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书籍 信息

 

本书在简要介绍 数据 分析的 统计 学基础后，结合实例阐释线性回归、 逻辑 回归、 决策 树、随机森林、聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘等常用 算法 的原理与应用，并通过覆盖诸多业务场景的 案例 ，如 零售 超市业绩评估、 广告 营销 渠道分析、网约车 运营 分析、网站改版分析等，呈现 数据分析 的思路与 方法 。最后，本书还探索了ChatGPT在数据分析中的应用。

无论是数据分析初学者、数据营销分析人员、数据 产品 经理，还是数据 科学 相关专业学生，都可通过本书了解并 学习 实用的数据分析知识和技能。

目录:
第1章　数据分析的 统计学 基础 1
第2章　多元线性回归实现房价预测 29
第3章　逻辑回归预测电信客户流失情况 49
第4章　决策树实现信贷违约预测 70
第5章　随机森林预测宽带订阅 用户 离网 94
第6章　 深入浅出 层次聚类 106
第7章　K-Means聚类实现客户分群 124
第8章　基于不平衡分类算法的反欺诈模型 134
第9章　主成分分析实现客户信贷评级 145
第10章　Apriori算法实现 智能 推荐 155
第11章　从变量到指标体系 168
第12章　零售超市业绩评估 171
第13章　广告营销渠道分析 179
第14章　网约车司机单日 工作 情况分析 185
第15章　网约车 城市 运营情况分析 198
第16章　AB测试- 教育 类网站改版分析 216
第17章　用户 价值 分析 232
第18章　用户留存分析 247
第19章　ChatGPT在数据分析领域的应用 259

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