本书在简要介绍数据分析的统计学基础后，结合实例阐释线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘等常用算法的原理与应用，并通过覆盖诸多业务场景的案例，如零售超市业绩评估、广告营销渠道分析、网约车运营分析、网站改版分析等，呈现数据分析的思路与方法。最后，本书还探索了ChatGPT在数据分析中的应用。
无论是数据分析初学者、数据营销分析人员、数据产品经理，还是数据科学相关专业学生，都可通过本书了解并学习实用的数据分析知识和技能。
目录:
第1章 数据分析的统计学基础 1
第2章 多元线性回归实现房价预测 29
第3章 逻辑回归预测电信客户流失情况 49
第4章 决策树实现信贷违约预测 70
第5章 随机森林预测宽带订阅用户离网 94
第6章 深入浅出层次聚类 106
第7章 K-Means聚类实现客户分群 124
第8章 基于不平衡分类算法的反欺诈模型 134
第9章 主成分分析实现客户信贷评级 145
第10章 Apriori算法实现智能推荐 155
第11章 从变量到指标体系 168
第12章 零售超市业绩评估 171
第13章 广告营销渠道分析 179
第14章 网约车司机单日工作情况分析 185
第15章 网约车城市运营情况分析 198
第16章 AB测试-教育类网站改版分析 216
第17章 用户价值分析 232
第18章 用户留存分析 247
第19章 ChatGPT在数据分析领域的应用 259
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