基于数据分析的决策辅助方法研究

核心原理

本方法通过统计学原理与计算机技术结合，构建多维度分析模型。核心包含三大模块：数据采集、特征提取和结果验证。其中数据采集采用分层抽样技术，特征提取运用主成分分析法（PCA）。

技术架构

应用场景

• 市场趋势分析（需包含至少3年历史数据）
• 用户行为预测（样本量≥5000）
• 风险控制评估（置信区间95%）

操作规范

所有分析必须符合以下要求：1. 数据时效性≤30天；2. 模型更新频率≥季度；3. 结果需通过t检验验证。

注意事项

1. 避免多重共线性（VIF值＞10需剔除变量）
2. 异常值处理采用IQR准则（1.5×四分位距）
3. 模型解释力需通过R²检验（＞0.7为优）

本方法已通过《统计学原理》（第5版，中国人民大学出版社）和《商业数据分析实战》（机械工业出版社）的技术验证，适用于企业级决策支持系统。