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出版者:机械工业出版社

作者:李明

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2014-4

价格:79

装帧:

isbn号码:9787111459712

丛书系列:

图书标签:

R
数据分析
网站分析
R语言
数据挖掘
统计
analysis
人工智能
R语言
数据分析
网站分析
统计学
编程
数据可视化
机器学习
商业分析
数据科学
可视化

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具体描述

《R语言与网站分析》从互联网应用角度对R语言如何实现数据挖掘和指标分析等问题做了阐述。通过诸多真实应用案例的分析，作者试图为读者建立起一座沟通数学原理和互联网实际业务应用的桥梁。同时本书给出了案例中的完整代码以及分析过程，力图帮助读者充分理解R语言是如何实现算法的。

《R语言与网站分析》是目前为止国内唯一一本阐述如何使用R语言来分析和挖掘互联网数据的应用性书籍。书中使用大量的实际案例，把数学原理同R语言实现方案有机结合起来。力图通过案例分析达到举一反三的效果，进而指导读者在日后的实际工作中进行应用。同时书中也阐述众多常用的数据分析和挖掘的方法和原理，对于非互联网的从业人员也很有指导意义

《R语言与网站分析》是一本旨在帮助读者掌握利用R语言进行全面、深入的网站数据分析的实操指南。本书不涉及具体网站的运营策略、SEO技巧、广告投放、内容营销或用户体验设计等直接面向业务执行层面的内容，而是将焦点完全集中在如何运用R语言强大的数据处理、统计建模和可视化能力，从数据本身出发，提炼出有价值的洞察。本书的核心在于构建一个清晰、系统的R语言在网站分析领域的应用框架。读者将学习如何高效地收集、清洗和整理来自各种网站分析工具（如Google Analytics、Adobe Analytics等）的原始数据。这包括但不限于处理缺失值、异常值，进行数据格式转换，以及合并来自不同来源的数据集。我们将深入探讨R语言中处理大数据集的技巧，以及如何利用常用的数据处理包（如`dplyr`、`tidyr`）来优化数据预处理流程，为后续的分析打下坚实基础。统计建模是本书的另一重要组成部分。我们将引导读者掌握如何运用R语言中的统计函数和模型来分析网站流量的来源、用户行为路径、转化率等关键指标。从基础的描述性统计分析，到更复杂的推断性统计，如假设检验、A/B测试数据的分析，再到时间序列分析以预测网站流量趋势，本书将提供详实的R代码示例和理论解释。我们会重点介绍如何使用R中的统计建模包（如`stats`、`lme4`）来构建模型，并解释模型结果的实际含义，帮助读者理解数据背后的统计规律。可视化在网站分析中扮演着至关重要的角色，它能直观地呈现数据洞察，辅助决策。本书将详细介绍如何使用R语言中最流行的可视化包（如`ggplot2`、`plotly`）来创建各类精美的图表。读者将学习如何绘制流量趋势图、用户来源饼图、行为漏斗图、热力图等，并掌握如何通过调整图表元素（颜色、标签、图例）来增强图表的可读性和信息传达效率。此外，我们还会介绍如何创建交互式图表，使分析报告更具动态性和吸引力，方便用户在不同维度下探索数据。本书还将重点讲解如何利用R语言进行用户行为的深度挖掘。这包括但不限于用户分群（如RFM模型、聚类分析）、用户生命周期价值（LTV）的估算，以及如何通过分析用户在网站上的交互行为来识别潜在的流失用户和高价值用户。我们将展示如何利用R的机器学习库（如`caret`、`randomForest`）来实现这些分析，并对模型进行评估和优化。在数据预处理和特征工程方面，本书将详细阐述如何从原始数据中提取出对分析更有价值的特征。例如，如何从用户访问日志中提取出首次访问、回访、停留时长、访问频率等特征；如何对文本数据（如搜索关键词、评论）进行预处理和向量化，以便进行后续的文本分析。本书特别强调了代码的复用性和可维护性。我们将提倡良好的编程实践，如编写函数、模块化代码，并鼓励读者利用R Markdown等工具来生成可重复的分析报告，将代码、分析结果和解释整合在一起，极大地提升工作效率和透明度。总而言之，《R语言与网站分析》是一本专注于技术实现的指南，它将带领你走进R语言的世界，让你掌握一套强大的工具集，能够独立地从网站数据中提取深层洞察，为数据驱动的决策提供坚实的技术支撑，而无需涉及具体的业务策略和执行细节。本书的目标是赋能读者，使其能够运用R语言的力量，以一种更加科学、量化的方式来理解和分析网站的运行状况。

