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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。接着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，最后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，进行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。

内容简介

本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。接着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，进行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。

前言
第1章绪论
1.1 用数据讲述更好的故事
1.2 面向SAP专业人员的数据科学
1.3 面向数据科学家的SAP
1.4 角色与职责
1.5 小结
第2章面向SAP专业人员的数据科学
2.1 机器学习
2.2 神经网络
2.3 小结
第3章面向数据科学家的SAP
3.1 SAP入门
3.2 ABAP数据字典
3.3 OData服务
3.4 核心数据服务
3.5 小结
第4章用R语言进行探索性数据分析
4.1 EDA的四个阶段
4.2 阶段1：数据收集
4.3 阶段2：数据清洗
4.4 删除多余的列
4.5 阶段3：数据分析
4.6 阶段4：数据建模
4.7 小结
第5章使用R和Python进行异常检测
5.1 异常的类型
5.2 R中的工具
5.3 发现异常
5.4 小结
第6章使用R和Python进行预测分析
6.1 使用R预测销量
6.2 使用Python预测销量
6.3 小结
第7章使用R进行聚类和细分
7.1 理解聚类和细分
7.2 步骤1：数据收集
7.3 步骤2：数据清洗
7.4 步骤3：数据分析
7.5 步骤4：结果报告
7.6 小结
第8章关联规则挖掘
8.1 了解关联规则挖掘
8.2 操作化概述
8.3 收集数据
8.4 清洗数据
8.5 分析数据
8.6 小结
第9章使用谷歌云自然语言API进行自然语言处理
9.1 理解自然语言处理
9.2 准备云API
9.3 收集数据
9.4 分析数据
9.5 小结
第10章结语
10.1 不忘初心
10.2 内容回顾
10.3 提示和建议
10.4 保持联系

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