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数据科学在商业决策中的应用作业指导书

TOC\o1-2\h\u18238第一章数据科学与商业决策概述 3

84551.1数据科学的概念与范畴 3

136801.2商业决策的重要性 3

15631.3数据科学在商业决策中的应用 4

20693第二章数据收集与预处理 4

182142.1数据收集的方法与技巧 5

314022.1.1文档资料收集 5

38162.1.2调查问卷与访谈 5

120922.1.3数据挖掘 5

150482.2数据清洗与整合 5

19152.2.1数据清洗 5

298392.2.2数据整合 6

41582.3数据预处理的质量控制 6

161603.1数据验证 6

278033.2数据校验 6

138133.3数据监控 6

92113.4数据审计 6

32091第三章描述性统计分析 6

168523.1基础统计量的计算与应用 6

45553.1.1基础统计量的概念 6

236003.1.2平均数的计算与应用 6

222273.1.3中位数的计算与应用 7

326143.1.4众数的计算与应用 7

26603.1.5方差和标准差的计算与应用 7

124723.2数据可视化方法 7

101183.2.1条形图 7

17073.2.2折线图 7

234913.2.3饼图 7

34113.2.4散点图 8

32703.3描述性统计分析在商业决策中的应用 8

76713.3.1市场分析 8

61373.3.2人力资源管理 8

196233.3.3财务分析 8

10743.3.4生产管理 8

25538第四章摸索性数据分析 8

239824.1数据摸索的方法与工具 8

257324.1.1描述性统计分析 9

304364.1.2可视化工具 9

320094.1.3统计检验 9

238054.2关联性分析 9

100924.2.1相关性系数 9

12604.2.2主成分分析 9

7534.2.3聚类分析 10

78134.3异常值检测 10

162114.3.1箱线图 10

94694.3.2Z分数 10

296144.3.3IQR分数 10

16572第五章数据挖掘与预测模型 10

178275.1数据挖掘的基本方法 10

277515.2预测模型的选择与构建 11

109155.3预测模型的评估与优化 11

8071第六章机器学习在商业决策中的应用 11

72996.1机器学习的基本概念 11

49336.1.1机器学习的定义 11

91626.1.2监督学习 12

66646.1.3无监督学习 12

279936.1.4强化学习 12

22966.2聚类分析 12

36716.2.1聚类分析的定义 12

273196.2.2聚类分析的常用算法 12

288136.2.3聚类分析在商业决策中的应用案例 12

114766.3分类与回归分析 12

293366.3.1分类分析 12

178456.3.2分类分析在商业决策中的应用案例 12

252336.3.3回归分析 13

325366.3.4回归分析在商业决策中的应用案例 13

284486.3.5机器学习模型的评估与优化 13

12637第七章文本挖掘与情感分析 13

189747.1文本挖掘的基本方法 13

241007.1.1文本预处理 13

207727.1.2特征提取 13

197397.1.3模型构建 13

296327.2情感分析在商业决策中的应用 14

91907.2.1市场分析 14

31097.2.2客户服务 14

313617.2.3品牌管理 14

180687.3文本挖掘与情感分析的案例分析 14

14230第八章大数据技术在商业决策中的应用 15

217118.1大数据的处理与分析方法 15

73198.2大数据技术在商业决策中的实践案例 15

220968.3大数据技术的未来发展趋势 15

26531第九章数据安全与隐私保护 16

253789.1数据安全的重要性 16

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