商务数据分析与应用

随着信息技术的快速发展,企业积累了大量的数据，同时也面对着越来越激烈的竞争，迫切需要从大量数据中分析出有用的信息以辅助决策,快速应对市场的变化。因此，企业对商务数据分析人才的需求日益增长，很多大专院校开设了相关专业。但商务数据分析是一个较新的领域，随着企业数据规模越来越大，传统的数据分析方法很难满足需求，深度学习等新兴的方法在商务数据分析领域展现出了明显优势，具有广阔的应用前景。目前市面上缺乏理论联系实际，紧跟商务数据分析应用前沿的教材和参考书。 
本书理论联系实际，系统讲述了商务数据分析的原理及方法，并结合案例深入阐述面向商务大数据处理的深度学习等的数据分析方法及其应用，后结合商务数据分析的3个实战案例展示了各种方法的综合应用。本书分为三篇：基础篇、方法篇和案例篇。第1篇基础篇（第1～2章），主要介绍商务数据分析的基础理论及 Python等数据分析工具。第2篇方法篇（第3～12章），主要阐述商务数据分析中的数据清理和数据预处理方法，决策树、支持向量机、集成学习、神经网络等机器学习方法，以及近年来流行的卷积神经网络、循环神经网络、深度森林等深度学习方法在商务数据分析中的应用。第3篇案例篇（第13～15章），包括二手车交易价格预测、电商企业商品销量预测、某地区物流需求量预测3个商务数据分析的综合项目开发实例。 
本书系统讲述了商务数据分析的方法和技术及其应用，提供了丰富的案例和代码（相关数据集和代码可以微信扫描本书扉页的二维码获取），可以帮助读者深入浅出地理解商务数据分析的基本理论，在实践中学习和掌握的商务数据分析方法。本书可以作为大数据管理和应用、电子商务、信息管理和信息系统等专业高年级学生和管理科学与工程研究生的教材，或商务数据分析从业者的学习指导书。
本书由袁瑞萍博士、李俊韬教授编著。其中第3～12章、第14章由袁瑞萍编写，第1～2章、第13章和第15章由李俊韬编写，全书由袁瑞萍统稿。在本书写作过程中，博士生魏辉、姜盈帆，硕士生秦振波、陈宇、刘敏、杨帆、赵焕丽、傅之家、杨雅璇、邢朝阳等参与了资料搜集整理、编写代码、校对书稿等工作，在此一并感谢。
由于编者知识与水平有限，错漏之处敬请各位读者和专家批评指正。

编者202110北京

本书包括商务数据分析的理论、方法和案例，分为三篇。篇：基础理论篇。介绍了商务数据分析的基础理论及 Python等数据分析工具。第二篇方法篇，包括数据清晰和数据预处理等方法以及近年来流行的策树、支持向量机、集成学习、等深度学习方法及其在商务数据分析中的应用。第三篇：案例篇。开发了二手车交易价格预测、电商企业商品销量预测、地区物流需求量预测3个商务数据分析的综合项目开发实例。本书注重理论联系实际，提供丰富的案例及代码，让读者可以在实践中学习和掌握**的商务数据分析方法。

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