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数据驱动的市场预测与决策支持工具

TOC\o1-2\h\u16113第一章市场预测概述 3

315791.1市场预测的定义与意义 3

307771.2市场预测的方法与类型 3

17985第二章数据驱动市场预测基础 4

157292.1数据来源与数据预处理 4

262282.1.1数据来源 4

267242.1.2数据预处理 5

126992.2数据分析方法概述 5

222922.3常见数据驱动预测模型 5

227172.3.1线性回归模型 5

238632.3.2时间序列模型 5

215982.3.3机器学习模型 6

159602.3.4深度学习模型 6

14987第三章时间序列分析 6

241253.1时间序列的基本概念 6

56883.2时间序列分析方法 6

3233.3时间序列模型的应用 7

21149第四章因子分析 7

12284.1因子分析的基本原理 7

88254.2因子分析的方法与步骤 8

307114.3因子分析在市场预测中的应用 8

19037第五章聚类分析 9

325685.1聚类分析的基本概念 9

118935.2聚类分析方法 9

3915.3聚类分析在市场预测中的应用 9

18275第六章关联规则挖掘 10

215746.1关联规则的基本概念 10

325536.1.1定义与背景 10

7776.1.2关联规则的形式 10

159316.1.3关联规则的评估指标 10

314596.2关联规则挖掘方法 11

292186.2.1Apriori算法 11

237896.2.2FPgrowth算法 11

251926.2.3其他关联规则挖掘方法 11

66786.3关联规则在市场预测中的应用 11

34836.3.1购物篮分析 11

190856.3.2客户细分 11

224406.3.3产品推荐 11

13326.3.4价格弹性分析 11

235266.3.5供应链管理 11

24580第七章机器学习算法 12

21707.1机器学习算法概述 12

185157.1.1定义与分类 12

56457.1.2发展历程 12

67247.2常见机器学习算法 12

178867.2.1监督学习算法 12

227847.2.2无监督学习算法 12

250167.2.3半监督学习算法 12

136677.2.4强化学习算法 12

52127.3机器学习算法在市场预测中的应用 13

161817.3.1股票市场预测 13

98097.3.2商品销售预测 13

156707.3.3客户流失预测 13

190157.3.4金融市场风险预测 13

190777.3.5个性化推荐系统 13

15719第八章深度学习算法 13

31058.1深度学习算法概述 13

254118.2常见深度学习模型 13

101388.2.1卷积神经网络（CNN） 14

5928.2.2循环神经网络（RNN） 14

113098.2.3长短期记忆网络（LSTM） 14

115258.2.4自编码器（AE） 14

271058.3深度学习算法在市场预测中的应用 14

12998.3.1股票价格预测 14

200598.3.2商品销售预测 14

126348.3.3金融市场风险预测 14

239408.3.4个性化推荐系统 15

25733第九章市场决策支持系统 15

195139.1决策支持系统的基本概念 15

3639.2决策支持系统的构建与实现 15

137219.3决策支持系统在市场预测中的应用 16

5041第十章市场预测与决策支持工具的未来发展趋势 16

2654610.1数据驱动市场预测的发展趋势 16

1798310.1.1数据源多样化 16

2728910.1.2预测模型的智能化 16

370910.1.3实时预测与动态调整 17

1565810.2决策支持工具的技术创新 17

1497710.2.1人工智能技术的融合 17

2382710.2.2可视化技术的提升 17

1677910.2.3云计算