編輯推薦:

國內(nèi)較早開展商務(wù)智能研究和教學(xué)的總結(jié)，多次再版，廣受好評。

業(yè)內(nèi)主流公司IBM、SAP的大學(xué)合作部多次資助出版、推薦

內(nèi)容新穎：吸收了業(yè)界和學(xué)術(shù)界新的商務(wù)智能研究與實踐成果

內(nèi)容系統(tǒng)：涵蓋基礎(chǔ)，重視實驗，融學(xué)術(shù)性和應(yīng)用性于一體

適用廣泛：適合作為高校教材，也適合從事商務(wù)智能的業(yè)界人士閱讀

資料齊全：配套課件、習(xí)題、實驗指導(dǎo)書和參考資料豐富

內(nèi)容簡介:

　　商務(wù)智能是近年來企業(yè)信息化的熱點，有著廣闊的應(yīng)用前景。《商務(wù)智能（第3版）/21世紀(jì)高等學(xué)校規(guī)劃教材·計算機(jī)應(yīng)用》首先系統(tǒng)地介紹了商務(wù)智能的基本概念、商務(wù)智能系統(tǒng)的架構(gòu)以及數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等核心技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，討論了商務(wù)智能在電子商務(wù)、移動商務(wù)、知識管理、Web挖掘、企業(yè)績效管理、流程管理、RFID數(shù)據(jù)管理和大數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域的新應(yīng)用。此外，通過IBM.SAP等業(yè)界領(lǐng)先的商務(wù)智能工具進(jìn)行實驗，增強(qiáng)讀者的應(yīng)用能力。
　　《商務(wù)智能（第3版）/21世紀(jì)高等學(xué)校規(guī)劃教材·計算機(jī)應(yīng)用》內(nèi)容新穎、全面，案例豐富，適合作為計算機(jī)應(yīng)用、軟件工程、信息管理、電子商務(wù)和管理科學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的教材，也可作為從事商務(wù)智能的信息化人員的參考資料。

作者簡介:

目錄:第一部分  商務(wù)智能基礎(chǔ)

第1章  商務(wù)智能概論

1．1  商業(yè)決策需要商務(wù)智能

1．1．1  數(shù)據(jù)、信息與知識

1．1． 2  管理就是決策

1．1．3  決策需要信息和知識

1． 1．4  智能型企業(yè)

1．1．5  商務(wù)智能支持商業(yè)決策

1．1．6  新一代的決策支持系統(tǒng)

1．2  商務(wù)智能簡介

l． 2．1  商務(wù)智能概念

1．2．2  商務(wù)智能的發(fā)展

1．2．3  商務(wù)智能的價值

1．3  商務(wù)智能系統(tǒng)的功能

1．4  商務(wù)智能的應(yīng)用

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第二部分  商務(wù)智能核心技術(shù)

第2章  商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)

2．1  商務(wù)智能系統(tǒng)的組成

2． 2  數(shù)據(jù)集成

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第3章  數(shù)據(jù)倉庫

3．1  從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫

3．2  數(shù)據(jù)倉庫的概念

3．3  數(shù)據(jù)集市

3．4  元數(shù)據(jù)

3． 5  ETL

3．6  操作數(shù)據(jù)存儲

3．7  數(shù)據(jù)倉庫模型

3．8  數(shù)據(jù)挖掘查詢語言

3．9  醫(yī)保數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第4章  在線分析處理

4．l  OLAP簡介

4．2  0LTP與OLAP的區(qū)別

4．3  OLAP操作

4．4  OLAP的分類

4．5  OLAP操作語言

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第5章  數(shù)據(jù)挖掘

5．1  數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)

5．1．1  數(shù)據(jù)挖掘的概念

5．1．2  數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展

5．1．3  數(shù)據(jù)挖掘的過程

5．1．4  數(shù)據(jù)挖掘原語與語言

5．1．5  基于組件的數(shù)據(jù)挖掘

5．1．6  可視化技術(shù)

5．1．7  數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護(hù)

5．2  數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用領(lǐng)域

5． 3  數(shù)據(jù)預(yù)處理

5．4  聚類分析

5．4．1  聚類的概念

5．4． 2  聚類分析的統(tǒng)計量

5．4．3  常用聚類算法

5．4．4  其他聚類方法

5．4．5  離群點檢測

5．5  分類分析

5．5．1  貝葉斯分類器

5．5．2  決策樹

5．5．3  支持向量機(jī)

