商務智能

內(nèi)容概要

　　商務智能是近年來企業(yè)信息化的熱點，有著廣闊的應用前景。趙衛(wèi)東編著的《商務智能(第2版)》首先介紹了商務智能的基本概念、商務智能系統(tǒng)的架構以及數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等核心技術。然后在此基礎上，討論了商務智能在電子商務、移動商務、知識管理、Web挖掘、企業(yè)績效管理、流程管理和RFID數(shù)據(jù)管理等領域的應用。此外，還分析了商務智能在國內(nèi)外的發(fā)展趨勢?！　　渡虅罩悄?第2版)》內(nèi)容新穎、全面，案例豐富，適合作為計算機應用、軟件工程、信息管理、電子商務和管理科學等相關專業(yè)本科生和研究生的教材，也可作為從事商務智能的信息化人員的參考資料。

書籍目錄

第一部分 商務智能基礎第1章 商務智能概論1.1 商業(yè)決策需要商務智能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 商務智能簡介1.2.1 商務智能概念1.2.2 商務智能的發(fā)展1.2.3 商務智能的價值1.3 商務智能系統(tǒng)的功能1.4 商務智能的應用本章參考文獻思考題第二部分 商務智能核心技術第2章 商務智能系統(tǒng)架構2.1 商務智能系統(tǒng)的組成2.2 數(shù)據(jù)集成本章參考文獻思考題第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 etl3.6 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)倉庫設計本章參考文獻思考題第4章 在線分析處理4.1 olap簡介4.2 oltp與olap的區(qū)別4.3 olap操作4.4 olap的分類4.5 olap操作語言4.6 流行的olap工具本章參考文獻思考題第5章 數(shù)據(jù)挖掘5.1 數(shù)據(jù)挖掘的基礎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5.1.7 數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護5.2 數(shù)據(jù)挖掘的典型應用領域5.3 數(shù)據(jù)預處理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5.5.4 bp神經(jīng)網(wǎng)絡5.5.5 其他分類方法5.6 關聯(lián)分析5.6.1 關聯(lián)規(guī)則5.6.2 apriori算法5.6.3 fp增長算法5.6.4 其他關聯(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)挖掘技術與應用的發(fā)展方向本章參考文獻思考題第三部分 商務智能應用第6章 移動商務智能6.1 移動商務6.2 商務智能在移動商務中的應用本章參考文獻思考題第7章商務智能與知識管理7.1 知識管理7.2 知識管理與商務智能的關系7.2.1 商務智能與知識管理的區(qū)別7.2.2 商務智能與知識管理的聯(lián)系本章參考文獻思考題第8章 web挖掘8.1 web挖掘基礎8.2 web內(nèi)容挖掘8.3 web結構挖掘8.4 web日志挖掘本章參考文獻思考題第9章 商務智能在企業(yè)績效管理中的應用9.1 企業(yè)績效管理的層次9.2 商務智能貫穿企業(yè)績效管理的閉環(huán)流程9.3 商務智能在企業(yè)績效管理中的應用9.4 商務智能給企業(yè)績效管理帶來的價值本章參考文獻思考題第10章 數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用10.1 電子商務需要數(shù)據(jù)挖掘10.2 顧客管理10.3 網(wǎng)站結構優(yōu)化10.4 智能搜索引擎10.5 異常事件確定本章參考文獻思考題第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 工作流挖掘的應用11.4.1 流程監(jiān)控11.4.2 流程優(yōu)化11.4.3 社會關系分析11.4.4 工作流挖掘在其他領域中的應用本章參考文獻思考題第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)分析的典型應用12.3.1 零售倉儲12.3.2 通關檢查12.3.3 運輸管理12.3.4 醫(yī)療管理12.3.5 其他應用本章參考文獻思考題第四部分 商務智能發(fā)展第13章 商務智能進展13.1 商務智能應用趨勢13.2 商務智能在中國的發(fā)展13.3 商務智能動態(tài)本章參考文獻思考題第五部分 實驗第14章 商務智能實驗14.1 應用sapxcelsiusengage創(chuàng)建儀表盤14.2 基于cognos（ibm）的olap分析14.3 alphaminer數(shù)據(jù)挖掘本章參考文獻思考題

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：隨著信息化時代的來臨和全球經(jīng)濟化的發(fā)展，信息數(shù)據(jù)存儲成本的不斷下降，企業(yè)數(shù)據(jù)的總量正在以驚人的速度增長。這些數(shù)據(jù)是企業(yè)的重要資源，但目前大多數(shù)的企業(yè)并未對其做進一步的利用。統(tǒng)計表明，目前國內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)有效利用率不足7％，許多決策是在沒有充分信息支持的情況下做出的。為應對日益激烈的競爭，企業(yè)需要有靈敏的感覺和快速反應的能力，以便提高反應的速度和決策的準確性。美國市場調(diào)查公司IDC的調(diào)查表明，37％的業(yè)務決策仍然主要依賴于“直覺”或“本能”。如何充分利用這些隱藏著巨大商業(yè)價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提煉出有價值的信息、知識，對提高企業(yè)的智能至關重要，依賴直覺制定決策使企業(yè)管理水平遠遠落后于投資商務智能的領先企業(yè)，商務智能已成為領先企業(yè)與傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)生差異的重要因素，而且商務智能開始擴展到業(yè)務運營將使這種差異更加明顯。正如前GE首席執(zhí)行官Jack Welch所說：“一個組織獲取知識以及把知識快速轉化為行動的能力決定其最終的競爭優(yōu)勢”。在這種背景下，商務智能（Business Intelligence，BI）逐漸得到了學術界和企業(yè)界的重視，它被認為是繼ERP之后企業(yè)信息化的又一個熱潮。商務智能能夠幫助企業(yè)整合數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)轉換成有用的信息，從信息中獲取知識，提高企業(yè)管理決策的能力?！皟|萬富翁商務成功的秘密是知道一些其他人不知道的東西”。商務智能的最終目的是幫助管理者實現(xiàn)更有效的企業(yè)管理，做出更明智的決策，獲得更大的收益。本章首先從商務智能的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程開始，討論了商務智能的定義、作用等基礎知識，然后對商務智能的功能和應用領域進行了討論，通過案例來闡述商務智能的價值。

編輯推薦

《商務智能(第2版)》：教學目標明確，注重理論與實踐的結合教學方法靈活，培養(yǎng)學生自主學習的能力教學內(nèi)容先進，強調(diào)計算機在各專業(yè)中的應用教學模式完善，提供配套的教學資源解決方案IBM大學合作項目書籍出版資助。

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