復(fù)雜系統(tǒng)影響因素研究的數(shù)據(jù)驅(qū)動分析方法

　　"《復(fù)雜系統(tǒng)影響因素研究的數(shù)據(jù)驅(qū)動分析方法》聚焦于復(fù)雜系統(tǒng)影響因素研究的數(shù)據(jù)驅(qū)動分析方法（DAC），為應(yīng)對大數(shù)據(jù)和人工智能時代復(fù)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(fù)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(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)算法，通過數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理與變量測量、聚類分析、決策樹分析和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析5個關(guān)鍵階段（步驟），為決策制定和優(yōu)化助力。第2章強調(diào)指標(biāo)選取的依據(jù)、選取原則等，依據(jù)數(shù)據(jù)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(zhuǎn)化為可量化數(shù)據(jù)集，保障后續(xù)分析質(zhì)量。第3章詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計分析、變量選取、校準(zhǔn)處理（引入云校準(zhǔn)概念）等數(shù)據(jù)預(yù)處理內(nèi)容。第4章講解基于聚類算法的異質(zhì)性群體的多種分析。第5章使用決策樹分析了異質(zhì)性群體對象的影響因素交互效應(yīng)。第6章運用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)算法探究變量間的作用關(guān)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(yīng)用優(yōu)勢。本書特色鮮明，內(nèi)容緊密圍繞解決復(fù)雜管理問題，案例豐富且分析透徹，從多領(lǐng)域?qū)嶋H問題出發(fā)，旨在增強讀者對方法的理解與應(yīng)用能力。本書中代碼示例詳細(xì)，可操作性強。本書適用于工商管理、管理科學(xué)與工程、經(jīng)濟與金融等專業(yè)的本科生和研究生，為他們開展學(xué)位論文研究和學(xué)術(shù)探索提供新穎視角和方法，幫助他們掌握這一跨學(xué)科融合的研究范式。"

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