DAC（Data-driven Analysis for Complex factors）是由华侨大学李海林教授课题组研发的一套面向复杂系统影响机制研究的数据分析方法，综合了定量和定性研究的优势，通过机器学习方法研究复杂系统关键核心因素的机制。
从数据上传到结果可视化，全流程自动化分析
一套综合性、多学科融合的数据驱动分析方法
综合定量和定性研究的优势，通过机器学习的方法研究复杂系统关键核心因素的机制，实现多维度综合分析。
基于云模型的数据校准、聚类分析、决策树、贝叶斯网络等数据挖掘技术，实现从预处理到深度分析的全流程覆盖。
已成功应用于工商管理、管理科学与工程、经济与金融等学科中的复杂系统影响机制问题研究。
DAC研究框架主要分为数据采集与预处理、指标构建与量化、聚类分析、决策树分析、贝叶斯网络分析等几大模块，形成完整的数据分析闭环。
基于云模型理论的数据预处理及校准分析方法，确保数据质量。
通过聚类分析识别数据中的异质性特征和多元情境。
构建决策树模型，提取不同情境下的影响因素决策规则。
建立贝叶斯网络，分析变量间的概率依赖关系和影响机制。
系统化的数据分析流程，助力复杂系统影响机制研究
数据上传 → 预处理 → 聚类分析 → 决策树分析 → 贝叶斯网络 → 结果输出
以数据为基础，通过算法挖掘潜在规律和知识。
提供丰富的可视化图表，直观展示分析结果。
支持多种格式的结果导出，便于进一步研究和报告撰写。