具體描述
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
用戶評價
評分《商務智能（第四版）》這本書，真的讓我感受到瞭一種“智慧”的力量。它不僅僅是關於數據分析，更是關於如何通過數據來洞察商業世界的本質。我最喜歡的是書中關於“商業智能與企業文化”的討論。作者認為，成功的BI實施，離不開企業文化的支撐，需要建立一種以數據驅動決策的文化氛圍。這一點讓我深有同感。很多時候，技術本身並不是最大的障礙，而是思想觀念的轉變。這本書提供瞭一種非常全麵的視角，它將BI置於整個企業戰略的宏觀框架下進行考量，讓我看到瞭BI在企業發展中的長遠意義。書中的案例分析也非常精彩，讓我能夠直觀地感受到BI如何幫助企業實現增長、降低成本、提升競爭力。總而言之，這是一本值得反復閱讀、受益終身的經典之作。
評分我承認，一開始拿到這本書時，我對“商務智能”這個詞還是有點模糊的，總覺得和大數據、人工智能這些概念有點重疊，分不太清楚。但隨著閱讀的深入，我纔真正領略到BI的精髓所在。《商務智能（第四版）》這本書的結構非常完整，從基礎的概念講解，到具體的實施步驟，再到後期的維護和發展，幾乎涵蓋瞭BI領域的方方麵麵。我特彆欣賞作者在介紹不同BI工具和平颱時的客觀性，沒有一味地推崇某一種，而是列舉瞭它們的優缺點，讓讀者可以根據自己的實際情況進行選擇。其中關於數據治理的部分，讓我深有感觸。很多時候，企業的數據質量不高，導緻BI係統的分析結果也失之毫厘，謬以韆裏。這本書詳細闡述瞭數據治理的重要性，以及如何建立一套有效的數據治理體係，這對於想構建穩健BI係統的企業來說，無疑是寶貴的經驗。而且，書中還探討瞭BI在不同行業中的應用，比如零售、金融、製造等，這些案例分析讓我看到瞭BI的巨大潛力，也激發瞭我將BI理念融入到我所在行業的思考。
評分我必須說，《商務智能（第四版）》是一本讓我眼前一亮的書。它打破瞭我之前對BI的刻闆印象，讓我看到瞭BI的真正價值和無限可能。書中的內容非常前沿，很多觀點和方法都是當前業界最熱門的，比如利用AI和機器學習來提升BI的預測能力，以及如何構建實時BI平颱。作者在講解這些高級概念時，用非常生動形象的方式，把它們“翻譯”成我這樣普通讀者也能理解的語言，讓我感到既驚喜又信服。我特彆欣賞書中關於“數據故事”的講解，這讓我意識到，再好的數據分析，如果不能以一種引人入勝的方式呈現齣來，也很難打動人。學會如何用數據講故事，能讓我們的分析結果更有說服力，更能引起共鳴。這本書不僅僅是關於技術，更是關於如何利用技術來解決實際商業問題，這讓我覺得非常有價值。讀完之後，我感覺自己對商務智能的理解上瞭一個全新的颱階，也更加渴望將這些知識運用到我的實際工作中。
評分《商務智能（第四版）》這本書，給我的感覺是它非常有前瞻性。它不僅僅關注現有的BI技術和應用，更著眼於未來的發展趨勢。書中對於如何利用新興技術，如物聯網、社交媒體數據等，來豐富BI分析的維度，給我留下瞭深刻的印象。我最欣賞的是作者在講解如何構建一個以用戶為中心的BI係統時，所提齣的那些細緻入微的建議。很多時候，BI係統建設的失敗，恰恰是因為忽視瞭最終用戶的需求和使用習慣。《商務智能（第四版）》這本書，在這一點上做得非常齣色，它教會我們如何從用戶的角度齣發，設計易於理解和使用的BI報錶和儀錶盤，讓數據真正為企業員工所用。這本書的內容不僅具有理論深度，更具備實踐指導意義，它為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭BI在企業轉型中的巨大作用。
評分在閱讀《商務智能（第四版）》之前，我曾對BI的實用性産生過一些疑問。但這本書用大量的實例和細緻的分析，徹底打消瞭我的顧慮。我最印象深刻的是書中關於“客戶細分”和“個性化營銷”的章節。通過BI技術，企業可以精準地瞭解不同客戶群體的需求和偏好，從而製定更有針對性的營銷策略，提高營銷ROI。這種將數據轉化為實際商業價值的能力，讓我感到非常震撼。書中的圖錶和模型設計也非常精妙，能夠直觀地展示復雜的數據關係。我尤其喜歡書中關於“趨勢預測”的介紹，這對於企業製定長遠發展規劃，規避市場風險，有著至關重要的作用。這本書不僅提供瞭理論知識，更強調瞭實踐的重要性，鼓勵讀者將所學知識應用到實際工作中，不斷優化和迭代。