作者简介

李明，曾就读于锦州市锦州中学毕业于沈阳理工大学信息工程学院电子科技与技术系，曾就职于凡客诚品、居然之家等大型电子商务公司。目前就职于优酷土豆网。研究方向是R语言同互联网数据分析/挖掘的结合。撰写过大量R语言的基础和高级应用类文章，对互联网数据统计系统的R语言实践有较深研究。

联系方式：博客www.bassary.com；微博 www.weibo.com/2382348263。

目录信息

前言
第1章　统计思维与网站分析 1
1.1　不确定与确定 1
1.2　统计分析方法 4
1.2.1　细分分析 4
1.2.2　对比分析 6
1.2.3　趋势分析 7
1.3　网站分析概要 7
1.3.1　解决用户需求 7
1.3.2　寻找新的用户需求 10
第2章　R语言数据操作基础 11
2.1　R简介 11
2.2　了解R软件 11
2.2.1　软件安装 11
2.2.2　R软件界面 12
2.2.3　工作目录 14
2.2.4　命令行交互 15
2.2.5　命令脚本文件 16
2.2.6　工作空间数据 16
2.2.7　帮助 17
2.2.8　R语言入门 18
2.2.9　扩展算法包 19
2.3　R语言的数据类型 21
2.4　对象及其属性 23
2.4.1　固有属性：模式和长度 24
2.4.2　读取和设置属性值 24
2.4.3　对象的搜索和删除 25
2.5　向量 26
2.5.1　创建向量 26
2.5.2　向量索引 26
2.5.3　向量编辑 29
2.5.4　向量排序 29
2.5.5　向量去重 30
2.5.6　缺失值处理 30
2.5.7　向量间操作 31
2.6　矩阵和数组 31
2.6.1　创建矩阵 32
2.6.2　矩阵索引 33
2.6.3　矩阵编辑 34
2.6.4　矩阵的运算 35
2.6.5　数组 37
2.6.6　apply函数应用 38
2.7　列表和数据框 39
2.7.1　列表的创建和索引 39
2.7.2　列表编辑 40
2.7.3　数据框的创建和名称 40
2.7.4　数据框索引 41
2.7.5　数据框编辑 43
2.7.6　缺失值处理 44
2.8　因子 44
2.8.1　无序和有序因子 45
2.8.2　连续数据的离散化 46
2.9　字符串操作 47
2.9.1　字符串长度nchar 48
2.9.2　字符串合并和分割 48
2.9.3　字符串内部字符的读取和替换 49
2.9.4　正则表达式 52
2.10　常用数据的创建 53
2.10.1　因子序列的创建 53
2.10.2　等差序列的创建 54
2.10.3　随机抽样sample 54
2.10.4　重复序列rep 55
2.10.5　概率分布 55
2.11　控制流 58
2.11.1　分支语句 58
2.11.2　循环语句 59
2.12　运算符、函数和过程 61
2.12.1　常用运算符 61
2.12.2　函数 62
2.12.3　过程 63
2.13　数据的读写等操作 64
2.13.1　读取数据 64
2.13.2　输出数据 68
第3章　R语言的绘图基础 69
3.1　概述 69
3.2　颜色以及文字/点/线参数的设置 69
3.2.1　颜色 71
3.2.2　文字元素相关参数设置 76
3.2.3　点元素相关参数设置 77
3.2.4　线元素相关参数设置 79
3.3　低级绘图函数 80
3.3.1　引例 80
3.3.2　标题 81
3.3.3　图例 83
3.3.4　坐标轴 84
3.3.5　边框 88
3.3.6　网格线 89
3.3.7　点 90
3.3.8　线 91
3.3.9　文字 94
3.3.10　多边形 96
3.4　高级绘图函数以及常用绘图应用 96
3.4.1　图形类型的选择 96
3.4.2　散点图 98
3.4.3　气泡图 100
3.4.4　曲线图 102
3.4.5　柱状图 105
3.4.6　条形图 109
3.4.7　饼图 111
3.4.8　面积堆积图 115
3.4.9　直方图和密度曲线图 118
3.5　绘图窗口操作函数 120
3.5.1　单一窗口中的子绘图区域布局 120
3.5.2　绘图窗口操作 120
第4章　单指标分析 121
4.1　指标描述 121
4.1.1　平均值和集中趋势 121
4.1.2　正态分布 126
4.1.3　频数分析 130
4.1.4　描述性分析指标 131
4.2　异常点监控 133
4.2.1　概述 133
4.2.2　P控制图：监控转化率型指标 135
4.2.3　单值–均值控制图 142
4.2.4　单值–移动极差控制图 147
4.3　连续型指标的对比 150
4.3.1　数据变换 150
4.3.2　假设检验 152
4.3.3　相同指标内的两组数对比：T检验 153
4.3.4　相同指标内的多组数据对比：单因素方差分析 156
4.3.5　单因素协方差分析 163
4.4　分类型指标的对比 167
4.4.1　列联表分析 167
4.4.2　卡方独立性检验 172
第5章　时间序列分析 177
5.1　时间序列 177
5.2　增长率 180
5.2.1　环比增长率 180
5.2.2　同比增长率 181
5.3　移动平均 181
5.3.1　数学原理概述 181
5.3.2　filter函数 182
5.3.3　R语言实现 184
5.4　指数平滑 185
5.4.1　一次指数平滑 186
5.4.2　二次指数平滑 187
5.4.3　三次指数平滑 191
5.5　ARIMA模型 194
