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商业分析方法与技巧实战指南

TOC\o1-2\h\u17278第一章商业分析基础理论 3

235511.1商业分析的定义与意义 3

84921.2商业分析的基本流程 4

106291.3商业分析的关键要素 4

15630第二章数据收集与处理 5

82362.1数据收集方法与技巧 5

295232.1.1概述 5

172232.1.2数据收集方法 5

313332.1.3数据收集技巧 5

57712.2数据清洗与预处理 5

67292.2.1概述 5

287782.2.2数据清洗方法 5

194962.2.3数据预处理技巧 6

225262.3数据质量评估与优化 6

273842.3.1概述 6

49972.3.2数据质量评估方法 6

98892.3.3数据质量优化技巧 6

29563第三章描述性统计分析 6

135823.1常见统计指标及应用 6

20123.1.1平均数（Mean） 7

227993.1.2中位数（Median） 7

61603.1.3众数（Mode） 7

217473.1.4标准差（StandardDeviation） 7

152393.1.5方差（Variance） 7

202883.2数据可视化技巧 7

82283.2.1条形图（BarChart） 7

87023.2.2折线图（LineChart） 8

135213.2.3饼图（PieChart） 8

44503.2.4散点图（ScatterPlot） 8

250873.3多变量分析 8

33043.3.1相关分析（CorrelationAnalysis） 8

17593.3.2回归分析（RegressionAnalysis） 8

302313.3.3主成分分析（PrincipalComponentAnalysis） 8

270213.3.4聚类分析（ClusterAnalysis） 8

641第四章假设检验与推断分析 8

311224.1假设检验的基本原理 8

150474.2常见假设检验方法 9

326064.3结果解释与决策 9

26273第五章预测分析 10

267975.1时间序列预测 10

302665.2因果关系预测 10

84345.3预测模型评估与优化 10

15202第六章优化决策分析 11

77396.1线性规划与整数规划 11

65026.1.1线性规划概述 11

200206.1.2线性规划模型的建立 11

185726.1.3线性规划求解方法 11

113076.1.4整数规划 11

293176.2动态规划与多目标优化 12

205486.2.1动态规划概述 12

223536.2.2动态规划模型的建立 12

23666.2.3动态规划求解方法 12

262196.2.4多目标优化 12

239296.3风险决策与敏感性分析 12

220756.3.1风险决策概述 12

299876.3.2期望值法 12

215276.3.3决策树法 12

160396.3.4敏感性分析 13

31074第七章数据挖掘与机器学习 13

265927.1数据挖掘基本概念与任务 13

221527.1.1基本概念 13

229417.1.2基本任务 13

109787.2常见机器学习算法及应用 13

42117.2.1线性回归 13

227387.2.2逻辑回归 13

176507.2.3决策树 14

244607.2.4随机森林 14

99137.2.5支持向量机（SVM） 14

124007.2.6神经网络 14

186907.3模型评估与调优 14

91807.3.1评估指标 14

52647.3.2交叉验证 14

127647.3.3调参方法 14

292357.3.4模型融合 15

29995第八章商业智能与大数据分析 15

149048.1商业智能平台与应用 15

295338.1.1商业智能平台概述 15

62698.1.2商业智能应用 15

151428.2大数据分析技术与方法