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商务数据分析与应用
4.1聚类分析—k means
4.1聚类分析—k means
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huwt
2020-11-15 上传
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1
4.3分类技术—决策树
2
第五单元：关联规则11.6
3
4.1聚类分析—k means
4
4.2聚类分析—分层聚类
5
4.4分类技术—SVM
6
6.1什么是商务数据分析报告
7
6.2如何撰写规范的商务数据分析报告
8
5.1 为什么商务数据需要可视化
9
5.7占比类商务数据如何实现可视化
10
5.8关联类商务数据如何实现可视化
11
5.9商务数据可视化的优化
12
3.1回归分析—线性回归
13
3.2回归分析-逻辑分析
14
3.3回归分析—线性回归其它话题
15
3.4回归分析-时间序列分析
16
第六单元：商务数据分析报告（讲义）
17
6.1 什么是商务数据分析报告
18
6.2 如何撰写规范的商务数据分析报告
19
5.1 为什么商务数据需要可视化
20
5.2 什么是商务数据可视化
21
5.3 商务数据可视化基本流程
22
5.4 数据可视化基本原则
23
5.5 比较类商务数据如何实现可视化
24
5.6 分布类商务数据如何实现可视化
25
5.7 占比类商务数据如何实现可视化
26
5.8 关联类商务数据如何实现可视化
27
5.9 商务数据可视化如何优化
28
第五单元：商务数据可视化（讲义）
29
1.1 为什么学习商务数据分析
30
1.2 什么是商务数据分析
31
1.3 如何实现商务数据分析
32
1.4 如何优化商务数据分析
33
1.5 如何规避商务数据分析的陷阱
34
1.6 商务数据分析的常用工具
35
3.2 回归分析—逻辑回归
36
3.3 回归分析—线性回归其它话题
37
3.4 回归分析—时间序列分析
38
第三单元：数据统计分析（讲义）
39
第四单元：数据挖掘分析（讲义）
40
4.1聚类分析—k means
41
4.2聚类分析—分层聚类
42
4.3分类技术—决策树
43
4.4 分类技术—SVM
44
4.5数据挖掘分析—关联规则
45
1.1为什么学习商务数据分析
46
1.2什么是商务数据分析
47
1.3如何实现商务数据分析
48
1.4如何优化商务数据分析
49
1.5如何避免商务数据分析陷阱
50
1.6商务数据分析的常用工具
51
5.2什么是商务数据可视化
52
5.3商务数据可视化的基本流程
53
5.4数据可视化的基本原则
54
5.5比较类商务数据如何可视化
55
5.6分布类商务数据如何可视化
56
3.1回归分析—线性回归
57
1.7 商务数据分析的常用模型
58
1.7 商务数据分析的常用模型
59
2.5 如何清洗商务数据
60
2.6 如何高效清洗商务数据
61
2.1 如何理解商务数据
62
2.2 什么是商务数据采集
63
2.3 如何实现商务数据采集
64
2.4 为什么商务数据需要处理
65
2.5 如何清洗商务数据
66
2.6 如何高效清洗商务数据
67
第二单元 商务数据采集与处理
68
2.1 如何理解商务数据
69
2.2 什么是商务数据采集
70
2.3 如何实现商务数据采集
71
2.4 为什么商务数据需要处理
72
第一单元：商务数据认知（讲义）
详细信息
所属分类：
江开本科 - 电子商务（本科）
知识体系：
管理学
主讲老师：
许开全
版权归属：
江苏开放大学版权
关键词
数据分析
数据挖掘
