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| 編輯推薦： |
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本教材旨在“基础性内容熟练掌握”“常用分析方法锻炼能力”“大数据知识拓展技能”三方面培养学生商务数据分析实战技能。每章按照“知识讲解-示范操作-案例练习”的设计思路，将数据模型的理论知识有机融入大量的商业案例实际分析操作中，以通俗易懂、深入浅出的方式讲解看似复杂的数据模型原理，通过“学中做，做中学”，达到融会贯通的目的。
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| 內容簡介： |
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本教材依据商务数据分析应用的工作流程设计，包括七大典型工作任务。教材以知识、技能以及素质培养需求组织教学内容，设计了九大内容模块，即商务数据分析基础知识、R语言基础知识、市场定位与细分、商品分类与选品、产品定价与预测、消费者行为预判、用户评论分析、销售及库存调配优化、商务数据可视化与报告。
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| 關於作者： |
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韩宝国，广东轻工职业技术学院财贸学院院长，经济学博士。担任国家级职业教育教师教学创新团队“跨境电子商务专业”负责人、广东省第一批高职院校高水平专业群负责人、广东省产教融合促进会跨境电商专委会主任委员、粤港澳跨境电商产教融合联盟理事长。
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| 目錄：
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第1章 商务数据分析概述
1.1 案例导入
1.2 什么是商务数据分析
1.3 应用商务数据分析
1.4 价值和挑战
1.5 商务数据分析类型
1.6 商务数据来源
1.7 机器学习技术
1.8 商务数据分析流程
1.9 商务数据分析职业道德行为准则
1.10 复习思考题
第2章 R语言基础知识
2.1 案例导入
2.2 知识要点
2.3 R 语言基础
2.4 在R语言中的示范操作：一个简单的分析任务
2.5 典型案例实操：市财政收入的影响因素分析
第3章 市场定位与细分
3.1 案例导入
3.2 知识要点
3.3 R语言示范操作：潜在客户的定位
3.4 扩展学习：随机森林
3.5 典型案例实操：乐器店目标消费者定位
第4章 商品分类与选品
4.1 案例导入
4.2 知识要点
4.3 R语言示范操作：零售商品分类
4.4 R语言示范操作：连衣裙选款
4.5 典型案例实操：电影聚类分析
第5章 产品定价与预测
5.1 案例导入
5.2 知识要点
5.3 线性回归在R语言中的示范操作：波尔多葡萄酒价格预测
5.4 典型案例实操：高端酒店价格预测
第6章 消费者行为预判
6.1 案例导入
6.2 知识要点
6.3 R语言示范操作：电信转户行为预判
6.4 典型案例实操:贷款违约行为预判
第7章 用户评论分析
7.1 案例导入
7.2 知识要点
7.3 R语言示范操作：电影评论文本分析
7.4 典型案例实操：电商评论文本分析
第8章 销售及库存调配优化
8.1 案例导入
8.2 知识要点
8.3 R语言示范操作：销售计划安排
8.4 R语言示范操作：库存调配优化
8.5 拓展学习: Excel线性规划求解与灵敏度分析
第9章 商务数据可视化与报告
9.1 案例导入
9.2 知识要点
9.3 商务数据可视化在R语言中的示范操作
9.4 商务数据分析报告内容及规范
9.5 典型案例实操：WHO数据可视化
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| 內容試閱：
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数字经济蓬勃发展，大数据、人工智能、云计算、5G通信及物联网等新一代信息技术创新突破推动经济社会发生深刻变革。激烈的市场竞争环境对企业的数据分析能力提出了更高要求，也给职业教育人才培养带来了新挑战。职业院校为培养适应数字经济发展需要的新商科应用型人才，必须加强学生数据思维的训练，帮助学生掌握商务数据分析常用分析方法和主流分析软件。
教材编写团队，由广东轻工职业技术学院建设中的跨境电子商务国家级职业教育教师教学创新团队的骨干成员组成。2017年，教学团队在经济信息管理专业最先探索《R语言数据分析》课程教学。2020年至今，面向电子商务、国际经济与贸易、物流管理等8个专业，每年约800名学生，开设基于R语言的《商务数据分析》专业群平台课程，将主流的机器学习模型算法及R统计分析软件引入高职商科教学。
每个人、每个企业都需要经常做决策。个人需要决定的事情很多，比如， 是否继续受教育还是尽早工作，买房还是租房，购买什么样的商品，为退休准备什么样的储蓄计划等等。商业企业的管理者也要做出很多决定，包括生产什么产品，如何定价，在哪里建厂，招聘多少人，如何分配广告预算，投资、并购决定，生产计划等等。这些决定对个人和企业都有重大的经济意义，同时这些决定因为数据的不确定和不完美信息的存在又很难做出。
随着数据的极大丰富，人们不再仅仅依靠经验和直觉做出决定，而是依赖客观数据和分析来辅助决策。支持商务决策的数据，包括企业专门收集的数据和从社交媒体挖掘的数据，正在以势不可挡的指数形式爆炸式增长，这使得分析的难度不断加大，作为应对，越来越多的公司成立专门的数据分析部门，企业对数据分析人才的需求增长迅速。
商务数据分析综合运用信息技术、统计分析和数学优化模型等工具对数据进行分析，帮助加深对商务运作的认识，以做出更好的基于事实的决定。商务分析是将繁杂的数据转化为对商业决策有价值的信息的过程，这个过程依托了许多商用统计分析软件，如EXCEL及其数据分析插件、SPSS、SAS、Stata、MATLAB，以及应用广泛的开源软件如R，Python等。
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