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商业数据分析——原理、方法与应用 [美]马克· J. 施尼德詹斯机械工业出版社
¥ ×1
商品基本信息 | |
商品名称: | 商业数据分析——原理、方法与应用 |
作者: | [美]马克· J. 施尼德詹斯(Marc J. Schniederjans)[美] |
市场价: | 59.00 |
ISBN号: | 9787111602095 |
版次: | 1-1 |
出版日期: | 2018-09 |
页数: | 257 |
字数: | 330 |
出版社: | 机械工业出版社 |
目录 | |
目 录 推荐序 译者的话 作者介绍 前言 第1 部分 什么是商业数据分析 第1 章 什么是商业数据分析 / 2 本章目标 / 2 1. 1 术语 / 2 1. 2 商业数据分析流程 / 5 1. 3 商业数据分析流程与组织决策过程的 关系 / 8 1. 4 本书内容的组织结构 / 9 总结 / 10 问题讨论 / 10 参考文献 / 11 第2 部分 为什么商业数据 分析是十分重要的 第2 章 商业数据分析十分重要的 原因 / 14 本章目标 / 14 2. 1 简介 / 14 2. 2 为什么商业数据分析十分重要: 提供解决 问题的方案 / 15 2. 3 为什么商业数据分析十分重要: 提供战略竞争优势 / 17 2. 4 商业数据分析十分重要的其他原因 / 18 总结 / 21 问题讨论 / 21 参考文献 / 21 第3 章 哪些资源对支持商业数据分析 至关重要 / 23 本章目标 / 23 3. 1 简介 / 23 3. 2 商业数据分析人员 / 23 3. 3 商业数据分析中的数据 / 27 3. 4 商业数据分析技术 / 29 总结 / 33 问题讨论 / 33 参考文献 / 34 第3 部分 如何应用商业数据分析 第 4 章 如何整合组织资源支持 商业数据分析 / 36 本章目标 / 36 4. 1 整合商业数据分析的组织结构 / 36 4. 2 管理问题 / 43 总结 / 48 问题讨论 / 49 参考文献 / 49 第5 章 什么是描述性数据分析 / 50 本章目标 / 50 5. 1 简介 / 50 5. 2 数据可视化与数据探索 / 51 5. 3 描述性统计学 / 53 5. 4 抽样与估计 / 57 5. 5 概率分布简介 / 61 5. 6 市场营销/ 策划案例: BA 过程中的 描述性数据分析 / 63 总结 / 70 问题讨论 / 70 习题 / 71 第6 章 什么是预测性数据分析 / 72 本章目标 / 72 6. 1 简介 / 72 6. 2 预测模型 / 73 6. 3 数据挖掘 / 75 6. 4 市场营销/ 策划案例续: BA 过程中的 预测性数据分析 / 79 总结 / 89 问题讨论 / 89 习题 / 89 参考文献 / 91 第7 章 什么是规范性数据分析 / 92 本章目标 / 92 7. 1 简介 / 92 7. 2 规范性数据分析模型 / 93 7. 3 非线性最优化 / 94 7. 4 市场营销/ 策划案例续: BA 过程中的 规范性数据分析 / 100 总结 / 104 补充内容 / 104 问题讨论 / 104 习题 / 105 参考文献 / 106 第8 章 商业数据分析案例研究 / 107 本章目标 / 107 8. 1 简介 / 107 8. 2 案例研究: 问题背景和数据 / 108 8. 3 描述性数据分析 / 108 8. 4 预测性数据分析 / 114 8. 5 规范性数据分析 / 120 总结 / 125 问题讨论 / 125 习题 / 126 第4 部分 附 录 附录A 统计工具 / 128 附录B 线性规划 / 153 附录C 线性规划的对偶性与灵敏度 分析 / 185 附录D 整数规划 / 203 附录E 预测 / 210 附录F 模拟 / 228 附录G 决策理论 / 235 商业数据分析———原理�1�0方法与应用 |
内容简介 | |
针对商业数据分析的教学需求, 本书提供了综合而完整的知识体系�1�7本书介绍了新的商业数据分析理念, 阐述了什么是商业数据分析�1�0为什么它如此有价值�1�0如何应用它, 并介绍了现在常用的重要统计技术�1�0方法和软件工具�1�7本书阐述了商业分析中的三种数据分析———描述性数据分析�1�0预测性数据分析�1�0规范性数据分析, 并指导用户认识理解自己的数据分析项目�1�7本书将基本概念与工具�1�0技术及实际应用结合起来, 通过实例, 循序渐进地厘清那些企业或其他组织中可以用商业数据分析来解决的共性问题�1�7事实已经证明, 商业数据分析的原则�1�0概念和应用提供了行之有效的理论和方法, 成功地将它整合到组织当中, 能帮助组织有效提升智能决策的竞争优势�1�7 本书适合高校相关专业学生作为教材使用, 也可供想了解大数据�1�0数据分析如何帮助商业运营的管理者参考�1�7 |
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