商務數據分析 黃翼 9787302626046 【台灣高等教育出版社】

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書名：商務數據分析
ISBN：9787302626046
出版社：清華大學
著編譯者：黃翼
頁數：308
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1509530
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內容簡介

大數據時代，產業呈現數字化趨勢，使大數據成為核心的生產要素，進而成為推動經濟高質量發展的新動能。以數據生成、採集、存儲、清洗、挖掘、分析、服務為主的大數據產業已成為新興產業，是實現產業結構升級的新路徑。為普及數據素養和技能，構建大數據思維，本書通過介紹數據挖掘方法在商務領域的應用，驅動好奇心，認知商務情境；發現業務問題，明確詮釋問題；探索數據鏡像世界，科學處理、分析數據；理性做出預測、決策，有條不紊地表達，充分發揮數據的商業價值。 本書適合高等教育經濟管理專業教學使用，也適合讀者自我提升學習使用，有助於形成數據思維、數據認知、數據合規意識，提升數據處理技能，熟悉商務領域應用，從而提升職業競爭力。

目錄

第一部分 大數據基礎
第一章 大數據導論
一、什麼是大數據
二、為何要做數據挖掘
三、數據分析的應用
練習題
第二章 大數據技術
一、大數據的技術框架
二、與大數據處理相關的技術
三、數據挖掘的一般流程
練習題
第二部分 Python編程基礎
第三章 Python環境搭建
一、Python的版本與安裝
二、PyCharm的安裝與使用
三、Anaconda的安裝與使用
練習題
第四章 Python編程基礎
一、Python變數設定和賦值數據類型
二、Python的運算符
三、控制流
四、常用函數
五、Python基礎語法
練習題
第五章 Python數據挖掘
一、NumPy模塊
二、Pandas模塊
練習題
第六章 Python數據可視化
一、數據可視化
二、Pandas繪圖
三、Matplotlib其他繪圖
練習題
第三部分 數據挖掘基礎
第七章 數據預處理
一、數據存在的問題
二、數據預處理的手段
練習題
第八章 多元線性回歸
一、介紹
二、解釋模型與預測模型
三、回歸方程的估計與預測
四、線性回歸中的變數選擇
練習題
第九章 K-NN演算法
一、K-NN分類器(分類結果)
二、K-NN表示數值結果
三、K-NN演算法的優勢和劣勢
練習題
第十章 樸素貝葉斯分類器
一、介紹
二、使用完全(精確)貝葉斯分類器預測
三、樸素貝葉斯分類器的優缺點
練習題
第十一章 分類回歸樹
一、介紹
二、分類樹
三、評估分類樹的性能
四、避免過度擬合
五、樹的分類規則
六、兩類以上的分類樹
七、回歸樹
八、改進預測：隨機森林和增強樹
九、樹的優點和缺點
練習題
第十二章 邏輯回歸
一、介紹
二、邏輯回歸模型
三、評估分類性能
四、變數的選擇
五、邏輯回歸分析
練習題
第十三章 神經網絡
一、介紹
二、神經網絡的概念與結構
三、使網路適應數據
四、必需的輸入
五、預測因素與結果的關係探討
六、神經網絡的優缺點
練習題
第十四章 判別分析
一、介紹
二、記錄與類的距離
三、費雪線性分類函數
四、判別分析的分類性能
五、先驗概率
六、不均衡的錯誤分類代價
七、超過兩類的分類問題
八、判別分析的優勢與劣勢
練習題
第十五章 關聯規則與協同過濾
一、關聯規則
二、協同過濾
三、總結
練習題
第十六章 聚類分析
一、介紹
二、測量兩條記錄之間的距離
三、兩簇間距離測量
四、分層(凝聚)聚類
五、非層次聚類
練習題
第十七章 時間序列預測
一、介紹
二、描述性與預測性建模
三、商業中流行的預測方法
四、時間序列成分
五、數據分區和性能評估
練習題
第十八章 社交網路分析
一、介紹
二、有向網路與無向網路
三、可視化和分析網路
四、社交數據度量和分類
五、使用網路指標進行預測和分類
六、優點和缺點
練習題
第十九章 文本挖掘
一、介紹
二、文本的表格式表示：術語-文檔矩陣和「詞袋」
三、詞袋與文檔意義提取
四、文本預處理
五、實現數據挖掘方法
六、總結
練習題
第四部分 經典商務數據分析案例
第二十章 國際應用案例
案例一 銀行金融營銷
案例二 波士頓住房
案例三 電腦的選擇
案例四 DriveTime汽車
案例五 寶潔公司洗衣皂
案例六 Studenmund餐廳
案例七 悉尼交通
案例八 ToutBay
案例九 查爾斯讀書俱樂部
案例十 德國信貸
案例十一 Tayko軟體

目錄

案例十二 拒接計程車電話
案例十三 肥皂消費者細分
案例十四 交叉銷售
案例十五 預測破產
第二十一章 國內應用案例
案例一 終端換機預測
案例二 高校本科生就業問題研究
案例三 國內旅遊收入影響因素研究
案例四 航空公司客戶價值分析
案例五 數據分析的其他商務應用
參考文獻

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