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商业数据分析与实训 版权信息
- ISBN：9787302673491
- 条形码：9787302673491 ; 978-7-302-67349-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
商业数据分析与实训 本书特色
《商业数据分析与实训》是一本全面涵盖商业数据分析领域的实用指南。本书以教学实训平台、智能调研平台、数据收集、统计建模和报告撰写为主线，带领读者系统学习从数据收集到洞察发现的全过程。独特之处在于融合了*新的教育技术和数据科学方法，以商业数据与互动实训为核心，提供高效学习体验。结合在线实验和案例研究，读者可在真实商业情景下进行实际数据分析，深化理论学习。本书适合广泛读者对象，包括商业专业学生、从业者以及希望提升数据分析技能的各行业人士。通过本书，读者将掌握实战型数据分析技能，为商业决策提供有力支持。
商业数据分析与实训 内容简介
本书是一本专注于商业数据分析领域的实训教程，在内容上，涵盖了商业数据分析导论、商业数据分析方法以及商业数据分析综合实训三个主要部分。导论部分讲解了商业数据分析的概念、框架及实训平台的使用。分析方法部分详细阐述了描述性统计分析、数据可视化、方差分析、相关分析与回归分析、结构方程模型、非结构化数据分析、联合分析、聚类分析等多种实用的分析方法，并通过商业实训案例加深读者的理解和提升其应用能力。综合实训部分则通过多个实际商业场景的案例，让读者在实践中学习如何应用知识解决实际的商业问题。
本书适用于商业数据分析的初学者、从业者、高校相关专业的学生，以及企业管理人员等群体，旨在为读者提供系统的商业数据分析知识和实用技能。各个章节的学习材料与实训案例都可通过与本书配套的教学实训平台获取。
商业数据分析与实训 目录
**篇 商业数据分析导论
第1章 商业数据分析概述 3
1.1 大数据时代的商业数据分析 3
1.2 解码商业数据分析的原则与模式 7
1.3 商业数据分析的目标与任务 9
第2章 商业数据分析的框架 13
2.1 背景介绍与问题明确 13
2.2 数据的收集与整理 16
2.3 模型的建立与评价 18
2.4 分析结果解读 23
2.5 结论与建议 26
第3章 商业数据分析实训平台 27
3.1 实训平台介绍 27
3.2 课程内容的导入与修改 32
3.3 课程内容的学习 36
3.4 实训项目类型与设置方式 39
3.5 AI智能系统：自动生成问卷与报告辅助撰写 46
教学实训平台项目操作指南 53
第二篇 商业数据分析方法
第4章 描述性统计分析 71
4.1 变量类型介绍 71
4.2 描述性统计变量 72
4.3 频数分析 75
4.4 箱线图的使用 78
4.5 交叉表的应用与解读 80
商业实训：基于描述性统计剖析用户数据 82
第5章 数据可视化 87
5.1 数据可视化原理 87
5.2 基础图表的应用 89
5.3 进阶图表的应用 93
商业实训：基于智能应用的数据可视化分析 98
第6章 方差分析 106
6.1 方差分析的概念和作用 106
6.2 假设检验 109
6.3 单因素方差分析 112
6.4 双因素方差分析 115
商业实训：基于方差分析揭示消费者性别与年龄的差异性影响 118
第7章 相关分析与回归分析 122
7.1 相关分析 122
7.2 线性回归分析 124
7.3 逻辑回归分析 130
7.4 中介与调节效应 134
商业实训：基于回归分析探索广告特性对购买意愿的影响 139
第8章 结构方程模型 148
8.1 结构方程模型基本定义及概念 148
8.2 测量模型与结构模型 151
8.3 结构方程模型的基础设定 154
8.4 结构方程模型的拟合和评估 156
8.5 其他注意事项 158
商业实训：广告效果的结构方程模型分析 159
第9章 非结构化数据分析 162
9.1 非结构化数据 162
9.2 文本数据分析 165
9.3 图像数据分析 169
9.4 音频数据分析 171
9.5 视频数据分析 173
商业实训9-1：用户评价的词频统计与情感分析 175
商业实训9-2：用户图片数据分析 180
第10章 联合分析 183
10.1 联合分析的原理与类型 183
10.2 联合分析的流程和应用 184
10.3 选择式联合分析 188
商业实训：基于联合分析的手机属性组合设计与市场预测 192
第11章 聚类分析 199
11.1 聚类分析简介 199
11.2 聚类方法之一：层次聚类 201
11.3 聚类方法之一：K-均值聚类 207
11.4 聚类结果的解读 209
商业实训：基于聚类分析的用户群体特征归纳 212
第三篇 商业数据分析综合实训
第12章 综合实训一：产品包装的消费者满意度差异及购买意愿分析 217
12.1 乳制品产品包装项目简介 217
12.2 项目分析内容 217
12.3 分析方法 218
12.4 数据收集与描述 219
