基于SAP的企业级实用数据分析

前言1
第1章 绪论7
1.1 用数据讲述更好的故事7
1.2 面向SAP专业人员的数据科学9
1.3 面向数据科学家的SAP11
1.4 角色与职责15
1.5 小结16
第2章 面向SAP专业人员的数据科学17
2.1 机器学习18
2.2 神经网络26
2.3 小结38
第3章 面向数据科学家的SAP40
3.1 SAP入门41
3.2 ABAP数据字典43
3.3 OData服务56
3.4 核心数据服务65
3.5 小结74
第4章 用R语言进行探索性数据分析76
4.1 EDA的四个阶段77
4.2 阶段1：数据收集78
4.3 阶段2：数据清洗86
4.4 删除多余的列87
4.5 阶段3：数据分析88
4.6 阶段4：数据建模97
4.7 小结106
第5章 使用R和Python进行异常检测108
5.1 异常的类型109
5.2 R中的工具110
5.3 发现异常144
5.4 小结156
第6章 使用R和Python进行预测分析157
6.1 使用R预测销量158
6.2 使用Python预测销量174
6.3 小结184
第7章 使用R进行聚类和细分186
7.1 理解聚类和细分187
7.2 步骤1：数据收集193
7.3 步骤2：数据清洗193
7.4 步骤3：数据分析199
7.5 步骤4：结果报告215
7.6 小结218
第8章 关联规则挖掘221
8.1 了解关联规则挖掘222
8.2 操作化概述224
8.3 收集数据224
8.4 清洗数据229
8.5 分析数据229
8.6 小结238
第9章 使用谷歌云自然语言API进行自然语言处理239
9.1 理解自然语言处理240
9.2 准备云API242
9.3 收集数据246
9.4 分析数据249
9.5 小结251
第10章 结语253
10.1 不忘初心253
10.2 内容回顾254
10.3 提示和建议255
10.4 保持联系256