业务分析（BA）的知识体系是一个复杂且多维的领域，涵盖了许多不同的技能、工具和方法论。以下是一个BA 知识体系全景图，它概述了业务分析师在实践中可能涉及的各个领域和组件：
业务流程指的是企业为达成特定业务目标或交付特定产品、服务而开展的一系列相互关联的活动与任务。它们是界定企业内部各项事务如何运作的结构化工作流。
业务分析师（Business Analyst，简称 BA） 是一位专业人士，负责评估和改进企业的业务流程、系统和运营，帮助组织实现其目标。业务分析师在业务需求和信息技术解决方案之间架起桥梁，确保组织的运营高效且与其战略目标对齐。
战略规划是一种为实现组织长期目标而制定的全面、系统的计划。它通过分析组织内外部环境，确定发展方向、目标和行动方案，指导组织资源配置和决策。
以下是一份关于“根据 9:15 到 9:30 集合竞价时段股票价格变化判断当天开盘后价格变化趋势”功能的需求说明书：
在股票市场交易中，集合竞价阶段对于预测当天开盘后的价格走势具有重要参考价值。本功能旨在通过对 9:15 到 9:30 集合竞价时段的股票价格变化进行分析，为投资者提供一种辅助判断当天开盘后价格变化趋势的工具，帮助其做出更明智的投资决策。
本功能将获取特定股票在集合竞价期间的价格数据，并运用一定的数据分析算法，生成关于该股票当天开盘后价格可能的变化趋势预测信息，以可视化或文字报告的形式呈现给用户。
知识图谱-方法-实践与应用
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机器学习之旅伊始，定义未知函数成为首要任务，它宛如一座大厦的基石，奠定了整个模型的架构。这个函数作为模型的核心枢纽，承担着将纷繁复杂的输入数据巧妙转化为具有实际价值输出的重任。
以线性回归为例，想象在一个多维的数据空间中，我们试图找到一条最为合适的直线，通过对房屋面积、房龄、周边配套设施等诸多输入特征进行线性组合，从而精准地预测房价这一连续型的目标变量。在此过程中，我们逐步构建起房价与这些特征之间千丝万缕的联系，形成一个能够依据房屋特征对房价进行估算的函数关系。
而逻辑回归则另辟蹊径，主要应用于分类场景，比如在面对一封电子邮件时，它通过对邮...
这张图片展示了机器学习（Machine Learning）的三个步骤： 1. Step 1: function with unknown（第一步：定义未知函数） - 这一步是机器学习的开始，通常涉及到确定一个需要通过数据来学习的未知函数。这个函数可能是一个预测模型，例如线性回归、逻辑回归等。 2. Step 2: define loss from training data（第二步：从训练数据中定义损失） - 在这一步，需要从训练数据中定义一个损失函数。损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross - Entropy）等...