12.5 产品包装调研数据分析 219
12.6 结论与建议 223
第13章 综合实训二：伴手礼产品属性及消费者群体差异分析 226
13.1 伴手礼发展背景 226
13.2 理论基础 227
13.3 数据收集 228
13.4 伴手礼消费者群体及产品分析 228
13.5 结论与建议 235
第14章 综合实训三：创造与引导消费者需求分析——
基于培育钻石市场的案例分析 242
14.1 培育钻石市场兴起的背景 242
14.2 消费者需求的理论构建 242
14.3 分析方法 243
14.4 数据收集与描述 244
14.5 培育钻石消费者需求的数据分析 244
14.6 结论与建议 250
第1章 商业数据分析概述 3
1.1 大数据时代的商业数据分析 3
1.2 解码商业数据分析的原则与模式 7
1.3 商业数据分析的目标与任务 9
第2章 商业数据分析的框架 13
2.1 背景介绍与问题明确 13
2.2 数据的收集与整理 16
2.3 模型的建立与评价 18
2.4 分析结果解读 23
2.5 结论与建议 26
第3章 商业数据分析实训平台 27
3.1 实训平台介绍 27
3.2 课程内容的导入与修改 32
3.3 课程内容的学习 36
3.4 实训项目类型与设置方式 39
3.5 AI智能系统：自动生成问卷与报告辅助撰写 46
教学实训平台项目操作指南 53
第二篇 商业数据分析方法
第4章 描述性统计分析 71
4.1 变量类型介绍 71
4.2 描述性统计变量 72
4.3 频数分析 75
4.4 箱线图的使用 78
4.5 交叉表的应用与解读 80
商业实训：基于描述性统计剖析用户数据 82
第5章 数据可视化 87
5.1 数据可视化原理 87
5.2 基础图表的应用 89
5.3 进阶图表的应用 93
商业实训：基于智能应用的数据可视化分析 98
第6章 方差分析 106
6.1 方差分析的概念和作用 106
6.2 假设检验 109
6.3 单因素方差分析 112
6.4 双因素方差分析 115
商业实训：基于方差分析揭示消费者性别与年龄的差异性影响 118
第7章 相关分析与回归分析 122
7.1 相关分析 122
7.2 线性回归分析 124
7.3 逻辑回归分析 130
7.4 中介与调节效应 134
商业实训：基于回归分析探索广告特性对购买意愿的影响 139
第8章 结构方程模型 148
8.1 结构方程模型基本定义及概念 148
8.2 测量模型与结构模型 151
8.3 结构方程模型的基础设定 154
8.4 结构方程模型的拟合和评估 156
8.5 其他注意事项 158
商业实训：广告效果的结构方程模型分析 159
第9章 非结构化数据分析 162
9.1 非结构化数据 162
9.2 文本数据分析 165
9.3 图像数据分析 169
9.4 音频数据分析 171
9.5 视频数据分析 173
商业实训9-1：用户评价的词频统计与情感分析 175
商业实训9-2：用户图片数据分析 180
第10章 联合分析 183
10.1 联合分析的原理与类型 183
10.2 联合分析的流程和应用 184
10.3 选择式联合分析 188
商业实训：基于联合分析的手机属性组合设计与市场预测 192
第11章 聚类分析 199
11.1 聚类分析简介 199
11.2 聚类方法之一：层次聚类 201
11.3 聚类方法之一：K-均值聚类 207
11.4 聚类结果的解读 209
商业实训：基于聚类分析的用户群体特征归纳 212
第三篇 商业数据分析综合实训
第12章 综合实训一：产品包装的消费者满意度差异及购买意愿分析 217
12.1 乳制品产品包装项目简介 217
12.2 项目分析内容 217
12.3 分析方法 218
12.4 数据收集与描述 219
12.5 产品包装调研数据分析 219
12.6 结论与建议 223
第13章 综合实训二：伴手礼产品属性及消费者群体差异分析 226
13.1 伴手礼发展背景 226
13.2 理论基础 227
13.3 数据收集 228
13.4 伴手礼消费者群体及产品分析 228
13.5 结论与建议 235
第14章 综合实训三：创造与引导消费者需求分析——
基于培育钻石市场的案例分析 242
14.1 培育钻石市场兴起的背景 242
14.2 消费者需求的理论构建 242
14.3 分析方法 243
14.4 数据收集与描述 244
14.5 培育钻石消费者需求的数据分析 244
14.6 结论与建议 250
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商业数据分析与实训 作者简介
姚凯，中央财经大学商学院副教授，Credamo见数创始人。精通大数据营销、社会网络分析和数据建模等，发表多篇中英文论文及专著，主持和参与多个国家自然科学基金项目，拥有丰富的学科知识背景与企业实践经验。
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