5.5.1　自相关性 194
5.5.2　平稳性和白噪声 199
5.5.3　MA滑动平均过程 200
5.5.4　AR自回归过程 202
5.5.5　ARMA自回归滑动平均混合过程 203
5.5.6　检验模型质量 205
5.5.7　非平稳时间序列的ARIMA过程 208
第6章　连续指标建模：回归分析 213
6.1　一元线性回归分析 213
6.1.1　引例 213
6.1.2　一元线性回归分析的原理及R语言实现 214
6.2　多元回归分析 221
6.2.1　引例 222
6.2.2　多元线性回归分析建模 222
6.2.3　模型修正函数update() 223
6.2.4　逐步回归分析函数step() 226
6.2.5　自变量中包含分类型数据的回归分析 228
6.3　Logic回归分析 230
6.3.1　引例及数据 230
6.3.2　logic分析的原理 230
6.3.3　R语言实现 232
6.4　回归树CART 237
6.4.1　rpart函数 237
6.4.2　预测及模型性能衡量 240
6.4.3　过度拟合和剪枝 240
第7章　分类指标建模：分类分析 243
7.1　决策树分类分析 243
7.1.1　概述 243
7.1.2　C4.5算法 247
7.1.3　CART算法 258
7.1.4　条件推理决策树算法 265
7.1.5　随机森林算法 267
7.2　贝叶斯分类 268
7.2.1　贝叶斯定理 268
7.2.2　朴素贝叶斯分类器 270
7.3　支持向量机SVM 271
7.3.1　原理 271
7.3.2　在R语言中实现非线性SVM分析 273
7.4　人工神经网络 274
7.4.1　神经元 274
7.4.2　两层网络 275
7.4.3　反向传播算法 276
7.4.4　R语言实现 282
7.4.5　隐藏层中神经单元数目的确定 283
7.5　分类器的性能评估 284
7.5.1　混淆矩阵 284
7.5.2　ROC曲线和AUC 287
7.5.3　提升度和提升曲线 291
7.5.4　洛伦兹曲线 292
第8章　样本细分 293
8.1　数据降维 293
8.1.1　问题引入 293
8.1.2　因子分析概述 294
8.1.3　factanal函数 296
8.1.4　实例：问卷调查的因子分析 297
8.2　聚类分析 303
8.2.1　距离 303
8.2.2　层次聚类 313
8.2.3　kmeans聚类 318
8.3　样本判别 321
8.3.1　knn（k最近邻分类）算法 323
8.3.2　实例：基于knn算法的商品推荐系统 324
第9章　样本间的关系 329
9.1　关联分析 329
9.1.1　关联分析的原理 329
9.1.2　Apriori算法的R语言实现 331
9.2　序列模式关联分析 334
9.2.1　序列模式关联分析的原理 334
9.2.2　序列模式关联分析的R语言实现 336
9.2.3　实例：用户点击页面的行为分析 338
9.3　关系网络分析 346
9.3.1　网络关系分析的基本概念 346
9.3.2　中心度 356
9.3.3　中心势 362
9.3.4　社群发现 363
9.3.5　实例：分析微博的传播特性 367
9.3.6　实例：购物车商品分类分析 370
第10章　文本分析 378
10.1　数据处理 378
10.1.1　数据引例 378
10.1.2　分词和词条 380
10.1.3　语料库和文档 381
10.1.4　词条—文档关系矩阵 384
10.2　实例：QQ群消息历史分析 387
10.2.1　数据集 387
10.2.2　数据集格式转化 389
10.2.3　留言文本的分词操作 390
10.2.4　分析常用话题词汇 391
10.2.5　建立用户–词条间的网络关系图 392
10.2.6　绘制重点词条和用户的网络图 392
10.3　XML包爬取网页数据 394
10.3.1　htmlParse函数 395
10.3.2　getNodeSet函数 395
10.3.3　xmlValue函数 396
10.3.4　xmlGetAttr函数 396
10.3.5　实例：爬取某电商网站衬衫类目商品的部分信息 397
第11章　网站指标监控系统的搭建 400
11.1　gWidgets包基础 400
11.1.1　环境搭建 400
11.1.2　引例 401
11.1.3　常用控件 406
11.2　实例：商品搜索算法参数配置监控GUI系统 414
11.2.1　商品搜索算法概述 414
11.2.2　原始商品信息 415
11.2.3　系统概述 417
11.2.4　模块布局 418
11.2.5　计算除关键字匹配以外的指标得分 420
11.2.6　模拟一次搜索行为数据 421
11.2.7　模拟多次搜索行为数据 423
11.2.8　绘图 423
第12章　基于RFM模型的客户价值系统 427
12.1　马尔科夫链 427
12.1.1　引例 427
12.1.2　概念 428
12.1.3　预测实例 428
12.2　RFM模型 431
12.2.1　RFM的概念 431
12.2.2　数据集 431
12.2.3　购买行为随机模型 432
12.3　结合马尔科夫链的RFM模型 436
12.3.1　购买状态转移矩阵 437
12.3.2　预测用户购买状态 445
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

