前言

当今时代，云计算、数字化、5G 和人工智能等信息技术迅猛发展，人类社会经济系统所产生的信息与数据呈指数级爆炸式增长。在此背景下，如何于海量数据中精准挖掘出有价值的信息与知识，探寻其中的变化规律和因果关系，进而推动更为高效的管理决策，成为数字经济时代迫切需要解决的现实难题。数字经济环境下，客观系统具备动态性、随机性，而人类认知存在模糊性、有限性，二者共同构成了管理研究问题的不确定性内涵。传统那种单一线性的因果关系解释方法，在日益复杂多元的管理情境面前显得力不从心。面向复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法（Data-driven Analysis methods for the study of influencing factors in Complex systems，DAC）应运而生。DAC融合了定量研究和定性研究的优势，借助数据挖掘、机器学习等大数据技术与方法，对复杂系统关键核心因素的间的作用机制展开研究。它整合了定量研究、定性研究以及大数据分析的多维优势，从数据特征、问题特征和管理决策特征的角度出发，构建了将大数据技术应用于管理实践问题的新型研究框架。这一框架能协助决策者依据实际管理问题情境剖析系统因素间复杂的交互机制，从而实现关键知识发现和最优资源配置。

DAC涵盖以下5个核心模块。

其一，数据采集与预处理模块。在研究问题时，此模块依据对当前复杂系统关键前因和结果特征的筛选与检测，运用爬虫、数据解析、数据库技术等手段，将多源异构数据收集起来并处理成结构型数据。同时，此模块利用数据分析手段对数据集进行异常检测和处理，以此提升数据分析质量，为后续研究奠定坚实的数据基础。

其二，指标量化与校准模块。该模块致力于把原始数据转化为可量化的指标，并对其进行校准，以消除数据间的异质性和不一致性。在实际操作中，该模块根据管理决策问题的需求选择合适的指标体系和量化方法，将数据转化为可计量形式的数据。特别地，该模块通过运用云模型进行校准，充分考虑到指标间的模糊性和不确定性，使得量化后的指标能更精准地反映实际情况。

其三，异质性群组划分模块。该模块将研究对象划分为具有相似特征的异质性群组，以便更好地理解和分析不同群组间的差异及影响机制。在此过程中，该模块采用诸如K-Means、层次聚类、AP聚类等聚类算法对研究对象开展聚类分析，并依据轮廓系数、簇内平方和等主流聚类评价准则来确定最佳的群组划分数量，将相似性高的个体归入同一群组，进而深入探索不同群组之间的关系与差异。

其四，决策规则提取模块。此模块旨在从数据中挖掘潜在的决策规则，揭示不同因素对决策结果的影响和作用方式；通过运用决策树算法或其他机器学习方法，分析数据中的特征和标签之间的关系，构建决策规则模型，为决策和预测提供有力支持，帮助决策者深入理解决策背后的因果关系和决策规律。

其五，因果关系识别模块。该模块聚焦于识别和分析不同因素之间的因果关系；利用贝叶斯网络等概率图模型，基于统计推断和概率分析方法，探寻不同因素间复杂的因果关系；通过对数据进行建模和推理，发现潜在的因果路径和影响机制，从而更全面地理解和阐释复杂系统中的因果关系。

本书特色

从内容的实际价值来看，本书紧密围绕解决复杂因素影响下的管理问题这一核心。无论是面对工商管理中的市场策略制定，管理科学与工程中的流程优化，还是面对经济与金融领域的风险评估等问题，本书所阐述的DAC都能提供切实可行的解决方案。本书阐述了DAC每个模块在解决实际问题中的应用方式，使读者能够清晰地理解如何运用DAC应对各种复杂管理情境中的挑战，将理论知识转化为解决实际问题的有力工具。

在案例分析的可理解性方面，本书精心挑选了具有代表性的案例，并对每个案例进行了深入细致的剖析。从案例的背景介绍、问题分析到运用DAC解决问题的全过程，本书都进行了逐步讲解。通过清晰的逻辑结构和生动的表述方式，使读者在阅读案例时能够轻松理解复杂因素是如何相互作用的，以及DAC是如何在实际场景中发挥作用的。这种案例分析方式就像是为读者搭建了一座桥梁，让读者能够顺利地从理论知识学习过渡到实际应用能力掌握，提升对复杂问题的分析和解决能力。

在代码可操作性方面，本书为读者提供了丰富且易于理解的代码示例。针对DAC中涉及的各个技术环节，如数据采集与预处理中的云校准代码、聚类算法中的代码实现、决策树算法和贝叶斯网络相关的代码片段等，本书都进行了详细的展示和讲解。这些代码不仅注释清晰，而且经过精心设计和调试，确保读者能够轻松地将其应用于实践中。无论对有编程基础的读者，还是对正在学习编程的新手来说，这些代码示例都能成为他们快速掌握DAC并将其应用于实际问题的有力助手，真正实现了理论与实践的无缝对接。

使用对象

DAC运用基于云模型的数据校准、聚类、决策树、贝叶斯网络等数据挖掘工具，对复杂因素影响机制研究过程中的数据预处理、多元情境识别与分析、影响因素分析和目标提升路径展开研究，以实现复杂系统影响因素机制研究目的。这种方法体现了管理学、统计学与计算机科学等相关学科的交叉融合，创新发展了传统管理研究范式，已在工商管理、管理科学与工程、经济与金融等学科的复杂系统影响机制问题研究领域中得到有效应用，为相关专业本科生和研究生的学术研究提供了一套新颖且可行的方法。希望这本书能成为广大学子和研究者在探索复杂因素影响机制的道路上的一盏指路灯，助力他们在相关领域取得更大的研究成果。

编写致谢

在编写本书的过程中，我们得到了诸多教师、学生和朋友的关心与支持，在此向他们表达衷心的感谢。

首先，要感谢张丽萍、万校基、蔡林峰、谭观音等老师。在编写本书的各个阶段，他们凭借深厚的专业素养和丰富的教学经验，给我们提供了大量宝贵的建议。无论是在内容架构的搭建上，还是在具体知识点的阐述上，他们的指导都犹如明灯，照亮了我们在编写中的迷茫之路。他们的支持是我们完成本书不可或缺的力量，他们的智慧和热情深深感染着我们，让我们在面对困难和挑战时充满勇气和决心。

其次，要感谢编者的研究生团队：周文浩、田慧敏、李虎峰、廖杨月、龙芳菊、汤弘钦、黄梦婷、陈多、陈美婷、付梦等。他们在资料整理、方法研究、案例分析、代码实现等各个方面都付出了辛勤的努力，作出了重要贡献。在资料整理过程中，他们认真细致地收集、筛选和梳理大量的文献资料，为本书内容的丰富性和权威性奠定了坚实的基础。在方法研究方面，他们积极探索，勇于创新，为复杂因素影响机制的研究提供了新的思路和方法。在案例分析环节，他们深入剖析案例，使得案例更具代表性和启发性。在代码实现过程中，他们精心编写和调试代码，确保了本书技术内容的可操作性和准确性。他们的努力和付出是本书得以顺利完成的重要保障，他们的才华和专注让本书更加精彩。

本书免费提供教学课件、教学大纲和电子教案，读者可扫描下列二维码获取。

编  者

2025年1月