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商业分析应用指南

TOC\o1-2\h\u20243第一章商业分析基础理论 3

79601.1商业分析概述 3

143151.2商业分析流程与框架 3

206001.2.1分析目标设定 3

93941.2.2数据收集与清洗 3

147371.2.3数据处理与分析 4

175971.2.4结果解读与应用 4

27011.2.5持续优化与迭代 4

299701.3商业分析关键要素 4

276051.3.1数据资源 4

261191.3.2分析方法与工具 4

60641.3.3分析团队 4

120081.3.4企业文化 4

32211第二章数据收集与处理 4

183802.1数据来源与分类 4

103422.1.1数据来源 5

253362.1.2数据分类 5

57132.2数据预处理方法 5

108882.2.1数据清洗 5

73732.2.2数据整合 5

195092.2.3数据建模 5

129322.3数据质量评估与优化 6

195682.3.1数据质量评估 6

227382.3.2数据质量优化 6

9002第三章数据可视化与报告 6

153263.1数据可视化工具与技巧 6

307163.1.1数据可视化概述 6

104033.1.2常见数据可视化工具 6

165363.1.3数据可视化技巧 7

123273.2报告撰写与呈现 7

234593.2.1报告撰写原则 7

187923.2.2报告撰写技巧 7

213453.2.3报告呈现技巧 7

40473.3数据故事讲述 8

3813第四章统计分析与预测 8

271824.1描述性统计分析 8

116844.1.1数据清洗 8

16674.1.2频数分布 8

267674.1.3统计量计算 8

146274.1.4数据可视化 8

279464.2摸索性数据分析 9

5104.2.1数据摸索 9

26194.2.2数据转换 9

207454.2.3关联性分析 9

7694.2.4异常值检测 9

110424.3预测模型与算法 9

176864.3.1线性回归模型 9

68854.3.2时间序列分析 9

241664.3.3机器学习算法 9

300234.3.4深度学习模型 10

15334第五章数据挖掘与知识发觉 10

307115.1数据挖掘技术概述 10

161055.2关联规则挖掘 10

142915.3聚类分析与分类 10

26187第六章商业智能与决策支持 11

184156.1商业智能系统概述 11

291316.2数据仓库与数据湖 11

15466.2.1数据仓库 11

228526.2.2数据湖 12

80306.3决策支持系统与优化 12

324276.3.1决策支持系统 12

146326.3.2优化策略 12

30966第七章机器学习在商业分析中的应用 13

170037.1机器学习基本概念 13

18897.1.1定义与起源 13

247497.1.2机器学习类型 13

306337.2常见机器学习算法 13

142797.2.1线性回归 13

243637.2.2逻辑回归 13

33217.2.3决策树 13

179407.2.4随机森林 13

20197.2.5支持向量机 14

74317.3机器学习在实际应用中的案例分析 14

102647.3.1贷款违约预测 14

227467.3.2客户流失预测 14

318407.3.3商品推荐 14

116157.3.4文本分类 14

20703第八章大数据技术与应用 14

264528.1大数据概念与特点 14

296398.1.1大数据概念 14

99638.1.2大数据特点 14

277048.2大数据处理技术 15

19378.2.1数据采集与存储技术 15

75468.2.2数据处理与分析技术 15

263248.2.3大数据计算技术 15

247628.3大数据应用案例分析 15

193558.3.1金融行