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商業數據分析與實訓 版權信息
- ISBN：9787302673491
- 條形碼：9787302673491 ; 978-7-302-67349-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
商業數據分析與實訓 本書特色
《商業數據分析與實訓》是一本全面涵蓋商業數據分析領域的實用指南。本書以教學實訓平臺、智能調研平臺、數據收集、統計建模和報告撰寫為主線，帶領讀者系統學習從數據收集到洞察發現的全過程。獨特之處在于融合了*新的教育技術和數據科學方法，以商業數據與互動實訓為核心，提供高效學習體驗。結合在線實驗和案例研究，讀者可在真實商業情景下進行實際數據分析，深化理論學習。本書適合廣泛讀者對象，包括商業專業學生、從業者以及希望提升數據分析技能的各行業人士。通過本書，讀者將掌握實戰型數據分析技能，為商業決策提供有力支持。
商業數據分析與實訓 內容簡介
本書是一本專注于商業數據分析領域的實訓教程，在內容上，涵蓋了商業數據分析導論、商業數據分析方法以及商業數據分析綜合實訓三個主要部分。導論部分講解了商業數據分析的概念、框架及實訓平臺的使用。分析方法部分詳細闡述了描述性統計分析、數據可視化、方差分析、相關分析與回歸分析、結構方程模型、非結構化數據分析、聯合分析、聚類分析等多種實用的分析方法，并通過商業實訓案例加深讀者的理解和提升其應用能力。綜合實訓部分則通過多個實際商業場景的案例，讓讀者在實踐中學習如何應用知識解決實際的商業問題。
本書適用于商業數據分析的初學者、從業者、高校相關專業的學生，以及企業管理人員等群體，旨在為讀者提供系統的商業數據分析知識和實用技能。各個章節的學習材料與實訓案例都可通過與本書配套的教學實訓平臺獲取。
商業數據分析與實訓 目錄
**篇 商業數據分析導論
第1章 商業數據分析概述 3
1.1 大數據時代的商業數據分析 3
1.2 解碼商業數據分析的原則與模式 7
1.3 商業數據分析的目標與任務 9
第2章 商業數據分析的框架 13
2.1 背景介紹與問題明確 13
2.2 數據的收集與整理 16
2.3 模型的建立與評價 18
2.4 分析結果解讀 23
2.5 結論與建議 26
第3章 商業數據分析實訓平臺 27
3.1 實訓平臺介紹 27
3.2 課程內容的導入與修改 32
3.3 課程內容的學習 36
3.4 實訓項目類型與設置方式 39
3.5 AI智能系統：自動生成問卷與報告輔助撰寫 46
教學實訓平臺項目操作指南 53
第二篇 商業數據分析方法
第4章 描述性統計分析 71
4.1 變量類型介紹 71
4.2 描述性統計變量 72
4.3 頻數分析 75
4.4 箱線圖的使用 78
4.5 交叉表的應用與解讀 80
商業實訓：基于描述性統計剖析用戶數據 82
第5章 數據可視化 87
5.1 數據可視化原理 87
5.2 基礎圖表的應用 89
5.3 進階圖表的應用 93
商業實訓：基于智能應用的數據可視化分析 98
第6章 方差分析 106
6.1 方差分析的概念和作用 106
6.2 假設檢驗 109
6.3 單因素方差分析 112
6.4 雙因素方差分析 115
商業實訓：基于方差分析揭示消費者性別與年齡的差異性影響 118
第7章 相關分析與回歸分析 122
7.1 相關分析 122
7.2 線性回歸分析 124
7.3 邏輯回歸分析 130
7.4 中介與調節效應 134
商業實訓：基于回歸分析探索廣告特性對購買意愿的影響 139
第8章 結構方程模型 148
8.1 結構方程模型基本定義及概念 148
8.2 測量模型與結構模型 151
8.3 結構方程模型的基礎設定 154
8.4 結構方程模型的擬合和評估 156
8.5 其他注意事項 158
商業實訓：廣告效果的結構方程模型分析 159
第9章 非結構化數據分析 162
9.1 非結構化數據 162
9.2 文本數據分析 165
9.3 圖像數據分析 169
9.4 音頻數據分析 171
9.5 視頻數據分析 173
商業實訓9-1：用戶評價的詞頻統計與情感分析 175
商業實訓9-2：用戶圖片數據分析 180
第10章 聯合分析 183
10.1 聯合分析的原理與類型 183
10.2 聯合分析的流程和應用 184
10.3 選擇式聯合分析 188
商業實訓：基于聯合分析的手機屬性組合設計與市場預測 192
第11章 聚類分析 199
11.1 聚類分析簡介 199
11.2 聚類方法之一：層次聚類 201
11.3 聚類方法之一：K-均值聚類 207
11.4 聚類結果的解讀 209
商業實訓：基于聚類分析的用戶群體特征歸納 212
第三篇 商業數據分析綜合實訓
第12章 綜合實訓一：產品包裝的消費者滿意度差異及購買意愿分析 217
12.1 乳制品產品包裝項目簡介 217
12.2 項目分析內容 217
12.3 分析方法 218
12.4 數據收集與描述 219
