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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，并將這些方法應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。
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)化模型進行統(tǒng)計估計。同時，在建立商業(yè)分析所需的數(shù)學基礎理解的同時，該單元還幫助學生建立解決商業(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： 學習如何收集、清潔和分析數(shù)據(jù)。
3.描述性統(tǒng)計： 學習如何使用描述性統(tǒng)計來總結(jié)數(shù)據(jù)。
4.概率和統(tǒng)計推理： 學習概率和統(tǒng)計推理的基本概念，并將其應用于商業(yè)分析。
5.預測建模： 學習如何使用預測模型預測未來事件。
6.數(shù)據(jù)可視化： 學習如何使用數(shù)據(jù)可視化來有效地傳達分析結(jié)果。
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閱讀原文：http://www.brains-tank.com/qa/19990_57.html
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