营销数据科学 用R和Python进行预测分析的建模技术PDF电子书下载

第1章 了解市场 1

第2章 预测消费者的选择 9

第3章 锁定目标客户 16

第4章 开发新客户 28

第5章 维系客户 39

第6章 产品定位 51

第7章 开发新产品 66

第8章 产品促销 72

第9章 推荐产品 86

第10章 评估品牌和价格 98

第11章 利用社交网络 123

第12章 关注竞争对手 140

第13章 销售预测 150

第14章 重新定义营销研究 157

附录A数据科学方法 163

A.1数据库系统和数据准备 164

A.2传统统计与贝叶斯统计 166

A.3回归与分类 167

A.4数据挖掘与机器学习 172

A.5数据可视化 174

A.6文本和情感分析 174

A.7时间序列与市场响应模型 179

附录B营销数据来源 182

B.1测量理论 182

B.2测量水平 184

B.3抽样 186

B.4营销数据库 189

B.5万维网 190

B.6社交媒体 192

B.7调查 192

B.8实验 206

B.9采访 208

B.10焦点小组 210

B.11现场研究 211

附录C案例研究 214

C.1 AT&T选择研究 214

C.2匿名微软网站数据 215

C.3银行营销研究 215

C.4波士顿住房研究 216

C.5电脑选择研究 217

C.6 DriveTime厢式轿车 221

C.7 Lydia E.Pinkham医药公司 224

C.8宝洁洗衣皂 224

C.9返送公仔 225

C.10 Studenmund餐厅 225

C.11悉尼交通研究 227

C.12 ToutBay再次起航 227

C.13两个月工资 230

C.14威斯康星州德尔斯 232

C.15 威斯康星州彩票销售 234

C.16维基百科投票 237

附录D代码与实用程序 239

参考文献 252

索引 284