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数据分析与业务洞察能力培养方法与实践指导

TOC\o1-2\h\u7938第一章数据分析基础理论 4

223061.1数据分析概述 4

227311.1.1定义与重要性 4

208311.1.2发展历程 4

153351.1.3应用领域 4

227071.2数据类型与数据结构 4

86011.2.1数据类型 4

30031.2.2数据结构 4

222131.3数据分析方法概述 4

44861.3.1描述性分析 4

94921.3.2摸索性分析 5

63071.3.3预测性分析 5

15991.3.4优化性分析 5

112011.3.5数据挖掘与人工智能 5

232041.3.6应用案例分析 5

28788第二章数据收集与预处理 5

14242.1数据收集方法 5

186312.1.1确定数据需求 5

94532.1.2数据收集渠道 6

222202.1.3数据收集工具与技巧 6

18342.2数据清洗与预处理 6

64782.2.1数据清洗 6

229372.2.2数据预处理 6

213142.3数据整合与转换 7

68122.3.1数据整合 7

152882.3.2数据转换 7

30295第三章数据可视化 7

87893.1数据可视化概述 7

106813.2常用数据可视化工具 7

216643.3数据可视化技巧与实践 8

100193.3.1选择合适的图表类型 8

129633.3.2注重图表美观性 8

207273.3.3提取关键信息 8

55553.3.4结合业务背景 9

4573.3.5交互式数据可视化 9

604第四章统计分析与概率论 9

59094.1描述性统计分析 9

99214.1.1概述 9

68204.1.2频数与频率分布 9

289174.1.3数据的图表展示 9

184334.1.4数据的集中趋势 10

94914.1.5数据的离散程度 10

221884.1.6数据的偏态与峰度 10

228174.2概率论基础 10

304564.2.1概述 10

115204.2.2概率的定义 10

78564.2.3事件的独立性 10

17894.2.4条件概率 10

276314.2.5全概率公式 10

86354.2.6贝叶斯定理 10

224954.3假设检验与推断 11

242024.3.1概述 11

504.3.2建立假设 11

100954.3.3选择检验统计量 11

178054.3.4计算检验统计量的值 11

180174.3.5确定显著性水平 11

118514.3.6判断假设的正确性 11

910第五章机器学习与数据挖掘 11

143885.1机器学习概述 11

109145.1.1机器学习的定义与发展 11

228215.1.2机器学习的主要方法 12

223745.1.3机器学习的关键技术 12

117055.2常用数据挖掘算法 12

113105.2.1决策树 12

36975.2.2支持向量机 12

268695.2.3神经网络 12

181615.2.4随机森林 12

205025.3机器学习与数据挖掘应用 12

185055.3.1金融领域 13

281585.3.2医疗领域 13

139245.3.3零售领域 13

172355.3.4智能交通 13

29203第六章业务洞察力培养 13

34206.1业务洞察力概述 13

31536.2业务场景分析 13

17196.2.1企业战略目标分析 13

134816.2.2市场环境分析 14

27116.2.3企业内部资源分析 14

10106.3业务问题解决方法 14

59236.3.1数据分析 14

198956.3.2案例研究 14

204056.3.3跨部门协同 15

138246.3.4创新思维 15

26107第七章数据驱动决策 15

303087.1数据驱动决策概述 15

187707.1.1定义与背景 15

216267.1.2