評分這本《商務智能（第四版）》絕對是一本“乾貨滿滿”的書。它沒有花哨的包裝，也沒有空洞的口號，而是專注於如何將BI技術落地，解決企業的實際問題。我特彆喜歡書中關於“流程優化”的講解。通過對業務流程中的數據進行分析，BI可以幫助企業識彆瓶頸，找齣效率低下的環節，從而進行有針對性的改進，提升整體運營效率。作者在講解各種BI工具時，也盡可能地提供瞭一些實操性的建議，比如如何選擇閤適的工具，以及如何進行配置和部署。這本書的知識體係非常完整，從數據的價值鏈到BI的戰略定位，都做瞭詳盡的闡述。我感覺，讀完這本書，我不再是那個對BI一知半解的人，而是能更清晰地認識到BI的價值，以及如何將其應用到我的工作中，為企業創造更大的價值。
評分《商務智能（第四版）》這本書，與其說是一本技術手冊，不如說是一部商業智慧的百科全書。它將復雜的BI概念，通過清晰的邏輯和豐富的案例，一一呈現在讀者麵前。我尤其喜歡書中關於“洞察力”的探討。很多時候，我們擁有海量的數據，但卻缺乏能夠從中挖掘齣真正洞察力的能力。這本書教會瞭我如何通過數據分析，發現隱藏在錶象之下的商業機會和潛在風險，這對於我進行戰略規劃和市場分析來說，具有極其重要的指導意義。作者在介紹不同的BI架構時，也考慮到瞭不同規模企業的需求，提供瞭多種可行的方案。這本書的知識體係非常全麵，從數據的采集、存儲、處理，到分析、可視化、應用，每一個環節都做瞭深入淺齣的講解。讀完這本書，我感覺自己像是擁有瞭一張通往數據王國的藏寶圖，知道在哪裏可以找到最有價值的寶藏，以及如何將它們化為己用。
評分這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的行業顧問，在嚮你傳授寶貴的實踐經驗。《商務智能（第四版）》的語言風格很務實，沒有太多華而不實的辭藻，每一句話都直擊核心，切中要害。我最喜歡的是書中關於“數據驅動決策”的強調。很多企業都有很多數據，但卻不知道如何利用，最終數據成瞭“沉睡的資産”。這本書就是告訴我們，如何喚醒這些數據，讓它們為我們服務，幫助我們做齣更明智的商業決策。作者在講解如何構建BI體係時，邏輯非常清晰，從頂層設計到具體實施，每一步都有明確的指導。我尤其喜歡書中關於“度量衡”和“關鍵績效指標（KPI）”的章節，它們是衡量企業運營狀況、評估決策效果的重要工具。學會如何科學地設定和追蹤KPI，能讓我們的工作更有針對性，避免盲目。這本書的深度和廣度都令人印象深刻，它不僅教會我“是什麼”，更教會我“怎麼做”，這纔是真正有價值的知識。
評分坦白說，我當初選擇閱讀《商務智能（第四版）》是因為工作需要，但讀完之後，我發現它帶來的價值遠遠超齣瞭我的預期。這本書的編排非常有條理，從宏觀的戰略層麵，到微觀的技術細節，都處理得恰到好處。我特彆喜歡其中關於“數據資産管理”的討論，這讓我意識到，數據不僅僅是信息，更是一種重要的企業資産，需要像對待其他資産一樣進行有效的管理和運營。作者在講解如何構建一個成功的BI項目時，強調瞭跨部門協作的重要性，以及如何平衡不同部門的需求，這對於許多項目失敗的企業來說，是極其寶貴的經驗。書中還提到瞭數據安全和隱私保護的問題，在當今數據泄露頻發的時代，這方麵的內容顯得尤為重要。這本書不僅讓我學到瞭BI的知識，更讓我對企業如何進行數字化轉型有瞭更深刻的理解。
評分這本《商務智能（第四版）》真是讓我醍醐灌頂，以前總覺得BI是個虛無縹緲的概念，現在讀完纔發現它原來是企業決策的“眼睛”和“大腦”。書裏的案例分析特彆接地氣，不是那種高高在上的理論堆砌，而是結閤瞭實際企業遇到的問題，比如庫存積壓、客戶流失、市場預測不準等等，然後一步步教你如何運用BI工具和方法來解決。我尤其喜歡其中關於數據可視化那一章，以前覺得圖錶就是給領導看的，看瞭這本書纔知道，好的數據可視化能瞬間抓住核心信息，就像給一堆雜亂的數據穿上整齊的衣服，讓它們一目瞭然，甚至能發現隱藏在數字背後的規律。作者在講解數據倉庫、ETL、OLAP這些技術名詞時，也沒有讓我感到晦澀難懂，反而像是循循善誘的老師，通過形象的比喻和清晰的邏輯，把復雜的概念一一拆解，讓我這個非IT專業背景的讀者也能理解得八九不離十。讀這本書的過程，就像是走進瞭一個充滿智慧的寶庫，每翻開一頁，都能有所收獲，感覺自己的思維模式都在悄悄發生改變，更能從數據的角度去思考問題，這對於我目前的工作來說，簡直是如虎添翼。
慢慢學習，這種隻能慢慢來，京東購書很給力
評分挺好的。。。。。。。。。
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評分哈哈紅紅火火恍恍惚惚
評分哈哈紅紅火火恍恍惚惚
評分慢慢學習，這種隻能慢慢來，京東購書很給力
評分正版書，不錯。
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評分配套實驗教材《數據挖掘實用案例集》年底前後齣版
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