商业大数据分析与应用

作者

邱飞

发布于

2026年2月28日

前言

本书是浙江万里学院商学院面向全体商学院本科生开设的平台课《商业大数据分析与应用》的在线教材(2026 版)。课程以 Python 为主要工具,通过商业、金融、零售、物流、医药和跨境贸易等真实情境下的数据任务,训练数据处理、可视化与分析能力。

本书如何使用

干中学(learning by doing) 是本书的基本路线:概念讲解保持最短必要的篇幅,理解主要在动手完成任务的过程中发生。从以往授课实践看,这一路线对商科学生是有效的。希望获得更系统 Python 基础的同学,可参阅作者的另一本在线教材《Python与数据分析》。

读者与先修:本书不要求编程基础;需要的数学不超过高中水平(均值、百分比、简单不等式),涉及金融业务背景的地方均在正文中给出解释。

平台任务约定:全书各章的核心练习是教学平台任务。凡代码块首行带有

# ⚠️ 平台原始代码 - 请原样输入至教学平台（注释除外），平台才会判定答案正确

标记的代码块,均为平台判定标准答案的原始代码:其中的代码内容(注释除外)必须原样输入教学平台——即使你在本地运行时发现更优或等价的写法,平台也只按原始代码判定。个别平台代码块存在已知的缩进或留空问题,书中会在块前用注释明确标注,请以平台题面为准。平台代码之外的讲解性代码块,可以且鼓励在本地修改、运行、实验。

练习参考答案约定:各章”动手与思考”的每道题均附参考答案,以默认折叠的形式紧跟在题目之后(HTML 在线版默认收起,点击展开;epub/docx 版本中内容同样完整保留)。请先独立完成并写下你的判断,再点开对照,最后上机验证;商业判断题与第 60 章综合项目不设唯一答案,判断依据与口径比结论更重要。

本地运行建议:在线版全书不执行代码(仅展示代码与讲解),运行结果以教学平台为准。若想在本地实验讲解性代码,建议安装 Anaconda 或 Miniconda,在 Jupyter Notebook / JupyterLab 中逐块运行;数据文件多数由教学平台内置,本地缺少的数据文件会在代码块注释中说明。

课程路线(2026 版)

层级 章节 用途
必修实训 第 1—29 章、第 33—36 章(共 33 章) 课程主线:Python 基础 → Pandas 与数据清洗 → 可视化 → 综合案例 → 分析型实训
机器学习选修扩展 第 30—32 章 完成主线后体验聚类与分类方法,可用于拔高或课程项目
复习与补充训练 第 37—59 章 按学生基础选择使用:复习、补缺与额外练习,不构成第二套必修主线

第 60 章《课程综合实训项目》是必修主线的收口项目:在 33 个必修实训章节完成后,任选一条赛道独立完成一个整合性数据分析项目(不进入教学平台判定,鼓励多种解法)。

完整教学路线、先修关系和章节分层见 outline.md。

配套资源