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商务大数据分析导论 版权信息
- ISBN：9787564399979
- 条形码：9787564399979 ; 978-7-5643-9997-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
商务大数据分析导论 内容简介
《商务大数据分析导论》是在编写组成员近三年的教学基础上逐渐形成的。在这个过程中，我们不仅深入研究了大量文献资料，还自主开发了多个数据分析软件工具，以期通过实践加深对理论知识的理解。其中，每个项目都经过反复推敲和精心设计，力求做到内容丰富、结构清晰、案例生动。基于此理念，《商务大数据分析导论》的编写原则主要聚焦于三个方面：一是要让读者掌握大数据算法的基本原理，以便在应用场景中进行算法选型时思路清晰；二是注重公式呈现及推导过程，聚焦主干，不涉旁支，同时以图示演变作为辅助说明；三是自主开发应用程序，以实例来演示相关内容，所有内容可下载、可扩展，帮助读者理解相关内容。
《商务大数据分析导论》涵盖了大数据分析算法，如决策树、K-means聚类、朴素贝叶斯分类、K近邻算法等；注重理论与实践相结合，强调算法的应用场景和操作过程，同时提供了丰富的教学资源，包括彩色图例、PPT课件、原始数据集、模拟软件等，并以“数字经济”为视野，介绍了当前主流的深度学习算法及主要专业工具的应用场景等。其主要特点是借助大量专业工具及信息化手段，营造“沉浸式”阅读氛围，通过移动端扫码，让复杂的算法通过三维立体视图动起来，给学习者以直观感受，并且简化推导过程，注重结果呈现和应用场景的说明；同时，在专业工具使用方面，部分相关书籍只注重输入端和输出端的“傻瓜机”式应用模式的介绍，而《商务大数据分析导论》更加注重中间处理过程的说明和描述，强化阅读者解决实际问题的能力。《商务大数据分析导论》是在编写组成员近三年的教学基础上逐渐形成的。在这个过程中，我们不仅深入研究了大量文献资料，还自主开发了多个数据分析软件工具，以期通过实践加深对理论知识的理解。其中，每个项目都经过反复推敲和精心设计，力求做到内容丰富、结构清晰、案例生动。基于此理念，《商务大数据分析导论》的编写原则主要聚焦于三个方面：一是要让读者掌握大数据算法的基本原理，以便在应用场景中进行算法选型时思路清晰；二是注重公式呈现及推导过程，聚焦主干，不涉旁支，同时以图示演变作为辅助说明；三是自主开发应用程序，以实例来演示相关内容，所有内容可下载、可扩展，帮助读者理解相关内容。
《商务大数据分析导论》涵盖了大数据分析算法，如决策树、K-means聚类、朴素贝叶斯分类、K近邻算法等；注重理论与实践相结合，强调算法的应用场景和操作过程，同时提供了丰富的教学资源，包括彩色图例、PPT课件、原始数据集、模拟软件等，并以“数字经济”为视野，介绍了当前主流的深度学习算法及主要专业工具的应用场景等。其主要特点是借助大量专业工具及信息化手段，营造“沉浸式”阅读氛围，通过移动端扫码，让复杂的算法通过三维立体视图动起来，给学习者以直观感受，并且简化推导过程，注重结果呈现和应用场景的说明；同时，在专业工具使用方面，部分相关书籍只注重输入端和输出端的“傻瓜机”式应用模式的介绍，而《商务大数据分析导论》更加注重中间处理过程的说明和描述，强化阅读者解决实际问题的能力。
《商务大数据分析导论》风格适合商科学生对大数据分析技术相关课程的学习，既保持了范度，又加持了深度。《商务大数据分析导论》的案例来自企业的商务真实数据和通用分析工具，同时结合实际需求，开展真正的商务数据分析。《商务大数据分析导论》结构严谨、内容新颖、顺应时代需求、叙述清晰、强调实践，可作为商科低年级学生的专业基础课教材，也可作为商务数据分析的培训教材及企事业单位会计财务、电子商务、企业管理、市场营销、国际贸易等相关从业人员的参考用书。《商务大数据分析导论》配套的一些图例、教学PPT课件、实训原始数据、专用工具、自创模拟软件、3D呈现图样、实训操作视频等资料，都可以通过课程教学资源库网站或手机端下载。
商务大数据分析导论 目录
项目一 大数据分析算法基础
任务一 大数据分析基础知识
任务二 大数据分析能力
本项目知识 积累与技能训练
项目二 大数据分析的算法
任务一 决策树算法
任务二 聚类算法
任务三 朴素贝叶斯算法
任务四 K近邻分类算法
任务五 关联规则
任务六 逻辑回归
任务七 人工神经网络
任务八 支持向量机
任务九 马尔可夫链及自然语言处理
本项目知识 积累与技能训练
项目三 数据采集与整理
任务一 数据挖掘及其方法
任务二 Python数据采集实例
任务三 八爪鱼数据采集实例
任务四 PowerBI数据采集实例
任务五 数据整理实例
本项目知识 积累与技能训练
项目四 构建数据模型
任务一 网站分析与推荐
任务二 分析方法与过程
本项目知识 积累与技能训练
项目五 认识客户价值
任务一 RFM模型与应用
任务二 决策树分析实例
本项目知识 积累与技能训练
项目六 数据可视化
任务一 数据可视化的重要性
任务二 常用可视化图表示例
本项目知识 积累与技能训练
项目七 商务大数据应用场景
任务一 税收大数据
任务二 金融大数据
任务三 电子商务大数据
任务四 财务大数据
任务五 旅游大数据
附录
附录一 H航空公司大数据应用案例
附录二 M科技公司大数据应用案例
附录三 H公司大数据应用案例
附录四 全国职业院校技能大赛商务数据分析赛项应用案例
参考文献
任务一 大数据分析基础知识
任务二 大数据分析能力
本项目知识 积累与技能训练
项目二 大数据分析的算法
任务一 决策树算法
任务二 聚类算法
任务三 朴素贝叶斯算法
任务四 K近邻分类算法
任务五 关联规则
任务六 逻辑回归
任务七 人工神经网络
任务八 支持向量机
任务九 马尔可夫链及自然语言处理
本项目知识 积累与技能训练
项目三 数据采集与整理
任务一 数据挖掘及其方法
任务二 Python数据采集实例
任务三 八爪鱼数据采集实例
任务四 PowerBI数据采集实例
任务五 数据整理实例
本项目知识 积累与技能训练
项目四 构建数据模型
任务一 网站分析与推荐
任务二 分析方法与过程
本项目知识 积累与技能训练
项目五 认识客户价值
任务一 RFM模型与应用
任务二 决策树分析实例
本项目知识 积累与技能训练
项目六 数据可视化
任务一 数据可视化的重要性
任务二 常用可视化图表示例
本项目知识 积累与技能训练
项目七 商务大数据应用场景
任务一 税收大数据
任务二 金融大数据
任务三 电子商务大数据
任务四 财务大数据
任务五 旅游大数据
附录
附录一 H航空公司大数据应用案例
附录二 M科技公司大数据应用案例
附录三 H公司大数据应用案例
附录四 全国职业院校技能大赛商务数据分析赛项应用案例
参考文献
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