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商務數據分析(浙江省普通本科高校十四五重點立項建設教材)

  • 作者：編者:盧俊峰|責編:黃拉拉
  • 出版社：浙江工商大學
  • ISBN：9787517867210
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：304
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書《商務數據分析》是浙江省普通本科高校「十四五」重點立項建設教材，基於Python編程實現商務數據分析應用，面向高校本專科生。隨著新興信息技術發展，商務數據分析機遇凸顯，該學科融合多領域知識，為企業提供決策支持。
    全書分4模塊15章，涵蓋商務數據分析概述、Python程序設計基礎、商務數據分析基礎與進階模塊。詳細講解大數據概念、商務數據分析理論，重點介紹Python編程及常用庫，闡述多種分析模型和方法。書中精選多行業案例，配備教學素材、數據和源代碼文件。同時注重「數字+」教育技術應用，實現線上線下學習融合。本書由浙江工商大學杭州商學院組織編寫，各章節編寫分工明確，編寫中參考多方成果，雖編者水平有限或有不足，但仍具較高教學和學習價值。
作者介紹
編者:盧俊峰|責編:黃拉拉
目錄
第1篇 商務數據分析概述
  第1章 大數據基本概念
      1.1 大數據時代
      1.2 大數據概念與技術
      1.3 大數據與雲計算、物聯網
      1.4 大數據應用
  第2章 商務數據分析理論基礎
      2.1 商務數據類型
      2.2 商務數據分析流程
      2.3 商務數據分析階段和方法
      2.4 商業數據分析工具
第2篇 Python程序設計基礎
  第3章 Python基礎知識
      3.1 Python的安裝與運行
      3.2 Python基礎知識
      3.3 Python語句
      3.4 函數
第3篇 商務數據分析基礎模塊
  第4章 數據預處理及可視化
      4.1 NumPy庫基礎
      4.2 pandas庫基礎
      4.3 數據預處理
      4.4 數據可視化
  第5章 線性回歸分析
      5.1 相關分析的測定
      5.2 回歸分析
      5.3 案例實戰1：IT行業收入回歸模型
      5.4 案例實戰2：波士頓房價預測模型
  第6章 邏輯回歸模型
      6.1 邏輯回歸模型的原理
      6.2 案例實戰：銀行客戶流失預測模型
  第7章 決策樹模型
      7.1 決策樹模型的原理
      7.2 案例實戰：股票客戶流失預測模型
  第8章 樸素貝葉斯模型
      8.1 概率分佈與貝葉斯決策
      8.2 樸素貝葉斯模型
      8.3 案例實戰：空氣污染的分類預測
  第9章 K近鄰演算法
      9.1 K近鄰演算法的原理
      9.2 K近鄰演算法的計算步驟及代碼實現
      9.3 案例實戰：手寫數字識別模型
第4篇 商務數據分析進階模塊
  第10章 隨機森林模型
      10.1 集成學習演算法簡介
      10.2 隨機森林模型的基本原理和代碼實現
      10.3 案例實戰：藥物適用性研究
  第11章 AdaBoost與GBDT模型
      11.1 AdaBoost模型的原理
      11.2 GBDT模型的原理

      11.3 案例實戰：個人收入預測
  第12章 數據聚類和分群分析
      12.1 Kmeans聚類模型的原理
      12.2 案例實戰：客戶分群聚類
      12.3 密度聚類模型的原理
  第13章 協同過濾演算法
      13.1 協同過濾演算法的原理
      13.2 案例實戰：電影推薦
  第14章 Apriori關聯分析
      14.1 Apriori關聯分析的原理
      14.2 案例實戰：商品推薦
  第15章 神經網路模型
      15.1 深度學習基礎：神經網路模型
      15.2 案例實戰：用戶評論情感分析模型
  參考文獻

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