《商務大數(shù)據(jù)分析導論》是在編寫組成員近三年的教學基礎上逐漸形成的。在這個過程中,我們不僅深入研究了大量文獻資料,還自主開發(fā)了多個數(shù)據(jù)分析軟件工具,以期通過實踐加深對理論知識的理解。其中,每個項目都經(jīng)過反復推敲和精心設計,力求做到內容豐富、結構清晰、案例生動;诖死砟,《商務大數(shù)據(jù)分析導論》的編寫原則主要聚焦于三個方面:一是要讓讀者掌握大數(shù)據(jù)算法的基本原理,以便在應用場景中進行算法選型時思路清晰;二是注重公式呈現(xiàn)及推導過程,聚焦主干,不涉旁支,同時以圖示演變作為輔助說明;三是自主開發(fā)應用程序,以實例來演示相關內容,所有內容可下載、可擴展,幫助讀者理解相關內容。
《商務大數(shù)據(jù)分析導論》涵蓋了大數(shù)據(jù)分析算法,如決策樹、K-means聚類、樸素貝葉斯分類、K近鄰算法等;注重理論與實踐相結合,強調算法的應用場景和操作過程,同時提供了豐富的教學資源,包括彩色圖例、PPT課件、原始數(shù)據(jù)集、模擬軟件等,并以數(shù)字經(jīng)濟為視野,介紹了當前主流的深度學習算法及主要專業(yè)工具的應用場景等。其主要特點是借助大量專業(yè)工具及信息化手段,營造沉浸式閱讀氛圍,通過移動端掃碼,讓復雜的算法通過三維立體視圖動起來,給學習者以直觀感受,并且簡化推導過程,注重結果呈現(xiàn)和應用場景的說明;同時,在專業(yè)工具使用方面,部分相關書籍只注重輸入端和輸出端的傻瓜機式應用模式的介紹,而《商務大數(shù)據(jù)分析導論》更加注重中間處理過程的說明和描述,強化閱讀者解決實際問題的能力。
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項目一 大數(shù)據(jù)分析算法基礎
任務一 大數(shù)據(jù)分析基礎知識
任務二 大數(shù)據(jù)分析能力
本項目知識 積累與技能訓練
項目二 大數(shù)據(jù)分析的算法
任務一 決策樹算法
任務二 聚類算法
任務三 樸素貝葉斯算法
任務四 K近鄰分類算法
任務五 關聯(lián)規(guī)則
任務六 邏輯回歸
任務七 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
任務八 支持向量機
任務九 馬爾可夫鏈及自然語言處理
本項目知識 積累與技能訓練
項目三 數(shù)據(jù)采集與整理
任務一 數(shù)據(jù)挖掘及其方法
任務二 Python數(shù)據(jù)采集實例
任務三 八爪魚數(shù)據(jù)采集實例
任務四 PowerBI數(shù)據(jù)采集實例
任務五 數(shù)據(jù)整理實例
本項目知識 積累與技能訓練
項目四 構建數(shù)據(jù)模型
任務一 網(wǎng)站分析與推薦
任務二 分析方法與過程
本項目知識 積累與技能訓練
項目五 認識客戶價值
任務一 RFM模型與應用
任務二 決策樹分析實例
本項目知識 積累與技能訓練
項目六 數(shù)據(jù)可視化
任務一 數(shù)據(jù)可視化的重要性
任務二 常用可視化圖表示例
本項目知識 積累與技能訓練
項目七 商務大數(shù)據(jù)應用場景
任務一 稅收大數(shù)據(jù)
任務二 金融大數(shù)據(jù)
任務三 電子商務大數(shù)據(jù)
任務四 財務大數(shù)據(jù)
任務五 旅游大數(shù)據(jù)
附錄
附錄一 H航空公司大數(shù)據(jù)應用案例
附錄二 M科技公司大數(shù)據(jù)應用案例
附錄三 H公司大數(shù)據(jù)應用案例
附錄四 全國職業(yè)院校技能大賽商務數(shù)據(jù)分析賽項應用案例
參考文獻