5．5．4  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5．5．5  其他分類方法

5．6  關(guān)聯(lián)分析

5．6．1  關(guān)聯(lián)規(guī)則

5．6． 2  Apfiori算法

5．6．3  FP增長算法

5．6．4  其他關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

5．7  序列模式挖掘

5．7．1  基本概念

5．7．2  類Apriori算法

5． 8  回歸分析

5．8．1  一元回歸分析

5．8．2  多元線性回歸分析

5．8．3  其他回歸分析

5．9  時間序列分析

5．10  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展方向

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第三部分  商務(wù)智能應(yīng)用

第6章  移動商務(wù)智能

6．1  移動商務(wù)

6．2  商務(wù)智能在移動商務(wù)中的應(yīng)用

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第7章  商務(wù)智能與知識管理

7．1  知識管理

7．2  知識管理與商務(wù)智能的關(guān)系

7．2．1  商務(wù)智能與知識管理的區(qū)別

7．2．2  商務(wù)智能與知識管理的聯(lián)系

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第8章  Web挖掘

8．1  Web挖掘基礎(chǔ)

8．2  Web內(nèi)容挖掘

8．3  Web結(jié)構(gòu)挖掘

8．4  Web日志挖掘

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第9章  商務(wù)智能在企業(yè)績效管理中的應(yīng)用

9．1  企業(yè)績效管理的層次

9．2  商務(wù)智能貫穿企業(yè)績效管理的閉環(huán)流程

9．3  商務(wù)智能在企業(yè)績效管理中的應(yīng)用

9．4  商務(wù)智能給企業(yè)績效管理帶來的價值

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第10章  數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用

10．1  電子商務(wù)需要數(shù)據(jù)挖掘

10．2  顧客管理

10．3  網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化

10．4  智能搜索引擎

10．5  異常事件確定

章參考文獻(xiàn)

思考題

第11章  工作流挖掘

11．1  工作流挖掘的發(fā)展

11．2  工作流挖掘的概念與作用

11．2．1  工作流挖掘的概念

11．2．2  工作流挖掘的作用

11．3  工作流挖掘的內(nèi)容

11．3．1  工作流模型的重構(gòu)

11． 3． 2  工作流的監(jiān)控與工作流挖掘的評價

11．3．3  組織視圖挖掘

11．4  工作流挖掘的應(yīng)用

11．4．1  流程監(jiān)控

11．4．2  流程優(yōu)化

11．4．3  社會關(guān)系分析

11．4．4  工作流挖掘在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用

章參考文獻(xiàn)

思考題

第12章  RFID數(shù)據(jù)挖掘

12． 1  RFID數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展

12．2  RFID數(shù)據(jù)挖掘的作用

12．3  RFID數(shù)據(jù)分析的典型應(yīng)用

12．3．1  零售倉儲

12．3． 2  通關(guān)檢查

12．3．3  運(yùn)輸管理

12．3． 4  醫(yī)療管理

12．3．5  其他應(yīng)用

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第13章  大數(shù)據(jù)分析

13．1  大數(shù)據(jù)的處理模式

13．2  大數(shù)據(jù)分析的基本流程

13．3  大數(shù)據(jù)分析方法

13．4  基于新浪微博的情感分析

13．5  基于表情符號的微博情感預(yù)測

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第四部分  商務(wù)智能發(fā)展

第14章  商務(wù)智能進(jìn)展

14．1  商務(wù)智能應(yīng)用趨勢

14．2  商務(wù)智能在中國的發(fā)展

14．3  商務(wù)智能動態(tài)

本章參考文獻(xiàn)

思考題

第五部分  實驗

第15章  商務(wù)智能實驗

15．1  使用SAP Crystal Reports創(chuàng)建報表

15．2  使用SAP Crystal Dashboard Design 2011創(chuàng)建儀表盤

15．3  基于IBM Cognos 10的數(shù)據(jù)分析

15．3．1  使用IBM Cognos 10創(chuàng)建報表

15．3．2  基于IBM Cognos 10的多維分析

15．3．3  使用Query Studio創(chuàng)建自助查詢

15．4  基于IBM SPSS Modeler 14．2的數(shù)據(jù)挖掘

思考題