Анализ поведенческих данных на R и Python: Как улучшить бизнес-результаты на основе данных клиентов

 От издательства....12

Предисловие....13

Благодарности....22

Об авторе....23

Об иллюстрации на обложке (колофон)....24

Часть I. Понимание поведений....25

Глава 1. Причинно-поведенческий каркас для анализа данных....26

Почему для объяснения человеческого поведения нужна причинно-следственная аналитика....27

Различные типы аналитики....27

Люди – сложные существа....28

Чтоб ей пусто было! Скрытые опасности, когда разбирательства отданы на усмотрение регрессии....31

Данные....32

Почему корреляция не есть каузация: спутывающий фактор в действии....33

Слишком много переменных может испортить всю обедню....35

Выводы....41

Глава 2. Понимание поведенческих данных....42

Базовая модель человеческого поведения....43

Личностные характеристики....44

Познание и эмоции....46

Намерения....47

Действия....49

Поведения бизнеса....50

Как соединять поведения и данные....51

Развивать бихевиористски целостный менталитет....52

Не доверять и проверять....53

Выявлять категорию....54

Уточнять поведенческие переменные....56

Понимать контекст....57

Выводы....60

Часть II. Причинно-следственные диаграммы и распутывание....61

Глава 3. Введение в причинно-следственные диаграммы....62

Причинно-следственные диаграммы и причинно-поведенческий каркас....63

Причинно-следственные диаграммы представляют поведения....64

Причинно-следственные диаграммы представляют данные....66

Фундаментальные структуры причинно-следственных диаграмм....70

Цепочки....70

Развилки....74

Сталкиватели....76

Распространенные преобразования причинно-следственных диаграмм....78

Нарезка/дезагрегирование переменных....78

Агрегирование переменных....79

А что делать с циклами?....81

Пути....85

Выводы....86

Глава 4. Строительство причинно-следственных диаграмм с нуля....88

Деловая задача и настройка данных....89

Данные и пакеты....90

Понимание интересующей взаимосвязи....90

Выявление переменных-кандидатов на включение....92

Действия....94

Намерения....95

Познание и эмоции....96

Личностные характеристики....97

Поведения бизнеса....100

Временные тренды....101

Подтверждение наблюдаемых переменных для включения на основе данных....102

Взаимосвязи между числовыми переменными....103

Взаимосвязи между категориальными переменными....106

Взаимосвязи между числовыми и категориальными переменными....109

Итеративное расширение причинно-следственной диаграммы....111

Выявление косвенных индикаторов для ненаблюдаемых переменных....112

Выявление дальнейших причин....113

Итеративный повтор....114

Упрощения причинно-следственной диаграммы....114

Выводы....116

Глава 5. Использование причинно-следственных диаграмм для распутывания аналитических расчетов....117

Деловая задача: продажи мороженого и бутилированной воды....118

Критерий дизъюнктивной причины....121

Определение....121

Первый блок....121

Второй блок....123

Критерий боковой двери....124

Определения....124

Первый блок....127

Второй блок....128

Выводы....130

Часть III. Устойчивый анализ данных....131

Глава 6. Работа с пропущенными данными....132

Данные и пакеты....134

Визуализация пропущенных данных....135

Объем пропущенных данных....138

Корреляция пропущенности....140

Диагностика пропущенных данных....145

Причины пропущенности: классификация Рубина....148

Диагностика переменных MCAR....150

Диагностика переменных MAR....152

Диагностика переменных MNAR....154

Пропущенность как спектр....156

Работа с пропущенными данными....160

Введение во множественное вменение (MI)....161

Метод вменения по умолчанию: соотнесение с предсказательным средним значением....163

От PMM к нормальному вменению (только для R)....165

Добавление вспомогательных переменных....167

Вертикальное масштабирование числа наборов вмененных данных....169

Выводы....170

Глава 7. Измерение неопределенности с помощью бутстрапа....172

Введение в бутстрап: «опрашивание» самого себя....173

Пакеты....173

Деловая задача: малые данные с выбросом....173

Бутстраповский интервал уверенности для выборочного среднего....175

Бутстраповские интервалы уверенности для нерегламентированной статистики....181

Бутстрап для регрессионного анализа....183

Когда следует использовать бутстрап....186

Условия достаточности традиционной центральной оценки....187

Условия достаточности традиционного интервала уверенности....188

Определение числа бутстраповских выборок....190

Оптимизирование бутстрапа на R и Python....192

R: пакет boot....192

Оптимизация на Python....195

Выводы....196

Часть IV. Дизайн и анализ экспериментов....197

Глава 8. Экспериментальный дизайн: основы....199

Планирование эксперимента: теория изменения....200

Деловая цель и целевая метрика....201

Вмешательство....204

Поведенческая логика....206

Данные и пакеты....208

Определение случайного размещения и размера/мощности выборки....209

Случайное размещение....209

Размер выборки и анализ мощности....212

Анализирование и интерпретирование экспериментальных результатов....227

Выводы....230

Глава 9. Стратифицированная рандомизация....231

Планирование эксперимента....233

Деловая цель и целевая метрика....233

Определение вмешательства....235

Поведенческая логика....236

Данные и пакеты....236

Определение случайного размещения и размера/мощности выборки....237

Случайное размещение....238

Анализ мощности с по­мощью бутстраповских симуляций....246

Анализ и интерпретация экспериментальных результатов....253

Оценка намерения относительно экспериментальной процедуры для стимулирования вмешательства....254

Оценка причинно-следственного эффекта среднего по соблюдающим требования испытуемым в целях обязательного вмешательства....255

Выводы....261

Глава 10. Кластерная рандомизация и иерархическое моделирование....263

Планирование эксперимента....264

Деловая цель и целевая метрика....264

Определение вмешательства....264

Поведенческая логика....266

Данные и пакеты....266

Введение в иерархическое моделирование....267

Исходный код на R....268

Исходный код на Python....271

Определение случайного размещения и размера/мощности выборки....273

Случайное размещение....273

Анализ мощности....275

Анализ эксперимента....283

Выводы....283

Часть V. Продвинутые инструменты анализа поведенческих данных....285

Глава 11. Введение в модерацию....286

Данные и пакеты....287

Поведенческие разновидности модерации....287

Сегментация....287

Взаимодействия....294

Нелинейности....295

Как применять модерацию....298

Когда следует искать модерацию?....299

Несколько модераторов....310

Подтверждение модерации с по­мощью бутстрапа....316

Интерпретирование отдельных коэффициентов....318

Выводы....324

Глава 12. Опосредование и инструментальные переменные....326

Опосредование....327

Понимание причинно-следственных механизмов....327

Причинно-следственные систематические смещения....329

Выявление опосредования....330

Измерение опосредования....332

Инструментальные переменные....337

Данные....337

Пакеты....338

Понимание и применение инструментальных переменных....338

Измерение....341

Применение инструментальных переменных: часто задаваемые вопросы....344

Выводы....345

Библиография....347

Предметный указатель....351

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.