韓寶國、張良均主編的《R語言商務數據分析實
戰(大數據人纔培養規劃教材)》以任務為導向，較為
全面地介紹了商務領域中R語言數據分析的應用。全
書共9章，介紹商務領域不同方向項目的數據分析方
法，具體內容包括R語言數據分析概述、商品零售購
物籃分析、航空公司客戶價值分析、財政收入預測分
析、金融服務機構資金流量預測、P2P信用貸款風險
控制、電子商務網站智能推薦服務、電商產品評論數
據情感分析、餐飲企業綜合分析。除第1章外，本書
各章都包含了實訓與課後習題，通過練習和操作實踐
，幫助讀者鞏固所學的內容。
本書可以作為高校大數據專業或商科類專業教材
，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。

第1章 R語言數據分析概述
任務1.1 認識數據分析
1.1.1 掌握數據分析的概念
1.1.2 熟悉數據分析的流程
1.1.3 了解數據分析應用場景
任務1.2 熟悉R語言數據分析工具
1.2.1 了解數據分析常用工具
1.2.2 了解R語言數據分析的優勢
1.2.3 了解R語言數據分析常用的Packages
小結
課後習題
第2章 商品零售購物籃分析
任務2.1 了解購物籃分析
2.1.1 分析商品零售企業現狀
2.1.2 了解某商品零售企業基本數據情況
2.1.3 熟悉購物籃分析的步驟與流程
任務2.2 分析商品銷售狀況
2.2.1 分析**商品
2.2.2 分析商品結構
2.2.3 任務實現
任務2.3 使用Apriori關聯規則構建購物籃分析模型
2.3.1 了解Apriori算法的基本原理與使用方法
2.3.2 分析結果
2.3.3 任務實現
小結
實訓 使用Apriori算法對西餅屋訂單進行關聯分析
課後習題
第3章 航空公司客戶價值分析
任務3.1 了解航空公司現狀與客戶價值分析
3.1.1 了解航空公司現狀
3.1.2 了解客戶價值分析
3.1.3 熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程
任務3.2 預處理航空客戶數據
3.2.1 處理數據缺失值與異常值
3.2.2 構建航空客戶價值分析的關鍵特征
3.2.3 標準化LRFMC的5個特征
3.2.4 任務實現
任務3.3 使用K-Means算法進行客戶分群
3.3.1 了解K-Means聚類算法
3.3.2 分析聚類結果
3.3.3 模型應用
3.3.4 任務實現
小結
實訓
實訓1 處理信用卡數據異常值
實訓2 構造信用卡客戶風險評價關鍵特征
實訓3 構建K-Means聚類模型
課後習題
第4章 財政收入預測分析
第5章 金融服務機構資金流量預測