商務智能（第四版）/清華科技大講堂 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　商務智能是近年來企業信息化的熱點，有著廣闊的應用前景。本書首先係統地介紹瞭商務智能的基本概念、商務智能係統的架構以及數據倉庫、OLAP和數據挖掘等核心技術。在此基礎上，討論瞭商務智能在電子商務、移動商務、知識管理、Web挖掘、企業績效管理、流程管理、RFID數據管理和大數據管理等領域的*新應用。此外，通過IBM、SAP等業界領先的商務智能工具進行實驗，增強讀者的應用能力。
　　本書內容新穎、全麵，案例豐富，適閤作為計算機應用、軟件工程、信息管理、電子商務和管理科學等相關專業本科生和研究生的教材，也可作為從事商務智能的信息化人員的參考資料。

內頁插圖

目錄

第一部分商務智能基礎
第1章商務智能概論
1.1商業決策需要商務智能
1.1.1數據、信息與知識
1.1.2管理就是決策
1.1.3決策需要信息和知識
1.1.4智能型企業
1.1.5商務智能支持商業決策
1.1.6新一代的決策支持係統
1.2商務智能簡介
1.2.1商務智能概念
1.2.2商務智能的發展
1.2.3商務智能的價值
1.3商務智能係統的功能
1.4商務智能的應用
本章參考文獻
思考題
第二部分商務智能核心技術
第2章商務智能係統架構
2.1商務智能係統的組成
2.2數據集成
本章參考文獻
思考題
第3章數據倉庫
3.1從數據庫到數據倉庫
3.2數據倉庫的概念
3.3數據集市
3.4元數據
3.5ETL
3.6操作數據存儲
3.7數據倉庫模型
3.8數據挖掘查詢語言
3.9醫保數據倉庫設計
本章參考文獻
思考題
第4章在綫分析處理
4.1OLAP簡介
4.2OLTP與OLAP的區彆
4.3OLAP操作
4.4OLAP的分類
4.5OLAP操作語言
本章參考文獻
思考題
第5章數據挖掘
5.1數據挖掘的基礎
5.1.1數據挖掘的概念
5.1.2數據挖掘的發展
5.1.3數據挖掘的過程
5.1.4數據挖掘原語與語言
5.1.5基於組件的數據挖掘
5.1.6可視化技術
5.1.7數據挖掘的隱私保護
5.2數據挖掘的典型應用領域
5.3數據預處理
5.4聚類分析
5.4.1聚類的概念
5.4.2聚類分析的統計量
5.4.3常用聚類算法
5.4.4其他聚類方法
5.4.5離群點檢測
5.5分類分析
5.5.1貝葉斯分類器
5.5.2決策樹
5.5.3支持嚮量機
5.5.4BP神經網絡
5.5.5其他分類方法
5.6關聯分析
5.6.1關聯規則
5.6.2Apriori算法
5.6.3FP增長算法
5.6.4其他關聯規則挖掘算法
5.7序列模式挖掘
5.7.1基本概念
5.7.2類Apriori算法
5.8迴歸分析
5.8.1一元迴歸分析
5.8.2多元綫性迴歸分析
5.8.3其他迴歸分析
5.9時間序列分析
5.10數據挖掘技術與應用的發展方嚮
本章參考文獻
思考題
第三部分商務智能應用
第6章移動商務智能
6.1移動商務
6.2商務智能在移動商務中的應用
本章參考文獻
思考題
第7章商務智能與知識管理
7.1知識管理
7.2知識管理與商務智能的關係
7.2.1商務智能與知識管理的區彆
7.2.2商務智能與知識管理的聯係
本章參考文獻
思考題
第8章Web挖掘
8.1Web挖掘基礎
8.2Web內容挖掘
8.3Web結構挖掘
8.4Web日誌挖掘
本章參考文獻
思考題
第9章商務智能在企業績效管理中的應用
9.1企業績效管理的層次
9.2商務智能貫穿企業績效管理的閉環流程
9.3商務智能在企業績效管理中的應用
9.4商務智能給企業績效管理帶來的價值
本章參考文獻
思考題
第10章數據挖掘在電子商務中的應用
10.1電子商務需要數據挖掘
10.2顧客管理
10.3網站結構優化
10.4智能搜索引擎
10.5異常事件確定
本章參考文獻
思考題
第11章工作流挖掘
11.1工作流挖掘的發展
11.2工作流挖掘的概念與作用
11.2.1工作流挖掘的概念
11.2.2工作流挖掘的作用
11.3工作流挖掘的內容
11.3.1工作流模型的重構
11.3.2工作流的監控與工作流挖掘的評價
11.3.3組織視圖挖掘
11.4工作流挖掘的應用
11.4.1流程監控
11.4.2流程優化
11.4.3社會關係分析
11.4.4工作流挖掘在其他領域中的應用
本章參考文獻
思考題
第12章RFID數據挖掘
12.1RFID數據挖掘的發展
12.2RFID數據挖掘的作用
12.3RFID 數據分析的典型應用
12.3.1零售倉儲
12.3.2通關檢查
12.3.3運輸管理
12.3.4醫療管理
12.3.5其他應用
本章參考文獻
思考題
第13章大數據分析
13.1大數據核心技術基礎
13.1.1大數據存儲
13.1.2大數據處理
13.1.3大數據應用
13.1.4Hadoop開源架構
13.2大數據分析的基本流程
13.3大數據分析方法
13.4基於新浪微博的情感分析
13.5基於錶情符號的微博情感預測
本章參考文獻
思考題
第四部分商務智能發展
第14章商務智能進展
14.1商務智能應用趨勢
14.2商務智能在中國的發展
14.3商務智能動態
本章參考文獻
思考題
第五部分實驗
第15章商務智能實驗
15.1使用 SAP Crystal Reports創建報錶
15.2SAP Lumira實驗
15.3基於IBM Cognos 10的數據分析
15.3.1使用IBM Cognos 10創建報錶
15.3.2基於IBM Cognos 10的多維分析
15.3.3使用Query Studio創建自助查詢
15.4基於IBM SPSS Modeler 14.2的數據挖掘
15.5基於IBM Inforsphere BigInsights的用戶行為分析
15.6電商評論的情感分析
思考題

