二、数据建模与算法应用

二、数据建模与算法应用
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管理级课程第二部分

1、数据建模思维-变与不变

2、客观事物演变思维-高中基层分工

3、企业管理思维

4、企业经营与战略思维

5、企业持续改善思维

6、模型思维与理论基础

7、建模流程

8、销售建模过程

9、建模实践平台操作及解释

10、销售模型检验及结果解读

11、销售线性与非线性建模结果对标分析

12、时间序列类别

13、时间序列原理

14、时间序列图书销售案例

15、时间序列模型图书销售求解过程

16、图书销售季节因子求解

17、图书销售结果预测与解读

18、简单指数平滑预测

19、HOLT、WINTER指数预测

20、时间序列模型预测对比分析

21、协同过滤应用场景

22、协同过滤算法简介

23、协同过滤算法原理

24、协同过滤算法案例

25、协同过滤相似度计算贴标

26、协同过滤算法推介及适用场景分析

27、关联分析简介

28、关联分析规则

29、关联规则贝叶斯算法

30、关联分析案例分析与解读

31、机器学习综述

32、机器学习的应用场景

33、机器学习误差过拟合欠拟合

34、混淆矩阵与预测的判断准则

35、ROC、AUC、KS判断准则及算法汇总

36、集成学习逻辑及判断准则

37、逻辑回归算法概述

38、逻辑回归算法原理

39、极大似然法和Sig激活函数

40、Sig激活函数数学推演

41、特朗普拜登大选案例场景与操作

42、逻辑回归大选案例结果呈现与解读

43、逻辑回归结果规律验证、大选策略制定及小结

44、神经网络沿革与原理

45、激活函数原理及作用

46、神经网络案例及操作

47、神经网络案例结果呈现与解读

48、神经网络预测过程、结果及分析

49、径向基函数算法预测、过程及结果解读

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第一章、ESG在国民经济发展中重要性

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第四章、ESG管理评价模型构建与解读

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第二章、ESG体系框架构建与解读

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