Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634620)
Контекстум
.

Анализ поведенческих данных на R и Python (5000,00 руб.)

0   0
Первый авторБюиссон Флоран
ИздательствоМ.: ДМК Пресс
Страниц370
ID809649
АннотацияЗадействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Автор, эксперт в области экономики и бихевиористики, показывает, как повысить ценность и результаты аналитических проектов за счет понимания того, что движет поведением людей. Практическая часть книги содержит полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о данных.
Кому рекомендованоИздание предназначено для бизнес-аналитиков и других специалистов, исследующих данные и владеющих программированием на R или Python. Для чтения требуется минимальное знакомство с линейной и логистической регрессией.
ISBN978-5-97060-992-7
УДК004.43
ББК32.372.1
Бюиссон, Ф. . Анализ поведенческих данных на R и Python : Как улучшить бизнес-результаты на основе данных клиентов / Ф. . Бюиссон .— Москва : ДМК Пресс, 2022 .— 370 с. : ил. — ISBN 978-5-97060-992-7 .— URL: https://rucont.ru/efd/809649 (дата обращения: 19.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Анализ_поведенческих_данных_на_R_и_Python.pdf
Стр.5
Стр.7
Стр.8
Стр.9
Стр.10
Стр.11
Анализ_поведенческих_данных_на_R_и_Python.pdf
УДК 004.43 ББК 32.372.1 Б98 Б98 Анализ поведенческих данных на R и Python / пер. с англ. А. В. Логунова. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 368 с.: ил. Бюиссон Ф. ISBN 978-5-97060-992-7 Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Автор, эксперт в области экономики и бихевиористики, показывает, как повысить ценность и результаты аналитических проектов за счет понимания того, что движет поведением людей. Практическая часть книги содержит полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о данных. Издание предназначено для бизнес-аналитиков и других специалистов, исследующих данные и владеющих программированием на R или Python. Для чтения требуется минимальное знакомство с линейной и логистической регрессией. УДК 004.43 ББК 32.372.1 Authorized Russian translation of the English edition of Behavioral Data Analysis with R and Python ISBN 9781492061373. This translation is published and sold by permission of O’Reilly Media, Inc., which owns or controls all rights to publish and sell the same. Russian language edition copyright © 2022 by DMK Press. All rights reserved. Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. ISBN 978-1-492-06137-3 (англ.) ISBN 978-5-97060-992-7 (рус.) © Florent Buisson, 2021 © Перевод, оформление, издание, ДМК Пресс, 2022
Стр.5
Содержание От издательства ....................................................................................................11 Предисловие ..........................................................................................................12 Благодарности ......................................................................................................21 Об авторе .................................................................................................................22 Об иллюстрации на обложке (колофон) .................................................23 Часть I. ПОНИМАНИЕ ПОВЕДЕНИЙ .....................................................24 Глава 1. Причинно-поведенческий каркас для анализа данных ......................................................................................................................25 Почему для объяснения человеческого поведения нужна причинно-следственная аналитика ........................................................................26 Различные типы аналитики .................................................................................26 Люди – сложные существа ....................................................................................27 Чтоб ей пусто было! Скрытые опасности, когда разбирательства отданы на усмотрение регрессии ..........................................................................................30 Данные ....................................................................................................................31 Почему корреляция не есть каузация: спутывающий фактор в действии ...32 Слишком много переменных может испортить всю обедню .........................34 Выводы ........................................................................................................................40 Глава 2. Понимание поведенческих данных .........................................41 Базовая модель человеческого поведения .............................................................42 Личностные характеристики ...............................................................................43 Познание и эмоции ...............................................................................................45 Намерения ..............................................................................................................46 Действия ..................................................................................................................48 Поведения бизнеса ................................................................................................49 Как соединять поведения и данные ........................................................................50 Развивать бихевиористски целостный менталитет .........................................51 Не доверять и проверять ......................................................................................52 Выявлять категорию ..............................................................................................53
Стр.7
Содержание  7 Уточнять поведенческие переменные ...............................................................55 Понимать контекст ................................................................................................56 Выводы ........................................................................................................................59 Часть II. ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЕ ДИАГРАММЫ И РАСПУТЫВАНИЕ ........................................................................................60 Глава 3. Введение в причинно-следственные диаграммы ............61 Причинно-следственные диаграммы и причинно-поведенческий каркас ......62 Причинно-следственные диаграммы представляют поведения ...................63 Причинно-следственные диаграммы представляют данные .........................65 Фундаментальные структуры причинно-следственных диаграмм ...................69 Цепочки ...................................................................................................................69 Развилки ..................................................................................................................73 Сталкиватели ..........................................................................................................75 Распространенные преобразования причинно-следственных диаграмм ........77 Нарезка/дезагрегирование переменных ...........................................................77 Агрегирование переменных ................................................................................78 А что делать с циклами? .......................................................................................80 Пути .........................................................................................................................84 Выводы ........................................................................................................................85 Глава 4. Строительство причинно-следственных диаграмм с нуля .........................................................................................................................87 Деловая задача и настройка данных .......................................................................88 Данные и пакеты....................................................................................................89 Понимание интересующей взаимосвязи ...........................................................89 Выявление переменных-кандидатов на включение ............................................91 Действия ..................................................................................................................93 Намерения ..............................................................................................................94 Познание и эмоции ...............................................................................................95 Личностные характеристики ...............................................................................96 Поведения бизнеса ................................................................................................99 Временные тренды ..............................................................................................100 Подтверждение наблюдаемых переменных для включения на основе данных .......................................................................................................................101 Взаимосвязи между числовыми переменными ..............................................102 Взаимосвязи между категориальными переменными ..................................105 Взаимосвязи между числовыми и категориальными переменными .........108 Итеративное расширение причинно-следственной диаграммы .....................110 Выявление косвенных индикаторов для ненаблюдаемых переменных.....111 Выявление дальнейших причин .......................................................................112 Итеративный повтор ...........................................................................................113 Упрощения причинно-следственной диаграммы ..............................................113 Выводы ......................................................................................................................115
Стр.8
8  Содержание Глава 5. Использование причинно-следственных диаграмм для распутывания аналитических расчетов ................116 Деловая задача: продажи мороженого и бутилированной воды ......................117 Критерий дизъюнктивной причины ....................................................................120 Определение .........................................................................................................120 Первый блок .........................................................................................................120 Второй блок ..........................................................................................................122 Критерий боковой двери ........................................................................................123 Определения .........................................................................................................123 Первый блок .........................................................................................................126 Второй блок ..........................................................................................................127 Выводы ......................................................................................................................129 Часть III. УСТОЙЧИВЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ..................................130 Глава 6. Работа с пропущенными данными.........................................131 Данные и пакеты ......................................................................................................133 Визуализация пропущенных данных ...................................................................134 Объем пропущенных данных ............................................................................137 Корреляция пропущенности ..............................................................................139 Диагностика пропущенных данных .....................................................................144 Причины пропущенности: классификация Рубина .......................................147 Диагностика переменных MCAR .......................................................................149 Диагностика переменных MAR .........................................................................151 Диагностика переменных MNAR ......................................................................153 Пропущенность как спектр ................................................................................155 Работа с пропущенными данными .......................................................................159 Введение во множественное вменение (MI) ...................................................160 Метод вменения по умолчанию: соотнесение с предсказательным средним значением .............................................................................................162 От PMM к нормальному вменению (только для R) .........................................164 Добавление вспомогательных переменных ....................................................166 Вертикальное масштабирование числа наборов вмененных данных ........168 Выводы ......................................................................................................................169 Глава 7. Измерение неопределенности с помощью бутстрапа ...............................................................................................................171 Введение в бутстрап: «опрашивание» самого себя .............................................172 Пакеты ...................................................................................................................172 Деловая задача: малые данные с выбросом ....................................................172 Бутстраповский интервал уверенности для выборочного среднего ...........174 Бутстраповские интервалы уверенности для нерегламентированной статистики ............................................................................................................180 Бутстрап для регрессионного анализа ..................................................................182 Когда следует использовать бутстрап ...................................................................185
Стр.9
