數據挖掘與商務智能 張文宇 任露 9787030773746 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202403*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：數據挖掘與商務智能 ISBN：9787030773746 出版社：科學 著編譯者：張文宇 任露 頁數：219 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1630060 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書將數據挖掘和商務智能的相關理論結合在一起，主要介紹計算機數據挖掘與商務智能領域的相關演算法，結合現代計算機科學技術，為解決工程實踐中的具體問題提供基本演算法與科學指導，包括資料庫、數據倉庫、知識發現、數據挖掘、人工智慧、計算智能、仿生學、模糊集、粗糙集、商務智能及其應用案例、商務智能系統等內容。本書各章內容既相互關聯又有一定的獨立性，便於讀者根據不同需求進行閱讀。章后習題有助於讀者加深對各類演算法和理論的理解。 本書可作為高等院校計算機類、管理類專業本科生和研究生的教學用書，也可供相關領域研究人員和工程技術人員參考。目錄 前言第1章 緒論 1 1 資料庫與數據倉庫 1 1 1 數據的層次性 1 1 2 資料庫到數據倉庫的發展 1 1 3 數據倉庫的概念及特徵 1 1 4 數據倉庫的應用及發展 1 2 數據挖掘概述 1 2 1 從機器學習到數據挖掘 1 2 2 數據挖掘的定義 1 2 3 數據挖掘與統計學 1 2 4 數據倉庫與數據挖掘的區別及聯繫 1 3 數據倉庫與商務智能 1 3 1 商務智能的概念 1 3 2 從數據倉庫到商務智能 1 4 習題 第2章 數據倉庫的模型及原理 2 1 數據倉庫系統的體繫結構 2 1 1 數據倉庫的基本結構 2 1 2 數據集市及其結構 2 1 3 數據倉庫的系統結構 2 1 4 數據倉庫的運行結構 2 2 數據倉庫的相關概念 2 2 1 主題 2 2 2 粒度 2 2 3 維度 2 2 4 數據立方體 2 3 數據倉庫的數據模型 2 3 1 多維數據模型 2 3 2 星型模型 2 3 3 雪花模型 2 3 4 星網模型 2 4 數據倉庫的數據ETL過程 2 4 1 數據抽取 2 4 2 數據轉換 2 4 3 數據裝載 2 5 元數據 2 5 1 元數據的概念 2 5 2 關於數據源的元數據 2 5 3 關於數據模型的元數據 2 5 4 關於數據倉庫映射的元數據 2 5 5 關於數據倉庫使用的元數據 2 6 聯機分析處理 2 6 1 OLAP的概念 2 6 2 OLAP的數據模型 2 6 3 OLAP的基本操作 2 6 4 多維數據分析實例 2 7 習題 第3章 數據倉庫的設計、開發與應用 3 1 數據倉庫整體架構 3 2 數據倉庫需求分析 3 2 1 確定主題域 3 2 2 確定支持決策的數據來源 3 2 3 確定數據倉庫的數據量 3 2 4 確定數據更新方式與頻率 3 3 數據倉庫的設計 3 3 1 概念模型設計 3 3 2 邏輯模型設計 3 3 3 物理模型設計 3 4 數據倉庫的開發與應用 3 4 1 數據倉庫的建立 3 4 2 數據倉庫數據的載入、複製與發行 3 4 3 中間件設計 3 4 4 數據倉庫的測試與評估 3 4 5 數據倉庫的應用與維護 3 5 數據倉庫設計與開發實例 3 6 習題 第4章 知識發現與數據挖掘 4 1 知識發現 4 1 1 知識發現的定義 4 1 2 知識發現與數據挖掘的關係 4 2 數據挖掘 4 2 1 數據挖掘的對象 4 2 2 數據挖掘的任務 4 3 數據預處理 4 3 1 數據預處理方法 4 3 2 數據預處理內容 4 4 數據挖掘理論 4 4 1 統計理論 4 4 2 仿生學理論 4 4 3 集合理論 4 4 4 信息理論 4 4 5 機器學習理論 4 5 數據挖掘的知識表示及可視化技術 4 5 1 數據挖掘的知識表示 4 5 2 數據挖掘的可視化技術 4 6 習題 第5章 人工智慧和計算智能 5 1 人工智慧 5 1 1 人工智慧的概念 5 1 2 人工智慧的產生和發展 5 2 計算智能 5 2 1 計算智能的產生與發展 5 2 2 計算智能與人工智慧的關係 5 2 3 計算智能的應用 5 3 習題 第6章 仿生學 6 1 神經網路的原理及幾何意義 6 1 1 神經網路的原理 6 1 2 神經網路的幾何意義 6 2 感知機模型 6 2 1 感知機類型 6 2 2 感知機模型建立 6 2 3 感知機學習策略 6 3 反向傳播模型 6 3 1 BP神經網路原理 6 3 2 BP神經網路計算步驟 6 3 3 BP神經網路優劣性 6 4 遺傳演算法 6 4 1 遺傳演算法基本原理 6 4 2 遺傳演算法特點 6 4 3 遺傳演算法過程 6 5 深度學習 6 5 1 深度信念網路 6 5 2 卷積神經網路 6 5 3 遞歸神經網路 6 6 新型仿生學演算法及其發展 6 6 1 仿生學的誕生與發展 6 6 2 仿生學的研究方法 6 6 3 新型仿生學演算法 6 7 習題 第7章 集合論方法 7 1 模糊集方法 7 1 1 模糊集的基本概念 7 1 2 模糊集的基本運算 7 1 3 模糊關係與模糊矩陣 7 1 4 模糊集的發展——直覺模糊集 7 1 5 模糊集的發展——猶豫模糊集 7 2 粗糙集方法 7 2 1 粗糙集的基本概念 7 2 2 近似與粗糙集 7 2 3 知識約簡和核 7 2 4 知識的依賴性 7 2 5 知識表達系統和決策表 7 2 6 區分矩陣與區分函數 7 3 習題 第8章 商務智能 8 1 數據挖掘與商務智能的關係 8 1 1 數據挖掘與商務智能相輔相成 8 1 2 數據挖掘對商務智能的支撐 8 2 商務智能概述 8 2 1 商務智能產生的背景及原因 8 2 2 商務智能的綜合概念及特點 8 2 3 商務智能的應用 8 2 4 商務智能的發展趨勢 8 3 商務智能的設計與實施過程 8 3 1 商務智能設計與實施的前提 8 3 2 商務智能設計與實施的步驟 8 3 3 商務智能設計與實施實例 8 4 習題 第9章 商務智能系統 9 1 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
