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数据驱动的商业分析作业指导书

TOC\o1-2\h\u28476第一章绪论 3

261651.1商业分析概述 3

153911.2数据驱动商业分析的重要性 3

1618第二章数据收集与预处理 4

37292.1数据来源与类型 4

85122.1.1数据来源 4

18272.1.2数据类型 4

233172.2数据清洗与整合 4

286972.2.1数据清洗 4

228962.2.2数据整合 5

213652.3数据质量评估 5

301362.3.1完整性评估 5

17042.3.2准确性评估 5

129572.3.3一致性评估 5

1582.3.4可用性评估 6

5742第三章数据可视化与摸索性分析 6

136203.1数据可视化工具与方法 6

228393.1.1常用数据可视化工具 6

187813.1.2数据可视化方法 6

32773.2数据摸索性分析技术 6

198463.2.1描述性统计分析 7

220603.2.2数据可视化摸索 7

225183.2.3关联性分析 7

191573.3数据可视化案例分析 7

264213.3.1销售数据分析 7

230523.3.2客户细分分析 7

299003.3.3航班数据分析 7

10542第四章统计分析与假设检验 7

89174.1描述性统计分析 7

172604.1.1频数与频率分布 8

8184.1.2数据的度量指标 8

165614.1.3数据的图形表示 8

116284.2假设检验方法 8

257364.2.1假设检验的基本原理 8

165114.2.2假设检验的类型 8

320424.2.3假设检验的步骤 9

61814.3统计分析案例研究 9

19500第五章数据挖掘与预测模型 9

310725.1数据挖掘算法介绍 9

198045.2预测模型构建与评估 10

226015.3实际案例分析与应用 10

5588第六章机器学习在商业分析中的应用 11

106116.1机器学习算法概述 11

51906.1.1机器学习的定义与分类 11

8746.1.2监督学习算法 11

12986.1.3无监督学习算法 11

146096.1.4半监督学习与增强学习算法 11

162936.2机器学习在商业分析中的应用案例 11

71386.2.1客户细分 11

287206.2.2信用评分 12

198196.2.3商品推荐 12

101706.2.4财务预测 12

3806.2.5自然语言处理 12

158946.3机器学习模型优化与调参 12

242806.3.1模型优化策略 12

72456.3.2调参方法 12

23152第七章大数据技术与商业分析 12

315997.1大数据概念与特征 12

24137.1.1大数据概念 12

171387.1.2大数据特征 13

21977.2大数据技术在商业分析中的应用 13

192087.2.1数据采集与存储 13

194077.2.2数据处理与计算 13

108917.2.3数据分析与挖掘 13

324667.2.4数据可视化 13

136887.3大数据案例分析 13

10309第八章数据仓库与商业智能 14

143508.1数据仓库技术概述 14

27738.1.1数据仓库的定义 14

71748.1.2数据仓库的组成 14

235698.1.3数据仓库的关键技术 14

206178.2商业智能工具与应用 15

263768.2.1商业智能的定义 15

211918.2.2商业智能工具 15

84498.2.3商业智能应用 15

256998.3数据仓库与商业智能案例分析 15

10433第九章商业分析在行业中的应用 16

97359.1金融行业商业分析案例 16

115859.1.1背景介绍 16

163569.1.2商业分析内容 16

242509.1.3商业分析效果 16

202029.2零售行业商业分析案例 16

259719.2.1背景介绍 16

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