商務智能與數據科學 胡涵清 9787507437249 【台灣高等教育出版社】
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原出版社：中國城市
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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：202406*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：商務智能與數據科學 ISBN：9787507437249 出版社：中國城市 著編譯者：胡涵清 頁數：290 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1657476 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 商務智能（Business Intelligence，BI）作為信息技術和數據科學領域的關鍵分支，正在迅速成為企業決策和戰略制定的核心。隨著信息技術的蓬勃發展，企業面臨著愈發龐大和複雜的數據挑戰。《商務智能與數據科學》旨在為讀者提供深入了解商務智能及數據科學領域的全面指南。我們希望讀者通過學習本書，能夠全面了解商務智能的核心理論和實際應用，從而在不斷變化的商業環境中保持敏銳的洞察力和高效的決策能力。為確保讀者全面理解商務智能的核心概念和應用，本書分為四個主要部分，每一部分涵蓋了關鍵領域的理論和實踐知識。 第1部分介紹商務智能的基礎概念和發展歷程。第1章概述了商務智能的定義和重要性，為讀者提供了整體的框架。第2章深入研究商務智能與數據的緊密關係，揭示數據在商務決策中的基礎作用。第3章則回顧了商務智能的應用領域和發展趨勢，為讀者建立對商務智能全貌的深刻認識。 第2部分深入探討商務智能的數據挖掘技術。從資料庫和數據倉庫的基礎開始，第4章介紹了支撐商務智能的數據存儲基礎。接著，第5∼11章系統地涵蓋了在線分析處理、數據挖掘基礎、回歸分析、分類分析、聚類分析、關聯分析和深度學習等關鍵技術。這些章節形成了一個有機整體，為讀者提供了從基礎到深度學習的漸進學習路徑。 第3部分關注商務智能在實際場景中的應用。第12章聚焦于數據挖掘在電子商務中的具體應用，突顯了商務智能在優化商業流程和提升用戶體驗方面的實際效果。接著，第13章和第14章分別深入探討了商品信息的檢索和商務智能中的推薦系統，為讀者提供了在具體業務環境中應用商務智能的思考和方法。 第4部分回顧了商務智能在不同行業中的應用實踐，並展望了未來的發展方向。第15章總結了商務智能的廣泛應用，強調了其在各個領域中的不可替代性。第16章則深入研究了商務智能的未來，討論了新興技術對商務智能領域的挑戰和機遇。作者簡介 胡涵清，男(1983 7一)，湖北黃岡人。北京信息科技大學教師，博士后、高級工程師，北京市第22屆優秀青年工程師。中國自動化學會理事、中國管理科學與工程學會工業工程與管理研究會理事等。擅長數據科學，長期從事大數據分析與挖掘、智能決策等研究。主持和參与多項國家級科研項目，獲得省部級獎項數項、發明專利7項、實用新型30多項、軟體著作權10項，出版專著4部，發表大數據領域論文數篇。目錄 第1部分 商務智能基礎第1章 商務智能概論 1 1 商務智能的產生背景 1 2 商務智能的概念界定 1 3 商務智能的支持理論及技術 1 4 商務智能的研究內容和範式 第2章 商務智能與數據 2 1 數據科學 2 2 管理決策 2 3 信息和知識 2 4 商務智能的體繫結構及數據流 2 5 智能型企業 2 6 商務智能支持商業決策 第3章 商務智能應用與發展 3 1 商務智能系統的功能 3 2 商務智能的價值 3 3 商務智能分析過程 3 4 商務智能的應用 3 5 商務智能的發展趨勢 3 6 商務智能與其他系統的關係 第2部分 商務智能數據挖掘技術 第4章 資料庫與數據倉庫 4 1 數據管理及其發展 4 2 資料庫 4 3 數據倉庫的產生與發展 4 4 數據倉庫的概念與特徵 4 5 數據集市 4 6 元數據 4 7 ETL 4 8 數據倉庫的數據組織 4 9 數據倉庫的體繫結構 4 10 數據倉庫的開發步驟 第5章 在線分析處理 5 1 OLAP簡介 5 2 OLAP的定義和相關概念 5 3 OLAP與OLTP的區別 5 4 OLAP的分類 5 5 OLAP多維數據分析 5 6 OLAP操作語言 第6章 數據挖掘基礎 6 1 數據挖掘概念及原理 6 2 數據挖掘系統的分類 6 3 數據挖掘過程 6 4 數據挖掘方法及評價指標 6 5 數據挖掘工具及發展方向 6 6 數據挖掘的隱私保護 6 7 數據挖掘的典型應用領域 6 8 數據挖掘的發展 6 9 數據挖掘在商務智能中的定位 第7章 回歸分析 7 1 基本概念 7 2 一元回歸分析 7 3 多元線性回歸分析 7 4 其他回歸分析 7 5 時間序列分析 第8章 分類分析 8 1 基本概念 8 2 貝葉斯分類器 8 3 貝葉斯信念網路 8 4 決策樹 8 5 支持向量機 8 6 粗糙集 8 7 其他分類演算法 8 8 評估分類器的性能 第9章 聚類分析 9 1 聚類的概念 9 2 常用聚類演算法 9 3 聚類趨勢 9 4 聚類與分類比較 第10章 關聯分析 10 1 基本概念 10 2 關聯規則的分類 10 3 關聯規則挖掘演算法 10 4 改善關聯規則挖掘質量問題 第11章 深度學習 11 1 深度學習概述 11 2 深度學習的經典方法 11 3 深度學習的應用 11 4 深度學習的總結與展望 第3部分 商務智能應用 第12章 數據挖掘在電子商務中的應用 12 1 網站結構優化 12 2 智能搜索引擎 12 3 移動商務智能 12 4 客戶關係管理 12 5 客戶分類 第13章 商品信息檢索 13 1 信息檢索概述 13 2 信息檢索的過程 13 3 特徵選擇 13 4 特徵提取 13 5 經典的信息檢索模型 13 6 信息檢索的評價指標 第14章 商務智能中的推薦 14 1 推薦系統概述 14 2 推薦系統評測指標 14 3 基於用戶行為的協同過濾演算法 14 4 推薦系統冷啟動問題 14 5 利用社交網路數據進行推薦 第4部分 商務智能發展 第15章 商務智能的應用 15 1 商務智能應用場景 15 2 新型商務智能企業 第16章 商務智能的未來 16 1 商務智能的發展趨勢 16 2 商務智能在中國的發展及展望 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。 |
