随着大数据、人工智能、云计算以及管理科学理论的发展，数据分析成为商业分析必不可少的内容。《商业数据分析》综合传统数据分析和机器学习*新理论内容，共包括八个部分（导论、数据预处理、商业数据统计分析、数据挖掘与机器学习、文本挖掘与情感分析、数据可视化、商业决策分析、2个数据分析综合案例），以数据分析流程为主线，既涵盖了数据分析的理论内容，又避免了与相关课程的简单重复。 目录**章 导论1**节 什么是商业数据分析1第二节 数据分类与数据模型4第三节 大数据时代的商业数据分析10第四节 大数据在数据分析中的应用18第五节 商业数据分析工具21本章习题31第二章 数据预处理32**节 数据预处理概述32第二节 数据质量34第三节 数据审计35第四节 数据清洗36第五节 数据变换42第六节 数据集成和数据排序44第七节 其他数据预处理46本章习题48第三章 商业数据统计分析50**节 回归分析50第二节 方差分析62第三节 时间序列分析72第四节 灰色预测模型83本章习题88第四章 数据挖掘与机器学习92**节 数据挖掘基本概念92第二节 机器学习基本概念96第三节 一元线性回归机器学习103第四节 分类机器学习107第五节 神经网络与深度学习110第六节 机器学习典型算法120本章习题124第五章 文本挖掘与情感分析125**节 文本挖掘概述125第二节 文本挖掘过程129第三节 文本挖掘工具143第四节 文本情感分析144本章习题152第六章 数据可视化153**节 数据可视化概述153第二节 数据可视化的实现过程和方法体系157第三节 数据可视化工具159本章习题167第七章 商业决策分析171**节 决策分析概述171第二节 确定型决策分析180第三节 不确定型决策分析182第四节 风险型决策分析184第五节 多属性决策方法193第六节 灰色决策202本章习题215第八章 住院费用影响因素挖掘219**节 案例背景219第二节 数据预处理220第三节 不同治疗类别的治疗费用差异分析225第四节 住院费用的影响因素分析234结论238第九章 基于大数据分析平台的L集团销售商机预测239**节 案例背景239第二节 L集团销售过程管理240第三节 L集团销售线索管理243第四节 销售商机分析大数据平台建设245第五节 销售商机分析大数据平台应用250参考文献255