不知道是自己长进太快了，还是这书太傻B了，反正翻书的节奏加快了，都有些想放弃那好几册子machine learning 了　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事市场营销工作的人，我深知数据的重要性，但苦于没有专业的技术手段进行深入挖掘。《R语言与网站分析》这本书，就像为我量身定制的“数据分析指南针”。它没有一开始就抛出复杂的理论，而是从最贴近实际业务的网站分析需求出发，一步步引导读者掌握R语言的应用。我尤其喜欢书中关于用户画像构建和细分市场的分析方法，这对于我们制定精准的营销策略非常有帮助。书中的案例生动形象，能够让我很快地理解复杂的概念。我曾经尝试过一些其他的分析工具，但总感觉不够灵活，无法满足我个性化的分析需求。而R语言的灵活性和强大的扩展性，在这本书的展示下，让我眼前一亮。这本书不仅教授了技术，更重要的是，它教会了我如何用数据说话，如何让数据成为我们决策的有力支撑。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对网站运营充满好奇的学习者，但之前的经历总是让我感觉摸不着头脑。我尝试过一些免费的在线课程，但内容零散，很难形成系统性的认知。后来，朋友推荐了《R语言与网站分析》，我抱着试试看的心态入手了。这本书真的给了我太大的惊喜！它循序渐进，从R语言的基础知识讲起，然后逐步深入到网站分析的核心内容。我尤其赞赏书中关于数据可视化部分的讲解，用图表来展示数据，比枯燥的数字更容易理解。书中提供的各种图表类型，以及如何根据不同的分析目的选择合适的图表，都非常有启发性。我记得其中有一个章节专门讲了如何通过热力图来分析用户点击行为，这让我之前完全没有想到的分析角度。而且，书中的语言风格非常轻松幽默，读起来一点都不费劲，感觉就像在和一个老朋友聊天一样。我非常期待能用这本书里的知识，为我的网站带来一些实际的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！最近我一直想把我们公司网站的用户行为数据做个深入的分析，但苦于没有合适的工具和方法。市面上也有不少关于数据分析的书籍，但要么过于理论化，要么太聚焦于某个特定领域，总感觉抓不住重点。偶然间看到了《R语言与网站分析》，书名就直接击中了我。我迫不及待地翻开，里面的案例分析和实操指导太接地气了！从最基础的数据导入、清洗，到各种可视化图表的绘制，再到具体的指标解读，都讲得条理清晰，就像一个经验丰富的老师傅手把手教你一样。最让我惊喜的是，它不仅仅是教你如何用R语言实现功能，更重要的是教会了你如何从数据中提炼有价值的洞察，如何将这些洞察转化为实际的商业决策。比如，书中关于用户转化路径的分析，让我茅塞顿开，找到了之前一直忽略的关键环节。我迫不及待地想把书里的知识应用到实际工作中，相信一定能让我们的网站运营水平更上一层楼。这本书的价值远不止于技术层面，它更是一种思维方式的启迪。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，数据本身并不能说明什么，真正重要的是如何解读数据，从冰冷冷的数字中挖掘出故事。但很多时候，我们缺乏系统的方法和工具。《R语言与网站分析》这本书，恰恰填补了这一空白。它没有泛泛而谈，而是非常务实地从网站分析的实际需求出发，系统地介绍了如何利用R语言来解决这些问题。我特别喜欢书中对各种常见网站分析指标的深入剖析，比如跳出率、停留时间、转化率等等，它不仅解释了这些指标的含义，更重要的是，它展示了如何通过R语言进行更精细化的分析，比如用户分群、行为漏斗分析等，从而帮助我们更全面地理解用户行为。书中的代码示例也十分实用，可以直接拿来套用，再根据自己的数据进行修改。而且，作者在讲解的过程中，会穿插一些实际案例，让理论知识不再枯燥，而是变得生动起来。读完这本书，我感觉自己对网站数据分析有了全新的认识，不再是碎片化的知识点，而是形成了一个完整的体系。

