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| 編輯推薦： |
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赵卫东编著的《商务智能》从商务智能的基本概念和应用开篇，全面介绍了商务智能的核心技术，包括商务智能系统架构、数据仓库、OLAP和数据挖掘；然后阐述了商务智能在移动商务、知识管理、Web挖掘、绩效管理、电子商务、业务流程优化等领域的应用；最后展望了商务智能在未来一段时问内的国际发展趋势。
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| 內容簡介： |
商务智能是近年来企业信息化的热点，有着广阔的应用前景。赵卫东编著的《商务智能》首先系统地介绍了商务智能的基本概念、商务智能系统的架构以及数据仓库、OLAP和数据挖掘等核心技术。在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理、流程管理、RFID数据管理和大数据管理等领域的最新应用。此外，通过 IBM、SAP等业界领先的商务智能工具进行实验，增强读者的应用能力。
《商务智能》内容新颖、全面，案例丰富，适合作为计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等相关专业本科生和研究生的教材，也可作为从事商务智能的信息化人员的参考资料。
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| 目錄：
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第一部分 商务智能基础
第1章 商务智能概论
1．1 商业决策需要商务智能
1．1．1 数据、信息与知识
1．1. 2 管理就是决策
1．1．3 决策需要信息和知识
1. 1．4 智能型企业
1．1．5 商务智能支持商业决策
1．1．6 新一代的决策支持系统
1．2 商务智能简介
l. 2．1 商务智能概念
1．2．2 商务智能的发展
1．2．3 商务智能的价值
1．3 商务智能系统的功能
1．4 商务智能的应用
本章参考文献
思考题
第二部分 商务智能核心技术
第2章 商务智能系统架构
2．1 商务智能系统的组成
2. 2 数据集成
本章参考文献
思考题
第3章 数据仓库
3．1 从数据库到数据仓库
3．2 数据仓库的概念
3．3 数据集市
3．4 元数据
3. 5 ETL
3．6 操作数据存储
3．7 数据仓库模型
3．8 数据挖掘查询语言
3．9 医保数据仓库设计
本章参考文献
思考题
第4章 在线分析处理
4．l OLAP简介
4．2 0LTP与OLAP的区别
4．3 OLAP操作
4．4 OLAP的分类
4．5 OLAP操作语言
本章参考文献
思考题
第5章 数据挖掘
5．1 数据挖掘的基础
5．1．1 数据挖掘的概念
5．1．2 数据挖掘的发展
5．1．3 数据挖掘的过程
5．1．4 数据挖掘原语与语言
5．1．5 基于组件的数据挖掘
5．1．6 可视化技术
5．1．7 数据挖掘的隐私保护
5．2 数据挖掘的典型应用领域
5. 3 数据预处理
5．4 聚类分析
5．4．1 聚类的概念
5．4. 2 聚类分析的统计量
5．4．3 常用聚类算法
5．4．4 其他聚类方法
5．4．5 离群点检测
5．5 分类分析
5．5．1 贝叶斯分类器
5．5．2 决策树
5．5．3 支持向量机
5．5．4 BP神经网络
5．5．5 其他分类方法
5．6 关联分析
5．6．1 关联规则
5．6. 2 Apfiori算法
5．6．3 FP增长算法
5．6．4 其他关联规则挖掘算法
5．7 序列模式挖掘
5．7．1 基本概念
5．7．2 类Apriori算法
5. 8 回归分析
5．8．1 一元回归分析
5．8．2 多元线性回归分析
5．8．3 其他回归分析
5．9 时间序列分析
5．10 数据挖掘技术与应用的发展方向
本章参考文献
思考题
第三部分 商务智能应用
第6章 移动商务智能
6．1 移动商务
6．2 商务智能在移动商务中的应用
本章参考文献
思考题
第7章 商务智能与知识管理
7．1 知识管理
7．2 知识管理与商务智能的关系
7．2．1 商务智能与知识管理的区别
7．2．2 商务智能与知识管理的联系
本章参考文献
思考题
第8章 Web挖掘
8．1 Web挖掘基础
8．2 Web内容挖掘
8．3 Web结构挖掘
8．4 Web日志挖掘
本章参考文献
思考题
第9章 商务智能在企业绩效管理中的应用
9．1 企业绩效管理的层次
9．2 商务智能贯穿企业绩效管理的闭环流程
9．3 商务智能在企业绩效管理中的应用
9．4 商务智能给企业绩效管理带来的价值
本章参考文献
思考题
第10章 数据挖掘在电子商务中的应用
10．1 电子商务需要数据挖掘
10．2 顾客管理
10．3 网站结构优化
10．4 智能搜索引擎
10．5 异常事件确定
章参考文献
思考题
第11章 工作流挖掘
11．1 工作流挖掘的发展
11．2 工作流挖掘的概念与作用
11．2．1 工作流挖掘的概念
11．2．2 工作流挖掘的作用
11．3 工作流挖掘的内容
11．3．1 工作流模型的重构
11. 3. 2 工作流的监控与工作流挖掘的评价
11．3．3 组织视图挖掘
11．4 工作流挖掘的应用
11．4．1 流程监控
11．4．2 流程优化
11．4．3 社会关系分析
11．4．4 工作流挖掘在其他领域中的应用
章参考文献
思考题
第12章 RFID数据挖掘
12. 1 RFID数据挖掘的发展
12．2 RFID数据挖掘的作用
12．3 RFID数据分析的典型应用
12．3．1 零售仓储
12．3. 2 通关检查
12．3．3 运输管理
12．3. 4 医疗管理
12．3．5 其他应用
本章参考文献
思考题
第13章 大数据分析
13．1 大数据的处理模式
13．2 大数据分析的基本流程
13．3 大数据分析方法
13．4 基于新浪微博的情感分析
13．5 基于表情符号的微博情感预测
本章参考文献
思考题
第四部分 商务智能发展
第14章 商务智能进展
14．1 商务智能应用趋势
14．2 商务智能在中国的发展
14．3 商务智能动态
本章参考文献
思考题
第五部分 实验
第15章 商务智能实验
15．1 使用SAP Crystal Reports创建报表
15．2 使用SAP Crystal Dashboard Design 2011创建仪表盘
15．3 基于IBM Cognos 10的数据分析
15．3．1 使用IBM Cognos 10创建报表
15．3．2 基于IBM Cognos 10的多维分析
15．3．3 使用Query Studio创建自助查询
15．4 基于IBM SPSS Modeler 14．2的数据挖掘
思考题
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