資料科學的良器: R語言 在行銷科學領域的應用
/R 程式
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第1章 行銷科學與相關統計觀念及R語言
第1節 從行銷研究到行銷科學
第2節 本書使用到的統計技術暨R軟體的呈現
[實例一]假如已知隨機變數 X1, X2, 及X3 之共變異數矩陣(covariance matrix) A，求其主成份。
[實例二]下表記錄 100個平板電腦開機不穩定的客訴中，主機板不良焊點的個數及其發生的頻率。
[實例三]考慮用香菜拌調味與顧客的反應。如下表 1-2 所收集293個樣本數據 檢定「香菜拌調味」與「顧客滿意度」是否沒有關聯(即獨立)。
第3節 IT 部門與行銷部門的協調
第2章 資料視覺化(Data Visualization)
[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
第3章 市場區隔(Market Segmentation)的選擇
第1節 市場區隔的基礎與統計意涵
第2節 階層式集群法(Hierarchical method)
[實例一]行銷研究者希望在一個小的社群中，根據他們對品牌及商店忠誠度的型態，決定市場區隔。
[實例二]1996年馬理蘭州立大學 ( U. of Maryland)入學申請資料庫中，有15筆樣本如下。以入學申請的TOFLE與GMAT成績為例。將這些資料轉換成幾何空間圖像及分群多階圖。
第3節 非階層式集群法(Nonhierarchical method)
[實例三] 將四個物件點1，2，3，4，分成k=2個集群 (Clustering using the K-means method)
[實例四]k-means 均值演算法 說明了六種魚類中包含的三種營養素。
[實例五]32名大學生品嚐10種不同品牌的啤酒，以集群分析求出市場區隔
第4章 知覺圖(Perception map)的確認
第1節 知覺定位圖的描繪與統計意涵
第2節 多元尺度法(MDS)與知覺圖繪製
[實例一]已知歐洲10大城市距離，試解析其相關位置
[實例二]6個糖果棒兩兩成對其相似度的二維構面知覺投射(Perceptual mapping)
第3節 主成份分析(Principle Component Analysis,PCA)—知覺圖繪製
[實例三]柳橙汁品牌的產品定位：六種市場品牌的專家評估資料
[實例四]啤酒喜好知覺圖: 就32名大學生對啤酒喜好進行研究
[實例五]今日域中，誰家天下，回看2006年的連鎖咖啡品牌知覺圖
第4節 對應分析(Correspondence Analysis,CA) 與知覺圖繪製
[實例六]夫妻之間的家庭購買角色的跨文化視角
[實例七]線上購物動機和休閒旅遊產品: 對應分析
[實例八]某船用鈑金零件銷售公司，就其供應商與瑕疵品的對應分析
第5章 商品推薦 (Recommendations)
第1節 商品的推薦與統計意涵
第2節 使用者與商品分類
[實例一] 鳶尾花物種分類與機器學習：使用K-最近鄰演算法(1)建立最近鄰清單(2)取一觀測值推論其分類
[實例二] 試對某電子媒體刊登之新聞以TF-IDF的文字探勘演算法依其內容分類
第3節 協同過濾(Collaborative Filtering)與推薦系統評估
[實例三] 應用基於項目協同過濾(IBCF)法，以開放資料網站grouplens的影片評比資料MovieLens為使用者推薦6部熱門影片
[實例四] 某傳統線上零售商欲於其線上系統建構一即時之商品推薦系統服務註冊之客戶，試以01/12/2010 至 09/12/2011該零售商之交易明細為基礎，建構推薦模型並評估模型的推薦成效
[實例五] 試比較[實例四]不同推薦模型下的效益差異
第4節 基於內容(Content-based Filtering)過濾
[實例六]沿用[實例四]之資料改以基於內容的推薦系統，並評估精確性
第6章 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