"《復雜系統(tǒng)影響因素研究的數據驅動分析方法》聚焦于復雜系統(tǒng)影響因素研究的數據驅動分析方法（DAC），為應對大數據和人工智能時代復雜系統(tǒng)問題提供創(chuàng)新思路與實用工具。第1章闡述了傳統(tǒng)分析方法在處理復雜系統(tǒng)多變量、非線性和動態(tài)變化等特征時的不足，而DAC憑借先進的數據挖掘和機器學習算法，通過數據獲取、數據處理與變量測量、聚類分析、決策樹分析和貝葉斯網絡分析5個關鍵階段（步驟），為決策制定和優(yōu)化助力。第2章強調指標選取的依據、選取原則等，依據數據類型選擇合適量化方法，并通過實例演示如何將實際問題轉化為可量化數據集，保障后續(xù)分析質量。第3章詳細介紹數據采集、統(tǒng)計分析、變量選取、校準處理（引入云校準概念）等數據預處理內容。第4章講解基于聚類算法的異質性群體的多種分析。第5章使用決策樹分析了異質性群體對象的影響因素交互效應。第6章運用貝葉斯網絡和相關算法探究變量間的作用關系和影響路徑。第7章通過后發(fā)企業(yè)創(chuàng)新績效案例分析，展示 DAC在實際研究中的應用優(yōu)勢。本書特色鮮明，內容緊密圍繞解決復雜管理問題，案例豐富且分析透徹，從多領域實際問題出發(fā)，旨在增強讀者對方法的理解與應用能力。本書中代碼示例詳細，可操作性強。本書適用于工商管理、管理科學與工程、經濟與金融等專業(yè)的本科生和研究生，為他們開展學位論文研究和學術探索提供新穎視角和方法，幫助他們掌握這一跨學科融合的研究范式。"
鄂公網安備 42010302001612號 