總經理 莊明霖

結合理論與實務,找出痛點,對症下藥
敝人近年在行銷管理教學經驗中,發現一般行銷管理教科書的內容常常「點到為止」,只交代了概念、案例及策略,但在實務操作面的內容常有不足。廖如龍博士與其共同作者葉世聰先生顯然是知道我的「痛點」,繼《R 語言在管理領域的應用》一書成功地為企業經營管理問題提供解決方案之後,二人繼續以R 語言為應用工具,結合兩人的行銷管理智慧,匯集成本次著作《R 語言在行銷科學的應用》,為有心進入行銷領域的資訊管理背景人士,抑或苦無合適量化分析工具的行銷從業人員,提供了一部結合理論與實務的最佳參考書籍。
--國立清華大學科技管理研究所副教授 吳清炎博士

穿越理論與實務.傳統與現代的行銷規劃案頭書
行銷主管最大的任務,乃在發掘行銷機會、行銷推廣以及問題的確認,從不同產品市場找尋市場上未被滿足的需求,有效溝通商品特色,同時評估企業行銷活動之有效性,找尋公司行銷過程中的問題點,並加以改善。這項工作極為困難!筆者有幸看到這本《R 語言在行銷科學的應用》的出版,兩位作者深入淺出地從行銷理論、資料分析方法論乃至R 語言的運用,做了理論的詳細說明與介紹,書中也舉出實際的範例運用,是一本不可多得的工具書。
--佛光大學管理學系副教授 蔡明達
  • 推薦序
  • 作者序
  • 本書簡介
  • 1 行銷科學與相關統計觀念及 R 語言
    • 1-1 從行銷研究到行銷科學
    • 1-2 本書使用到的統計技術暨 R 軟體的呈現
    • 1-3 IT 部門與行銷部門的協調
  • 2 資料視覺化
    • 【實例一】 南丁格爾的玫瑰圖(Florence Nightingale’s Rose Diagram)
    • 【實例二】 加拿大公職人員的語言能力(linguistics proficiency)百分比
    • 【實例三】 1986 年挑戰者號(Challenger):災難檢討與有助於決策的事件散布圖的擬合曲線(fitted curve)
    • 【實例四】 2020 年 Coronavirus 疫情地圖
  • 3 區隔的選擇
    • 3-1 市場區隔的基礎與統計意涵
    • 3-2 階層式集群法(Hierarchical method)
    • 3-3 非階層式集群法(Nonhierarchical method)
  • 4 知覺圖的確認
    • 4-1 知覺定位圖的描繪與統計意涵
    • 4-2 多元尺度法(MDS)與知覺圖繪製
    • 4-3 主成份分析(Principle Component Analysis,PCA)與知覺圖繪製
    • 4-4 對應分析(Correspondence Analysis,CA)與知覺圖繪製
  • 5 商品推薦
    • 5-1 商品的推薦與統計意涵
    • 5-2 使用者與商品分類
    • 5-3 協同過濾(Collaborative Filtering)與推薦系統評估
    • 5-4 基於內容(Content - based Filtering)過濾
  • 6 情感分析、意見探勘
    • 【實例一】 從糖尿病藥物論壇 (Diabetes Drug Forums)中汲取消費者對不良藥物反應(ADR)的討論,產生市場結構感知圖
    • 【實例二】 分析某電子媒體社會新聞情感屬性
    • 【實例三】 收集國際財經專題訊息並自建財經領域專用情感辭典

評分與評論

請登入後再留言與評分
幫助
您好,請問需要甚麼幫助呢?
使用指南

客服專線:0800-000-747

服務時間:週一至週五 AM 09:00~PM 06:00

loading