前言

党的二十大报告指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。在这样一个数据爆炸的时代，企业如何驾驭数据的浪潮，从海量信息中提炼出商业智慧，制定出精准高效的决策策略，已成为决定其竞争力的关键所在。机器学习作为人工智能领域的核心驱动力之一，正逐步成为企业转型升级、优化决策、提升竞争力的关键工具。《机器学习与商务决策》旨在搭建一座桥梁，连接技术的深邃与商务实践的广阔，帮助读者深刻理解并掌握如何运用机器学习的力量来驱动更智能、更高效的商务决策过程。

在大数据时代，数据不仅仅是记录和存储的信息，更是企业洞察市场、理解客户、优化运营的重要资源。面对数据的多样性、复杂性和海量性，传统的数据分析方法已难以应对。而机器学习，凭借其强大的数据处理能力、模式识别能力和预测分析能力，成为企业在复杂环境中寻找解决方案的利器。

本书共分为7章，从基础到深入，系统介绍了机器学习的基本原理、关键技术及其在商务决策中的应用场景。首先，我们将回顾机器学习的基础知识，包括数据预处理与特征工程和常见的算法类型（如回归模型、分类模型、集成学习、神经网络等）。随后，我们将深入探讨机器学习在市场营销、需求预测、数字识别、评论分析、房价预测、图像识别等多个商务领域中的具体应用案例，展示其如何帮助企业实现精准营销、风险预警、效率提升和成本节约。

本书由刘军、李大芳主编。第1、2、3章由刘军编写，第4、5、6、7章由李大芳编写。全书由李大芳负责统稿。刘政雨参与了本书的校阅、代码调试等工作。

本书适用于各类商科专业（包括但不局限于管理科学与工程、信息管理与信息系统、大数据管理与应用）的学生和工商管理硕士（MBA），以及对机器学习和商务决策感兴趣的企业管理者、商务分析师和决策者、机器学习工程师。无论是初学者还是有一定经验的数据分析师，本书都将为你提供宝贵的见解和实用的指导。在撰写过程中，我们特别注重将理论与实践相结合，通过丰富的案例和实际操作指导，帮助读者更好地理解机器学习在商务决策中的应用。每一章都配有详细的实例分析和实践练习，力求让读者在学习中动手实践，真正掌握机器学习的应用技能。为了方便读者的学习，本书配套提供全部代码。

由于编者水平有限，同时机器学习领域快速发展，书中可能存在一些疏漏或不精确之处。我们诚挚地欢迎并期待读者提出宝贵的意见和建议，以帮助我们不断改进和完善内容。

感谢所有为本书的撰写和出版付出努力的同仁和朋友，特别是为我们提供宝贵建议的专家学者。希望本书能为读者带来知识的收获和实践的启迪。让我们共同迈向数据驱动的未来。

编者2024年12月