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数据驱动的决策支持系统开发指南

TOC\o1-2\h\u22080第1章引言 4

137301.1数据驱动决策支持系统的概念 4

43021.2系统开发流程与要点 5

20035第2章数据准备 6

143752.1数据收集与整合 6

97652.1.1数据源识别与选择 6

250522.1.2数据采集 6

173002.1.3数据整合 6

117782.2数据清洗与预处理 6

54772.2.1数据清洗 6

109822.2.2数据预处理 7

21302.3数据存储与管理 7

213662.3.1数据存储 7

205472.3.2数据备份与恢复 7

260802.3.3数据安全管理 7

196972.3.4数据维护与更新 7

31794第3章数据摸索与分析 7

277783.1数据可视化分析 8

243273.1.1数据类型与可视化方法 8

174173.1.2数据预处理 8

26883.1.3可视化工具 8

53983.1.4可视化案例分析 8

245993.2统计分析 8

288553.2.1描述性统计分析 8

51453.2.2假设检验 8

275503.2.3相关性分析 8

71033.2.4回归分析 9

133773.3机器学习初步应用 9

187503.3.1数据预处理 9

90073.3.2模型选择与训练 9

279863.3.3模型评估与优化 9

243123.3.4机器学习案例分析 9

20996第4章需求分析与系统设计 9

144194.1用户需求分析 9

165754.1.1用户群体分析 9

185314.1.2用户场景分析 9

56164.1.3功能需求分析 10

272174.1.4非功能需求分析 10

140194.2系统功能设计 10

129534.2.1数据管理模块 10

86434.2.2数据分析模块 10

229594.2.3可视化展示模块 10

228774.2.4决策支持模块 10

319834.2.5用户交互模块 10

80874.3技术选型与架构设计 10

286624.3.1技术选型 10

298274.3.2系统架构设计 11

270914.3.3数据存储设计 11

54194.3.4系统安全设计 11

298774.3.5系统功能优化 11

26387第5章模型构建与评估 11

317365.1常见预测模型的选取 11

236765.1.1线性回归模型 11

296405.1.2逻辑回归模型 11

125.1.3决策树模型 11

119565.1.4随机森林模型 11

27095.1.5支持向量机模型 12

227465.1.6神经网络模型 12

153585.2模型训练与优化 12

34945.2.1数据预处理 12

145035.2.2参数调优 12

256415.2.3模型正则化 12

303995.2.4模型集成 12

285715.3模型评估与选择 12

254365.3.1评估指标 12

236895.3.2交叉验证 12

259525.3.3模型选择 13

227065.3.4模型部署与监控 13

21609第6章决策支持算法实现 13

88766.1分类算法实现 13

277436.1.1基于决策树的分类算法 13

183676.1.2基于支持向量机的分类算法 13

190436.2回归算法实现 13

24646.2.1线性回归算法 13

97586.2.2决策树回归算法 14

294226.3聚类算法实现 14

212036.3.1K均值聚类算法 14

62976.3.2层次聚类算法 14

116687.1前端界面设计与实现 15

142497.1.1设计原则与界面布局 15

27007.1.2用户交互设计 15

66417.1.3响应式设计与移动端适配 15

3237.1.4前端框架与库的选择与应用 15

168277.1.5数据可视化实现 15

143967.2后端服务开发 15