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| 內容簡介： |
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本书从总体上看，由于发达国家发展市场经济的历史较长，市场经济体制也比较成熟，因而其电子商务理论及相应的学科建设确实比我国领先一步，所以学习和借鉴发达国家的电子商务理论成果十分必要。同时，我国在经历了30年的改革开放后，企业的体制、机制改革和技术进步已取得了巨大的成绩，在电子商务实践方面也积累了不少很有特色的成功经验，值得总结提炼。在教材的编写过程中，编者们广泛参考和吸取国内外相关教材的优点，尽量做到既符合国际发展潮流，又切实反映中国电子商务实际情况。
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| 目錄：
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第1章 商务智能概述
学习目标
1.1 商务智能产生的背景
1.2 商务智能的概念
1.3 商务智能的发展过程
1.4 商务智能系统概述
1.5 决策支持系统
1.6 商务智能的发展与现状
本章小结
复习思考题
第2章 数据仓库概述
学习目标
2.1 数据仓库的产生与发展
2.2 数据仓库的概念与特征
2.3 数据仓库中的重要名词
2.4 数据仓库中的数据组织
2.5 数据仓库的体系结构
2.6 操作型数据存储ODS
本章小结
复习思考题
第3章 联机分析处理
学习目标
3.1 联机分析处理概念
3.2 OLAP的多维数据分析
3.3 OLAP的数据组织
3.4 数据立方体的计算
3.5 OLAP的体系结构与展现方式
3.6 OLAP开发工具
本章小结
复习思考题
第4章 数据仓库设计
学习目标
4.1 数据仓库设计的三级数据模型
4.2 数据仓库的设计方法和步骤
4.3 需求分析
4.4 概念模型设计
4.5 逻辑模型设计
4.6 物理模型设计
4.7 ETL设计
4.8 数据仓库设计实例——零售业数据仓库设计
本章小结
复习思考题
技能实训题
第5章 数据仓库实施
学习目标
5.1 商务智能开发工具
5.2 SQL Server数据仓库方案实施
5.3 设计与创建数据仓库
5.4 使用SSIS设计ETL
5.5 创建OLAP数据立方体
5.6 多维表达式MDX
5.7 商务智能的前端展示
本章小结
复习思考题
技能实训题
第6章 数据挖掘概述
学习目标
6.1 数据挖掘的产生
6.2 数据挖掘的定义
6.3 数据挖掘的分类
6.4 数据挖掘的任务
6.5 数据挖掘常用技术和工具
6.6 数据预处理
6.7 数据挖掘流程
6.8 数据挖掘应用与发展趋势
本章小结
复习思考题
技能实训题
第7章 数据挖掘基本算法
学习目标
7.1 数据挖掘基本分析方法
7.2 关联分析
7.3 序列模式分析
7.4 分类分析
7.5 聚类分析
本章小结
复习思考题
技能实训题
第8章 统计方法与贝叶斯网络
学习目标
8.1 观察数据
8.2 假设检验
8.3 预测回归问题
8.4 方差分析
8.5 贝叶斯定理
8.6 朴素贝叶斯分类
8.7 贝叶斯信念网络
本章小结
复习思考题
技能实训题
第9章 人工神经网络
学习目标
9.1 人工神经网络概述
9.2 人工神经元模型
9.3 人工神经网络结构
9.4 感知机
9.5 多层前馈型网络
9.6 后向传播
9.7 解释结果
9.8 学习任务
9.9 竞争神经网络
本章小结
复习思考题
技能实训题
第10章 web数据挖掘
学习目标
10.1 web数据挖掘概述
10.2 web内容挖掘
10.3 web结构挖掘
10.4 web使用挖掘
10.5 web数据挖掘的应用
10.6 web数据挖掘的研究热点与发展趋势
本章小结
复习思考题
技能实训题
第11章 数据挖掘工具
学习目标
11.1 SQLServer数据挖掘方案实施
11.2 OLE DB for DM规范
11.3 Microsoft数据挖掘模型的使用
11.4 SQL Server数据挖掘编程
本章小结
习思考题
技能实训题
第12章 商务智能的设计与实现
学习目标
12.1 商务智能的设计与实施
12.2 几种商务智能解决方案介绍
12.3 商务智能系统设计案例分析
12.4 商务智能的应用
本章小结
复习思考题
技能实训题
主要参考文献
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