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数据驱动决策流程介绍

TOC\o1-2\h\u21966第1章数据驱动决策概述 3

307511.1数据驱动决策的定义与特点 3

16481.2数据驱动决策与传统决策的对比 4

297871.3数据驱动决策的应用领域 4

13813第2章数据准备与处理 5

34012.1数据采集与整合 5

144202.1.1数据采集 5

214512.1.2数据整合 5

236962.2数据清洗与预处理 5

240522.2.1数据清洗 5

161592.2.2数据预处理 6

5882.3数据存储与管理 6

1702.3.1数据存储 6

312492.3.2数据管理 6

3018第3章数据分析方法与模型 6

26883.1描述性统计分析 6

106683.1.1频数分析与频率分布 7

54873.1.2集中趋势分析 7

257883.1.3离散程度分析 7

132543.1.4分布形态分析 7

291293.2摸索性数据分析 7

206213.2.1数据可视化 7

233683.2.2异常值分析 7

127203.2.3关联性分析 7

183293.3假设检验与预测分析 7

9413.3.1假设检验 7

149683.3.2线性回归分析 8

265523.3.3时间序列分析 8

294443.4机器学习与深度学习模型 8

164253.4.1监督学习模型 8

212573.4.2无监督学习模型 8

54223.4.3深度学习模型 8

24930第4章数据可视化与故事讲述 8

317544.1数据可视化基础 8

186144.1.1数据可视化的目的与意义 8

321174.1.2数据可视化类型 9

319684.1.3数据可视化设计原则 9

71274.2数据可视化工具与技巧 9

175944.2.1数据可视化工具 9

246874.2.2数据可视化技巧 9

49024.3数据故事讲述的要素与方法 10

201394.3.1数据故事讲述要素 10

126884.3.2数据故事讲述方法 10

22326第5章决策支持系统 10

38955.1决策支持系统概述 10

288105.2数据仓库与在线分析处理 10

255975.2.1数据仓库 10

268935.2.2在线分析处理（OLAP） 11

27125.3数据挖掘技术在决策支持系统中的应用 11

263575.3.1关联规则挖掘 11

218405.3.2聚类分析 11

277985.3.3预测分析 11

311565.3.4优化分析 12

11196第6章数据驱动决策的伦理与法律问题 12

212256.1数据隐私与保护 12

23736.1.1数据收集与使用 12

305916.1.2数据共享与传输 12

312526.1.3数据存储与销毁 12

181686.2数据安全与合规性 12

279246.2.1数据安全策略 12

297866.2.2法律法规遵循 12

209696.2.3数据合规性评估 12

323916.3人工智能伦理与责任 13

26806.3.1人工智能伦理原则 13

195116.3.2人工智能责任分配 13

177826.3.3人工智能监管机制 13

4283第7章数据驱动决策在企业管理中的应用 13

293327.1数据驱动市场营销策略 13

20457.1.1客户数据分析 13

176827.1.2市场趋势分析 13

192867.1.3竞品分析 13

81097.1.4营销活动效果评估 13

200147.2数据驱动人力资源管理 14

238857.2.1人才选拔与招聘 14

185617.2.2员工培训与发展 14

173757.2.3绩效考核与激励 14

181197.2.4人才留任与流失分析 14

69717.3数据驱动财务管理 14

45537.3.1财务报表分析 14

286867.3.2成本控制与优化 14

303117.3.3资金管理 14

28327.3.4投资决策 15

29799第