商務智能原理與方法 (第3版) 陳國青 9787121453885 【台灣高等教育出版社】

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書名：商務智能原理與方法 (第3版)
ISBN：9787121453885
出版社：電子工業
著編譯者：陳國青
頁數：368
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1523850
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內容簡介

處在大數據時代發展的重要節點上，面對數字化生活的新需求、數字化轉型的新格局及數字經濟的新業態，商務智能正在扮演著越來越重要的角色。商務智能通過數據挖掘和機器學習技術從海量多模態數據中發現潛在、新穎和有用的知識，以支持管理與決策。它是內在技術的，同時也是面向管理決策問題的。 本書旨在把握前沿趨勢，以基礎篇、方法篇、專題篇三大板塊的形式，為讀者提供一個技術與管理的融合視角，介紹和闡釋商務智能領域的主要知識內涵，包括面向管理決策的商務智能基本原理、主流方法、應用情境和發展前景，幫助讀者理解如何通過商務智能進行大數據/人工智能分析和賦能，從而提升組織和個體的核心能力及其競爭優勢。 本書既可以作為高等學校信息管理與信息系統、大數據管理與應用、電子商務、管理科學與工程以及工商管理、計算機應用等相關學科專業的高年級本科生和研究生的專業課教材，也可以作為財經類或其他工程類專業學生的專業課/選修課教材，還可以為社會各領域信息化培訓和相關管理決策人員提供參考。

作者簡介

陳國青，清華大學經濟管理學院EMC講席教授、學術委員會主任。1992年獲比利時魯汶大學（K U Leuven）博士學位。2005年獲聘教育部長江學者特聘教授。擔任教育部高等學校管理科學與工程類專業教學指導委員會主任委員，國家自然科學基金委大數據重大研究計劃指導專家組組長，國家信息化專家諮詢委員會委員。國際信息系統學會中國分會（CNAIS）創始主席（2005-2013）。2009年度國際模糊系統學會IFSA Fellow稱號獲得者，2007年度復旦管理學傑出貢獻獎獲得者。陳國青教授發表、編寫了大量學術論著和教材，包括開發多篇中國企業IT戰略與管理案例並被哈佛大學案例庫收錄。主持多項國家自然科學基金重大項目、國家傑出青年科學基金項目等國家級課題，以及國際合作和企業信息化項目。擔任國家精品課「管理信息系統」負責人，全國百篇優秀博士論文指導教師。主要教學與研究領域包括管理信息系統、商務智能與大數據管理決策、電子商務與模糊邏輯等。

目錄

基礎篇
第1章 引言
1 1 商務智能簡介
1 2 商務智能與信息社會
1 2 1 信息技術提升信息社會發展水平
1 2 2 商務智能是信息社會的產物
1 2 3 商務智能是信息社會繁榮的推動力
1 3 商務智能與企業管理
1 3 1 商務智能在企業管理中的作用
1 3 2 商務智能協助企業管理的方式
1 3 3 商務智能的商業價值
1 4 商務智能的方法
1 5 商務智能的數據
小結
思考與練習
第2章 商務智能應用
2 1 製造領域應用
2 2 金融領域應用
2 3 通信領域應用
2 4 生物和醫藥領域應用
2 5 零售和營銷領域應用
2 6 移動商務應用
2 7 社會化商務應用
小結
思考與練習
第3章 商務智能過程
3 1 資料庫與事務處理
3 1 1 資料庫與資料庫管理系統
3 1 2 在線事務處理
3 2 數據倉庫與在線分析處理
3 2 1 從事務處理到分析處理
3 2 2 數據倉庫
3 3 企業知識發現
3 3 1 OLAP與知識發現
3 3 2 企業內部知識發現
3 3 3 企業外部知識發現
小結
思考與練習
第4章 數據平台
4 1 數據處理技術演進
4 2 數據倉庫過程與體繫結構
4 3 數據集成、提取與轉換
4 3 1 數據提取
4 3 2 數據轉換
4 3 3 數據載入
4 3 4 ETL設計與開發
4 4 數據倉庫開發、管理與安全
4 4 1 數據倉庫開發模式
4 4 2 數據倉庫設計
4 4 3 數據倉庫的邏輯數據模型
4 4 4 元數據
4 4 5 數據倉庫的安全
4 5 分散式數據平台
4 5 1 分散式數據平台概念
4 5 2 分散式數據平台與功能組件
4 6 雲數據平台
4 6 1 雲數據平台概念
4 6 2 雲數據平台與商務智能
小結
思考與練習
第5章 構建商務智能環境
5 1 商務智能環境
5 1 1 確定數據可用的能力
5 1 2 數據挖掘的能力
5 1 3 用戶與系統交互的能力
5 2 商務智能組織
5 2 1 外包商務智能
5 2 2 內給商務智能
5 2 3 商務智能組織成員
5 3 商務智能系統
5 3 1 商務智能基礎設施
5 3 2 商務智能系統軟體
5 3 3 商務智能系統產品
小結
思考與練習
方法篇
第6章 數據預處理
6 1 數據預處理簡介
6 1 1 數據預處理的原因
6 1 2 數據預處理的目的
6 1 3 數據預處理的方法
6 2 數據清洗
6 2 1 缺失數據處理
6 2 2 雜訊數據處理
6 3 數據集成、規範與歸納
6 3 1 數據集成處理
6 3 2 數據規範化處理
6 3 3 數據歸納處理
6 4 數據消減
6 4 1 數據冗餘清除
6 4 2 數據採樣
6 4 3 數據立方合計
6 4 4 數據屬性選取與生成
6 4 5 數據壓縮
6 4 6 數據離散化與概念分層
小結
思考與練習
第7章 關聯規則
7 1 關聯規則簡介
7 2 關聯規則挖掘方法
7 3 關聯規則興趣性
7 4 關聯規則知識形式擴展
7 4 1 廣義關聯規則
7 4 2 數量關聯規則
7 4 3 時態關聯規則
7 5 簡單關聯規則
小結
思考與練習
第8章 分類分析
8 1 分類分析簡介
8 2 決策樹分類
8 2 1 決策樹構建
8 2 2 決策樹剪枝
8 3 貝葉斯分類
8 3 1 貝葉斯定理
8 3 2 簡單貝葉斯分類器
8 3 3 貝葉斯信念網路
8 4 其他分類方法
8 4 1 神經元網路分類
8 4 2 支持向量機分類
8 4 3 懶惰型分類器
8 5 分類準確率
8 5 1 分類準確率比較與評估
8 5 2 提高分類器的準確率
小結
思考與練習
第9章 聚類分析
9 1 聚類分析簡介
9 2 相似度與距離測度
9 3 聚類分析方法
9 3 1 劃分方法
9 3 2 層次方法
9 3 3 基於密度的方法
9 3 4 基於網格的方法
9 3 5 基於模型的方法
9 4 k-means方法
9 5 DBSCAN方法
小結
思考與練習
第10章 社會網路分析
10 1 社會網路的中心性
10 1 1 度中心性
10 1 2 貼近中心性
10 1 3 中介中心性
10 2 社會網路的
10 2 1 度
10 2 2 鄰近
10 2 3 等級
10 3 引用社會網路
10 3 1 同引分析
10 3 2 引文耦合
10 4 社會網路的鏈接分析
10 4 1 PageRank演算法
10 4 2 HITS演算法
10 5 社會網路中的社區
小結
思考與練習
第11章 概率圖模型
11 1 概率圖模型簡介
11 2 樸素
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