商业数据分析(大数据管理与应用系列教材江苏省高等学校重点教材)

图书标准信息

• 作者 米传民
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2024-03
• 版次 1
• ISBN 9787030758934
• 定价 48.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 264页
• 字数 391千字

【内容简介】

随着大数据、人工智能、云计算以及管理科学理论的发展，数据分析成为商业分析必不可少的内容。本教材综合传统数据分析和机器学近期新理论内容，共包括八个部分(导论、数据预处理、商业数据统计分析、数据挖掘与机器学、文本挖掘与情感分析、数据可视化、商业决策分析、两个数据分析综合案例)，以数据分析流程为主线，既涵盖了数据分析的理论内容，又避了与相关课程的简单重复。
本书可满足大数据管理与应用、管理科学与工程、信息管理与信息系统等专业的老师、的需要，还可以作为和信息化部门、现代制造企业的管理干部、工程技术人员的自学参书。

【作者简介】

:
米传民：南京航空航天大学经济与管理学院教授、博士生导师，中国科学院科技战略咨询研究院博士后，国家级教学团队成员，Digital Transformation and Society副主编、Journal of Intelligent and Fuzzy Systems副主编、The Journal of Grey System编委，曾主持国家级基金项目、政府和企业管理咨询课题20余项，发表SCI/SSCI论文60余篇，出版专著1部，出版《管理预测与决策》《投资项目评价》等教材3部，获国家级教学成果奖二等奖1项、教育部科学技术进步奖二等奖1项，主要研究领域为：商业数据分析、不确定性与风险分析、工程项目管理。

【目录】

章 导论1

节 什么是商业数据分析1

第二节 数据分类与数据模型4

第三节 大数据时代的商业数据分析10

第四节 大数据在数据分析中的应用18

第五节 商业数据分析工具21

本章题31

第二章 数据预处理32

节 数据预处理概述32

第二节 数据质量34

第三节 数据审计35

第四节 数据清洗36

第五节 数据变换42

第六节 数据集成和数据排序44

第七节 其他数据预处理46

本章题48

第三章 商业数据统计分析50

节 回归分析50

第二节 方差分析62

第三节 时间序列分析72

第四节 灰预测模型83

本章题88

第四章 数据挖掘与机器学92

节 数据挖掘基本概念92

第二节 机器学基本概念96

第三节 一元线回归机器学103

第四节 分类机器学107

第五节 神经网络与深度学110

第六节 机器学典型算法120

本章题124

第五章 文本挖掘与情感分析125

节 文本挖掘概述125

第二节 文本挖掘过程129

第三节 文本挖掘工具143

第四节 文本情感分析144

本章题152

第六章 数据可视化153

节 数据可视化概述153

第二节 数据可视化的实现过程和方法体系157

第三节 数据可视化工具159

本章题167

第七章 商业决策分析171

节 决策分析概述171

第二节 确定型决策分析180

第三节 不确定型决策分析182

第四节 风险型决策分析184

第五节 多属决策方法193

第六节 灰决策202

本章题215

第八章 住院费用影响因素挖掘219

节 案例背景219

第二节 数据预处理220

第三节 不同类别的费用差异分析225

第四节 住院费用的影响因素分析234

结论238

第九章 基于大数据分析台的l集团销售商机预测239

节 案例背景239

第二节 l集团销售过程管理240

第三节 l集团销售线索管理243

第四节 销售商机分析大数据台建设245

第五节 销售商机分析大数据台应用250

参文献255