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该单元提供了线性代数(矩阵属性)和微积分的基础，并将这些方法应用于具有多个变量的回归模型中。涉及的主题包括逻辑回归、交互作用和非线性效应。
该单元还介绍了优化的关键思想(特别是对于二次问题)，并展示了如何利用优化模型进行统计估计。同时，在建立商业分析所需的数学基础理解的同时，该单元还帮助学生建立解决商业领域实际问题的编程技能。该单元使用现代编程语言如Python。
1.商业分析概述： 介绍商业分析的概念、框架和方法。
2.数据收集和分析： 学习如何收集、清洁和分析数据。
3.描述性统计： 学习如何使用描述性统计来总结数据。
4.概率和统计推理： 学习概率和统计推理的基本概念，并将其应用于商业分析。
5.预测建模： 学习如何使用预测模型预测未来事件。
6.数据可视化： 学习如何使用数据可视化来有效地传达分析结果。
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