目錄
第1章 數(shù)據(jù)分析與商務決策概論 1
1.1 大數(shù)據(jù)及其特征 1
1.2 數(shù)據(jù)科學的興起及其流程 3
1.3 數(shù)據(jù)分析思維內(nèi)涵與特點 6
1.4 數(shù)據(jù)分析在商務決策中的特點 11
1.5 數(shù)據(jù)分析的局限 14
1.6 數(shù)據(jù)分析的應用及其商務決策 15
1.7 數(shù)據(jù)行為 20
第2章 數(shù)據(jù)分析采集 22
2.1 數(shù)據(jù)采集的原因 22
2.2 數(shù)據(jù)采集 24
2.3 數(shù)據(jù)的格式 25
2.4 數(shù)據(jù)采集的方式 26
2.5 數(shù)據(jù)采集方法 28
第3章 數(shù)據(jù)存儲與處理技術 40
3.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲 40
3.2 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)存儲 42
3.3 數(shù)據(jù)管理技術的發(fā)展歷程 45
3.4 數(shù)據(jù)庫技術 47
第4章 數(shù)據(jù)預處理與清洗 52
4.1 數(shù)據(jù)預處理的必要性 52
4.2 數(shù)據(jù)清洗 53
4.3 數(shù)據(jù)集成 56
4.4 數(shù)據(jù)變換 57
4.5 數(shù)據(jù)歸約 59
4.6 數(shù)據(jù)預處理實例 60
第5章 數(shù)據(jù)分析與商業(yè)洞見 64
5.1 數(shù)據(jù)分析在業(yè)務中的商務決策 64
5.2 商務決策中的數(shù)據(jù)理解 67
5.3 數(shù)據(jù)分析分類 67
5.4 數(shù)據(jù)分析方法的選擇 70
5.5 數(shù)據(jù)分析陷阱 78
5.6 數(shù)據(jù)分析中的商業(yè)洞見 79
第6章 NBA勝率預測--基于機器學習的數(shù)據(jù)分析 81
6.1 商務決策中的機器學習 82
6.2 常用商務決策中的機器學習模型 84
6.3 商務決策中機器學習模型的程序?qū)崿F(xiàn) 93
6.4 使用Logistic模型預測NBA球隊的勝率 94
第7章 前沿商務數(shù)據(jù)分析舉例 97
7.1 背景介紹 97
7.2 數(shù)據(jù)包絡分析 98
7.3 構(gòu)建NBA預測模型 102
7.4 NBA預測模型的應用 106
7.5 具體商務決策中數(shù)據(jù)分析的應用 108
第8章 商務決策中的隨機實驗及其相關方法 110
8.1 實驗研究概述 110
8.2 隨機實驗 110
8.3 準實驗 112
8.4 傾向得分匹配 113
8.5 雙重差分法 116
8.6 案例 121
8.7 隨機實驗在商務決策中的應用 122
8.8 隨機實驗在商務決策中的案例分析 122
第9章 斷點回歸分析及其在商務中的應用 123
9.1 斷點回歸的概念 123
9.2 實際案例 124
9.3 精確斷點回歸 125
9.4 模糊斷點回歸 125
9.5 斷點回歸的假設 127
9.6 斷點回歸案例 128
9.7 斷點回歸分析在商務決策中的具體應用 129
9.8 總結(jié) 130
參考文獻 131