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商业分析方法与实战指南

TOC\o1-2\h\u22536第一章商业分析基础理论 3

21811.1商业分析的定义与作用 3

192611.2商业分析的核心要素 3

46641.3商业分析的方法论 4

11473第二章数据采集与预处理 4

306192.1数据来源与采集方法 4

194352.1.1内部数据来源 4

255082.1.2外部数据来源 5

16462.2数据清洗与整理 5

103372.2.1数据缺失处理 5

28162.2.2异常值处理 5

49742.2.3重复数据处理 5

31202.3数据预处理技巧 6

171432.3.1数据规范化 6

301912.3.2数据编码 6

265772.3.3特征工程 6

32700第三章描述性统计分析 6

14043.1数据可视化方法 6

23453.1.1条形图与柱状图 6

17983.1.2饼图与环形图 6

234723.1.3折线图与面积图 7

307563.1.4散点图与气泡图 7

9963.2常见统计量分析 7

276473.2.1均值 7

178013.2.2中位数 7

101223.2.3众数 7

23313.2.4方差 7

49523.2.5标准差 7

222123.3多变量分析 7

228563.3.1相关系数 8

209503.3.2多元线性回归 8

298353.3.3主成分分析 8

3233.3.4聚类分析 8

28358第四章假设检验与推断性统计分析 8

216754.1假设检验的基本概念 8

70114.2常见假设检验方法 8

48514.3推断性统计分析应用 9

27215第五章预测性分析 9

16695.1预测模型的选择与构建 9

301315.2时间序列分析 10

73405.3预测结果的评估与优化 10

19050第六章优化决策分析 11

63086.1线性规划与整数规划 11

105676.1.1线性规划概述 11

164726.1.2线性规划的数学模型 11

121356.1.3线性规划的求解方法 11

225016.1.4整数规划 11

15636.2目标规划与多目标优化 11

108406.2.1目标规划概述 11

325686.2.2目标规划的数学模型 11

44206.2.3多目标优化方法 12

268276.3风险决策分析 12

148836.3.1风险决策概述 12

316186.3.2风险决策的数学模型 12

80956.3.3风险决策方法 12

85236.3.4风险决策在实际应用中的挑战 12

7728第七章数据挖掘与分析 12

322447.1数据挖掘的基本概念 12

17257.2常见数据挖掘方法 13

127607.3数据挖掘在商业分析中的应用 13

26391第八章机器学习与人工智能 14

201848.1机器学习的基本概念 14

162708.2常见机器学习算法 14

312788.3人工智能在商业分析中的应用 15

22003第九章商业分析报告撰写与展示 15

189199.1商业分析报告的结构与撰写技巧 15

65809.1.1报告结构 15

89569.1.2撰写技巧 16

271469.2数据可视化与图表设计 16

177629.2.1数据可视化原则 16

220839.2.2常用图表设计 16

239579.3商业分析报告的展示与沟通 16

291049.3.1展示技巧 16

285109.3.2沟通策略 16

24517第十章商业分析实战案例 17

1943210.1互联网行业案例分析 17

880810.1.1背景介绍 17

547210.1.2分析目标 17

1728210.1.3数据来源 17

939410.1.4分析方法 17

3182110.1.5分析过程 17

260110.1.6案例成果 17

2047810.2金融行业案例分析 17

2661010.2.1背景介绍 17

3192010.2.2分析目标