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該單元提供了線性代數(shù)(矩陣屬性)和微積分的基礎(chǔ)，并將這些方法應(yīng)用于具有多個變量的回歸模型中。涉及的主題包括邏輯回歸、交互作用和非線性效應(yīng)。
該單元還介紹了優(yōu)化的關(guān)鍵思想(特別是對于二次問題)，并展示了如何利用優(yōu)化模型進(jìn)行統(tǒng)計估計。同時，在建立商業(yè)分析所需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理解的同時，該單元還幫助學(xué)生建立解決商業(yè)領(lǐng)域?qū)嶋H問題的編程技能。該單元使用現(xiàn)代編程語言如Python。
1.商業(yè)分析概述： 介紹商業(yè)分析的概念、框架和方法。
2.數(shù)據(jù)收集和分析： 學(xué)習(xí)如何收集、清潔和分析數(shù)據(jù)。
3.描述性統(tǒng)計： 學(xué)習(xí)如何使用描述性統(tǒng)計來總結(jié)數(shù)據(jù)。
4.概率和統(tǒng)計推理： 學(xué)習(xí)概率和統(tǒng)計推理的基本概念，并將其應(yīng)用于商業(yè)分析。
5.預(yù)測建模： 學(xué)習(xí)如何使用預(yù)測模型預(yù)測未來事件。
6.數(shù)據(jù)可視化： 學(xué)習(xí)如何使用數(shù)據(jù)可視化來有效地傳達(dá)分析結(jié)果。
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