單元大綱:
◆ A. 交易資料彙整
◆ B. 資料分割
◆ C. 建立模型
◆ D. 製作變數、改進模型
◆ E. 進行預測
課堂筆記:
◆ 課堂筆記:期末案例:1_Prep 資料整理 Preparation (1_Prep.html)
◆ 課堂筆記:期末案例:2_Explore 資料探索 Exploration (2_Explore.html)
◆ 課堂筆記:期末案例:3_Compare 探索比較 Explore and Compare (3_Compare.html)
◆ 課堂筆記:期末案例:4_Basket 購物籃分析 Basket Analysis (4_Basket.html)
◆ 課堂筆記:期末案例:5_Split 資料分割 Data Splitting (5_Split.html)
◆ 課堂筆記:期末案例:6_Model 模型預測 Model and Predict (6_Model.html)
◆ 課堂筆記:期末案例:9_Elastic 價格彈性 Price Elasticity (9_Elastic.html)
檔案下載:
第十四周小組作業: 01/10 (一) 23:59
□ 依據筆記5_Split和6_Model做好「回購機率」和「預期營收」兩個預測性模型
□ 估計每一個顧客的終生價值
□ 畫出每一個年齡族群的終生價值分佈
□ 將做好的程式筆記以”14tafengCLV.HTML”為檔名,
影片連結:
◆ 第十四單元 上課錄影
參考連結:
◆ ggpubr: Publication Ready Plots (URL)
◆ Introduction to Probability and Statistics Using R (URL)
◆ From Data to Vis (URL)
◆ Quick-R: Multidimensional Scaling (URL)
◆ NMDS (Non-metric MDS) Tutorial in R (URL)
◆ GapMider (URL)
◆ Cluster Analysis in R: Practical Guide (URL)
◆ Principal Component Methods in R: Practical Guide (URL)
◆ Accelerated Introduction to Statistical Methods:
Bootstrap Example, Dept. Statistics, University of Wisconsin-Madison
◆ 中山管院大數據平台 入口網站
◆ John Hopkins: R Programming 線上課程
◆ John Hopkins: R Programming eBook
◆ Harvard: Data Science 線上課程
◆ Harvard: Data Science 課堂筆記