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R用于营销研究和分析

  • 书
  • ©2019

概述

作者：
  1. 克里斯·查普曼

    1. 谷歌，美国西雅图

    查看作者出版物

    您还可以在中搜索此作者 公共医学   谷歌学者

  2. Elea McDonnell Feit公司

    1. 美国费城德雷塞尔大学

    查看作者出版物

    您还可以在中搜索此作者 公共医学   谷歌学者

  • 专门针对营销应用程序引入R
  • 提供完成即时任务所需的R语法背景
  • 包括更新的R代码和程序包
  • 介绍一种在课堂上或通过自学教授营销分析的完整方法
  • 为自学提供章节末练习，为讲师提供课堂幻灯片

系列丛书的一部分： 使用R！（使用R）

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目录（14章）

  1. 前部物质

    第i-xx页
    下载章节PDF格式

  2. R的基础知识

    1. 前部物质

      第1-1页
      下载章节PDF格式

    2. 欢迎来到R

      • Chris Chapman、Elea McDonnell Feit
      第3-12页

    3. R语言概述

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第13-45页

  3. 数据分析基础

    1. 前部物质

      第47-47页
      下载章节PDF格式

    2. 描述数据

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第49-77页

    3. 连续变量之间的关系

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第79-109页

    4. 比较组：表和可视化

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第111-132页

    5. 比较组：统计测试

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第133-155页

    6. 确定结果的驱动因素：线性模型

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第157-190页

  4. 高级营销应用程序

    1. 前部物质

      第191-191页
      下载章节PDF格式

    2. 降低数据复杂性

      • Chris Chapman、Elea McDonnell Feit
      第193-221页

    3. 其他线性建模主题

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第223-264页

    4. 验证性因素分析与结构方程建模

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第265-297页

    5. 细分：聚类和分类

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第299-340页

    6. 市场篮子分析关联规则

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第341-362页

    7. 选择建模

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第363-398页

    8. 行为序列

      • 克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）
      第399-427页

  5. 背景资料

    第429-487页
    下载章节PDF格式
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关键词

关于这本书

第二版营销研究和分析R继续是学习R进行营销研究的最佳场所。这本书 是对市场研究从业者R的力量的完整介绍。本文从概念的角度描述了统计模型，只假设了统计学的入门知识，只需要很少的数学知识。实践章节要求读者从一开始就与R互动，从而加速学习进程。核心主题包括R语言、基本统计、线性建模和数据可视化，这些都是分析的一个组成部分。

后面的章节涵盖了更高级的主题，但目的是让所有分析师都能接近。这些部分研究了R中的逻辑回归、客户细分、分层线性建模、市场篮子分析、结构方程建模和联合分析。本文以最简单的方法唯一地介绍了贝叶斯模型，演示和解释贝叶斯方法以及用于方差分析、线性模型、基于度量和选择的联合分析的传统分析。

本书强调数据可视化、模型评估和统计直觉的开发，为任何希望开发或改进营销应用程序R技能的分析师提供指导。

第二版增加了该书对学生和教师的实用性，包括练习和课堂幻灯片。同时，它保留了所有使其成为从业者重要资源的功能：非数学的阐述、模拟现实世界营销问题的示例、研究方法的直观指导以及立即适用的代码。 

作者和附属机构

  • 谷歌，美国西雅图

    克里斯·查普曼

  • 美国费城德雷塞尔大学

    Elea McDonnell Feit公司

关于作者

克里斯·查普曼博士是谷歌首席定量研究员，《查普曼与费特》（Chapman&Feit）一书的作者，R代表营销研究和分析（施普林格，2015）。在更广泛的行业中，他是2017年高级研究技术论坛的主席，美国营销协会执业者理事会的前任主席，以及其他几个会议和行业委员会的成员。Chris是谷歌内部的“联合分析传道者”，也是外部定量营销社区的热心贡献者，他定期介绍研究创新，并教授R、联合分析、战略建模和其他分析主题的研讨会。

Elea McDonnell Feit公司是德雷克塞尔大学市场营销助理教授，沃顿商学院市场营销高级研究员。她喜欢将定量方法提供给广大受众，并教授有关广告测量、营销实验、R营销分析、离散选择建模和分层贝叶斯方法的研讨会和课程。她积极参与包括AMA高级研究技术论坛和INFORMS商业分析在内的从业者会议组织委员会，是Chapman&Feit的作者，R代表营销研究和分析（施普林格，2015）。

 

 

书目信息

  • 书籍标题以下为：R用于营销研究和分析

  • 作者以下为：克里斯·查普曼（Chris Chapman）、埃莉亚·麦克唐奈尔·费特（Elea McDonnell Feit）

  • 系列标题以下为： 使用R！

  • DOI程序以下为：https://doi.org/10.1007/978-3-030-14316-9

  • 出版商以下为：施普林格商会

  • 电子书包以下为： 数学与统计学,数学与统计学（R0）

  • 版权信息以下为：2019年瑞士施普林格自然公司

  • 软封面ISBN以下为：978-3-030-14315-2发布日期：2019年4月8日

  • 电子书ISBN以下为：978-3-030-14316-9发布日期：2019年3月28日

  • ISSN系列以下为： 2197-5736

  • E-ISSN系列以下为： 2197-5744

  • 版本号以下为：2

  • 页数以下为：XX、 487个

  • 插图数量以下为：82幅黑白插图，69幅彩色插图

  • 话题以下为： 统计与计算/统计程序, 商业、管理、经济、金融、保险统计, 营销

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