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商业分析基础指南

TOC\o1-2\h\u3758第一章商业分析概述 3

201491.1商业分析的定义与重要性 3

169281.1.1商业分析的定义 3

311801.1.2商业分析的重要性 3

224461.2商业分析的发展历程 4

162061.2.1传统商业分析阶段 4

53231.2.2信息化商业分析阶段 4

324271.2.3大数据商业分析阶段 4

50411.3商业分析的核心目标 4

265261.3.1识别问题和机遇 4

210051.3.2优化决策 4

170381.3.3提高企业效益 4

313101.3.4支持企业战略 5

11569第二章数据收集与预处理 5

256832.1数据来源与类型 5

299492.1.1数据来源 5

287982.1.2数据类型 5

180282.2数据收集方法 5

144642.2.1调研法 5

243542.2.2观察法 5

110892.2.3有哪些信誉好的足球投注网站法 5

88162.2.4合作伙伴数据共享 5

56922.2.5公共数据获取 5

109592.3数据清洗与整理 6

273602.3.1数据清洗 6

21132.3.2数据整理 6

211352.4数据预处理技巧 6

68502.4.1数据标准化 6

249632.4.2数据规范化 6

125842.4.3数据转换 6

42722.4.4数据降维 6

61832.4.5数据可视化 6

6980第三章数据可视化与摸索性分析 6

251733.1数据可视化工具与应用 6

13033.1.1Tableau 7

146863.1.2PowerBI 7

311233.1.3Python数据可视化库 7

188893.2数据可视化原则与方法 7

283773.2.1清晰性 7

97273.2.2准确性 7

59473.2.3统一性 7

88193.2.4适度性 7

151573.2.5交互性 7

317713.3摸索性数据分析（EDA） 7

103883.3.1数据清洗 7

254973.3.2描述性统计 8

18983.3.3数据可视化 8

68533.3.4假设检验 8

112583.4数据可视化案例解析 8

326343.4.1数据可视化 8

299003.4.2分析 8

301613.4.3结论 8

32383第四章统计分析与概率论 8

300024.1基础统计学概念 8

7914.2描述性统计分析 9

222364.3概率论基本原理 9

104614.4假设检验与推断 9

14813第五章预测分析与模型构建 10

258595.1预测分析的基本概念 10

121735.2常见预测模型与方法 10

308955.2.1线性回归模型 10

156155.2.2时间序列分析 10

7935.2.3决策树模型 10

248575.2.4人工神经网络 10

148165.3模型评估与优化 10

31085.3.1模型评估指标 10

83885.3.2模型优化方法 11

74375.4预测分析案例实践 11

9315第六章机器学习与深度学习 11

229796.1机器学习基本原理 11

224436.2常见机器学习算法 12

172246.3深度学习概述 12

210286.4机器学习与深度学习应用案例 13

27496第七章商业决策与优化 13

238707.1商业决策模型与方法 13

249027.2线性规划与非线性规划 14

207997.3动态规划与多目标优化 14

130747.4商业决策案例解析 14

18063第八章数据仓库与大数据技术 14

139898.1数据仓库的基本概念 14

98418.2数据仓库架构与设计 15

61068.3大数据技术概述 15

159728.4大数据应用案例分析 16

25313第九章商业智能与应用 16

214519.1商业智能的定义与发展 16

127589.2商业智能工具与应用 17

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