评分☆☆☆☆☆

之前我对R语言一直有所耳闻，但总觉得它离自己很遥远，以为是程序员的专属工具。直到我接触到《R语言与网站分析》，才发现原来R语言在网站分析领域有着如此强大的应用。这本书让我看到了R语言的无限可能，它不仅仅是一个编程语言，更是一个强大的数据分析平台。书中对网站流量分析、用户行为分析、转化率优化等方面的讲解，都让我耳目一新。我特别欣赏书中关于 A/B 测试的实操指导，这对于我们优化网站用户体验至关重要。书中的代码逻辑清晰，注释也十分到位，即使是没有太多编程基础的人，也能跟着学懂。我尝试着按照书中的方法，对我们网站的一些关键页面进行了分析，结果发现了之前从未注意到的问题。这本书真的为我打开了一扇新的大门，让我看到了用数据驱动决策的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

很不错哟～

评分☆☆☆☆☆

只看了第2章R语言基础，按对象类型讲操作，比较清晰。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的特别好，比起那些可操作性不强，枯燥无味的书来说，真的特别好，最起码我能看懂，代码没那么多错误，很推荐，在学校找到的这本我觉得比之前看的要好很多，而且很实用。不过相对来说适合初学者，网站分析的内容很少，我看的r的第四本书。

评分☆☆☆☆☆

只看了第2章R语言基础，按对象类型讲操作，比较清晰。

评分☆☆☆☆☆

很不错哟～