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商业经济智能预测模型开发与应用

目录

商业经济智能预测模型开发与应用概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1模型开发背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2模型应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

商业经济智能预测模型开发流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.1数据来源与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2数据清洗与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.3特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2模型选择与构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.1模型类型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2.2模型选择准则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2.3模型构建流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.3.1模型训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3.2模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.3.3模型优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.4模型部署与维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.4.1模型部署方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.4.2模型监控与更新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

商业经济智能预测模型应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.1市场需求预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.1.1需求预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.1.2应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.2供应链管理预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

3.2.1供应链预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

3.2.2应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

3.3财务风险预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

3.3.1财务风险预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

3.3.2应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

商业经济智能预测模型面临的挑战与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77

4.1数据质量问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

4.1.1数据缺失与异常值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82

4.1.2数据噪声与相关性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

4.2模型泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

4.2.1模型过拟合与欠拟合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

4.2.2模型泛化能力提升方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88

4.3伦理与法律问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91

4.3.1数据隐私与安全性．．．．．．