12.5 產品包裝調研數據分析 219
12.6 結論與建議 223
第13章 綜合實訓二：伴手禮產品屬性及消費者群體差異分析 226
13.1 伴手禮發展背景 226
13.2 理論基礎 227
13.3 數據收集 228
13.4 伴手禮消費者群體及產品分析 228
13.5 結論與建議 235
第14章 綜合實訓三：創造與引導消費者需求分析——
基于培育鉆石市場的案例分析 242
14.1 培育鉆石市場興起的背景 242
14.2 消費者需求的理論構建 242
14.3 分析方法 243
14.4 數據收集與描述 244
14.5 培育鉆石消費者需求的數據分析 244
14.6 結論與建議 250
第1章 商業數據分析概述 3
1.1 大數據時代的商業數據分析 3
1.2 解碼商業數據分析的原則與模式 7
1.3 商業數據分析的目標與任務 9
第2章 商業數據分析的框架 13
2.1 背景介紹與問題明確 13
2.2 數據的收集與整理 16
2.3 模型的建立與評價 18
2.4 分析結果解讀 23
2.5 結論與建議 26
第3章 商業數據分析實訓平臺 27
3.1 實訓平臺介紹 27
3.2 課程內容的導入與修改 32
3.3 課程內容的學習 36
3.4 實訓項目類型與設置方式 39
3.5 AI智能系統：自動生成問卷與報告輔助撰寫 46
教學實訓平臺項目操作指南 53
第二篇 商業數據分析方法
第4章 描述性統計分析 71
4.1 變量類型介紹 71
4.2 描述性統計變量 72
4.3 頻數分析 75
4.4 箱線圖的使用 78
4.5 交叉表的應用與解讀 80
商業實訓：基于描述性統計剖析用戶數據 82
第5章 數據可視化 87
5.1 數據可視化原理 87
5.2 基礎圖表的應用 89
5.3 進階圖表的應用 93
商業實訓：基于智能應用的數據可視化分析 98
第6章 方差分析 106
6.1 方差分析的概念和作用 106
6.2 假設檢驗 109
6.3 單因素方差分析 112
6.4 雙因素方差分析 115
商業實訓：基于方差分析揭示消費者性別與年齡的差異性影響 118
第7章 相關分析與回歸分析 122
7.1 相關分析 122
7.2 線性回歸分析 124
7.3 邏輯回歸分析 130
7.4 中介與調節效應 134
商業實訓：基于回歸分析探索廣告特性對購買意愿的影響 139
第8章 結構方程模型 148
8.1 結構方程模型基本定義及概念 148
8.2 測量模型與結構模型 151
8.3 結構方程模型的基礎設定 154
8.4 結構方程模型的擬合和評估 156
8.5 其他注意事項 158
商業實訓：廣告效果的結構方程模型分析 159
第9章 非結構化數據分析 162
9.1 非結構化數據 162
9.2 文本數據分析 165
9.3 圖像數據分析 169
9.4 音頻數據分析 171
9.5 視頻數據分析 173
商業實訓9-1：用戶評價的詞頻統計與情感分析 175
商業實訓9-2：用戶圖片數據分析 180
第10章 聯合分析 183
10.1 聯合分析的原理與類型 183
10.2 聯合分析的流程和應用 184
10.3 選擇式聯合分析 188
商業實訓：基于聯合分析的手機屬性組合設計與市場預測 192
第11章 聚類分析 199
11.1 聚類分析簡介 199
11.2 聚類方法之一：層次聚類 201
11.3 聚類方法之一：K-均值聚類 207
11.4 聚類結果的解讀 209
商業實訓：基于聚類分析的用戶群體特征歸納 212
第三篇 商業數據分析綜合實訓
第12章 綜合實訓一：產品包裝的消費者滿意度差異及購買意愿分析 217
12.1 乳制品產品包裝項目簡介 217
12.2 項目分析內容 217
12.3 分析方法 218
12.4 數據收集與描述 219
12.5 產品包裝調研數據分析 219
12.6 結論與建議 223
第13章 綜合實訓二：伴手禮產品屬性及消費者群體差異分析 226
13.1 伴手禮發展背景 226
13.2 理論基礎 227
13.3 數據收集 228
13.4 伴手禮消費者群體及產品分析 228
13.5 結論與建議 235
第14章 綜合實訓三：創造與引導消費者需求分析——
基于培育鉆石市場的案例分析 242
14.1 培育鉆石市場興起的背景 242
14.2 消費者需求的理論構建 242
14.3 分析方法 243
14.4 數據收集與描述 244
14.5 培育鉆石消費者需求的數據分析 244
14.6 結論與建議 250
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商業數據分析與實訓 作者簡介
姚凱，中央財經大學商學院副教授，Credamo見數創始人。精通大數據營銷、社會網絡分析和數據建模等，發表多篇中英文論文及專著，主持和參與多個國家自然科學基金項目，擁有豐富的學科知識背景與企業實踐經驗。
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