Содержание  9 Условия достаточности традиционной центральной оценки ......................186 Условия достаточности традиционного интервала уверенности ................187 Определение числа бутстраповских выборок .................................................189 Оптимизирование бутстрапа на R и Python ........................................................191 R: пакет boot .........................................................................................................191 Оптимизация на Python .....................................................................................194 Выводы ......................................................................................................................195 Часть IV. ДИЗАЙН И АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТОВ .....................196 Глава 8. Экспериментальный дизайн: основы....................................198 Планирование эксперимента: теория изменения ..............................................199 Деловая цель и целевая метрика .......................................................................200 Вмешательство .....................................................................................................203 Поведенческая логика .........................................................................................205 Данные и пакеты ......................................................................................................207 Определение случайного размещения и размера/мощности выборки ..........208 Случайное размещение ......................................................................................208 Размер выборки и анализ мощности ................................................................211 Анализирование и интерпретирование экспериментальных результатов ....226 Выводы ......................................................................................................................229 Глава 9. Стратифицированная рандомизация ....................................230 Планирование эксперимента .................................................................................232 Деловая цель и целевая метрика .......................................................................232 Определение вмешательства .............................................................................234 Поведенческая логика .........................................................................................235 Данные и пакеты..................................................................................................235 Определение случайного размещения и размера/мощности выборки ..........236 Случайное размещение ......................................................................................237 Анализ мощности с по мощью бутстраповских симуляций ..........................245 Анализ и интерпретация экспериментальных результатов .............................252 Оценка намерения относительно экспериментальной процедуры для стимулирования вмешательства ................................................................253 Оценка причинно-следственного эффекта среднего по соблюдающим требования испытуемым в целях обязательного вмешательства ...............254 Выводы ......................................................................................................................260 Глава 10. Кластерная рандомизация и иерархическое моделирование ..................................................................................................262 Планирование эксперимента .................................................................................263 Деловая цель и целевая метрика .......................................................................263 Определение вмешательства .............................................................................263 Поведенческая логика .........................................................................................265 Данные и пакеты ......................................................................................................265
Стр.10
10  Содержание Введение в иерархическое моделирование .........................................................266 Исходный код на R ...............................................................................................267 Исходный код на Python .....................................................................................270 Определение случайного размещения и размера/мощности выборки ..........272 Случайное размещение ......................................................................................272 Анализ мощности ................................................................................................274 Анализ эксперимента ..............................................................................................282 Выводы ......................................................................................................................282 Часть V. ПРОДВИНУТЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ДАННЫХ .................................................................284 Глава 11. Введение в модерацию .............................................................285 Данные и пакеты ......................................................................................................286 Поведенческие разновидности модерации .........................................................286 Сегментация .........................................................................................................286 Взаимодействия ...................................................................................................293 Нелинейности.......................................................................................................294 Как применять модерацию ....................................................................................297 Когда следует искать модерацию? ....................................................................298 Несколько модераторов ......................................................................................309 Подтверждение модерации с по мощью бутстрапа ........................................315 Интерпретирование отдельных коэффициентов ...........................................317 Выводы ......................................................................................................................323 Глава 12. Опосредование и инструментальные переменные ....325 Опосредование .........................................................................................................326 Понимание причинно-следственных механизмов ........................................326 Причинно-следственные систематические смещения..................................328 Выявление опосредования .................................................................................329 Измерение опосредования .................................................................................331 Инструментальные переменные ...........................................................................336 Данные ..................................................................................................................336 Пакеты ...................................................................................................................337 Понимание и применение инструментальных переменных .......................337 Измерение ............................................................................................................340 Применение инструментальных переменных: часто задаваемые вопросы .................................................................................................................343 Выводы ......................................................................................................................344 Библиография .....................................................................................................346 Предметный указатель ...................................................................................350
Стр.11

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
.
.