前言/序言

　　目前社會已經由信息時代轉嚮數據時代，數據成為人工智能的基礎，也成為應用軟件智能的基礎。單憑經驗的管理已經無法滿足當前企業的發展需求，基於數據的決策已經得到瞭企業的廣泛關注。藉助認知計算，領先的企業不會麵對海量數據束手無策，而是從中挖掘價值。未來有競爭力的公司，必然是數據驅動型的公司。
　　把數據變成産品或服務是未來企業的基本功。數據正成為企業重要的資源，引發企業管理的變革。越來越多的領域開始應用商務智能技術，企業應用軟件也齣現瞭智能化的趨勢。
　　大數據是商務智能外延的擴展，在架構、模型和分析方法等方麵都做瞭新的工作。大數據技術的發展，也拓展瞭商務智能的應用範圍，在一定程度上助推瞭商務智能的發展。無論是大數據分析，還是常規的數據分析，都是實現數據資産的價值必不可少的工具。在這種背景下，企業界對數據分析人纔的需求增長旺盛，為此國內越來越多的高校開設瞭商務智能課程。
　　作為數據科學的重要應用領域，商務智能技術和應用變化很快。如何適應産業界對商務智能應用的需求，並結閤商務智能課程的新要求，對原有的教學內容進行完善，就成為《商務智能（第四版）》的改版動機。《商務智能（第三版）》經過多次印刷，承濛多所兄弟院校的師生使用，作者收集瞭一些反饋信息，在此基礎上進行修正。
　　《商務智能（第四版）》在保留第三版總體結構的基礎上，主要做瞭如下的修訂工作：
　　（1） 刪除瞭一些過時、冗餘的內容，包括少數案例、實驗指導等，使教材與時俱進，與業界的發展步調更一緻。
　　（2） 補充、修正瞭一些新內容，包括數據挖掘算法、參考文獻、案例、習題以及實驗指導書等。其中結閤大數據的發展，介紹瞭目前業界流行的Hadoop分布式架構的核心組成，並增加瞭業界主流的IBM InforSphere BigInsight大數據分析的實驗。此外，還在實驗部分補充瞭IBM SPSS Modeler、電商文本評論挖掘的實際應用等內容，提高學生的動手能力。
　　《商務智能（第四版）》的齣版得到瞭IBM大學閤作項目的支持。在寫作過程中，研究生蔣丹妮、董亮等幫忙收集瞭一些資料，特錶示感謝。由於作者水平有限，請讀者多提齣批評指正。可以聯係作者獲取實驗用到的數據和課件。
　　編者

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