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题名：	复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法
作者：	李海林，林春培编著
分册：
出版信息：	北京清华大学出版社 2025.04
页数：	229页
开本：	26cm
丛书名：
单册：
中图分类：	TP274
科图分类：
主题词：	数据处理--shu ju chu li--分析方法
电子资源：
ISBN：	978-7-302-68545-6

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330		@a本书第1章阐述了传统分析方法在处理复杂系统多变量、非线性和动态变化等特征时的不足, 而DAC凭借先进的数据挖掘和机器学习算法, 通过数据获取、数据处理与变量测量、聚类分析、决策树分析和贝叶斯网络分析5个关键阶段 (步骤), 为决策制定和优化助力。第2章强调指标选取的依据、选取原则等, 依据数据类型选择合适量化方法, 并通过实例演示如何将实际问题转化为可量化数据集, 保障后续分析质量。第3章详细介绍数据采集、统计分析、变量选取、校准处理 (引入云校准概念) 等数据预处理内容。第4章讲解基于聚类算法的异质性群体的多种分析。第5章使用决策树分析了异质性群体对象的影响因素交互效应。第6章运用贝叶斯网络和相关算法探究变量间的作用关系和影响路径。第7章通过后发企业创新绩效案例分析, 展示DAC在实际研究中的应用优势。
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复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法/李海林, 林春培编著.-北京：清华大学出版社，2025.04

229页：图；26cm

ISBN 978-7-302-68545-6：CNY69.80

本书第1章阐述了传统分析方法在处理复杂系统多变量、非线性和动态变化等特征时的不足, 而DAC凭借先进的数据挖掘和机器学习算法, 通过数据获取、数据处理与变量测量、聚类分析、决策树分析和贝叶斯网络分析5个关键阶段 (步骤), 为决策制定和优化助力。第2章强调指标选取的依据、选取原则等, 依据数据类型选择合适量化方法, 并通过实例演示如何将实际问题转化为可量化数据集, 保障后续分析质量。第3章详细介绍数据采集、统计分析、变量选取、校准处理 (引入云校准概念) 等数据预处理内容。第4章讲解基于聚类算法的异质性群体的多种分析。第5章使用决策树分析了异质性群体对象的影响因素交互效应。第6章运用贝叶斯网络和相关算法探究变量间的作用关系和影响路径。第7章通过后发企业创新绩效案例分析, 展示DAC在实际研究中的应用优势。

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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	1626798	216267983	自科库301/301自科库 42排4列2层/ [索取号:TP274/L170]	在馆