商務(wù)智能

內(nèi)容概要

　　商務(wù)智能是近年來(lái)企業(yè)信息化的熱點(diǎn)，有著廣闊的應(yīng)用前景。趙衛(wèi)東編著的《商務(wù)智能(第2版)》首先介紹了商務(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(cāng)庫(kù)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等核心技術(shù)。然后在此基礎(chǔ)上，討論了商務(wù)智能在電子商務(wù)、移動(dòng)商務(wù)、知識(shí)管理、Web挖掘、企業(yè)績(jī)效管理、流程管理和RFID數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域的應(yīng)用。此外，還分析了商務(wù)智能在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)。　　《商務(wù)智能(第2版)》內(nèi)容新穎、全面，案例豐富，適合作為計(jì)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(zhuān)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。

書(shū)籍目錄

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(shí)1.1.2 管理就是決策1.1.3 決策需要信息和知識(shí)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(jiǎn)介1.2.1 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(jià)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(cāng)庫(kù)3.1 從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(chǔ)3.7 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型3.8 數(shù)據(jù)挖掘查詢(xún)語(yǔ)言3.9 醫(yī)保數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)本章參考文獻(xiàn)思考題第4章 在線分析處理4.1 olap簡(jiǎn)介4.2 oltp與olap的區(qū)別4.3 olap操作4.4 olap的分類(lèi)4.5 olap操作語(yǔ)言4.6 流行的olap工具本章參考文獻(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(guò)程5.1.4 數(shù)據(jù)挖掘原語(yǔ)與語(yǔ)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(lèi)分析5.4.1 聚類(lèi)的概念5.4.2 聚類(lèi)分析的統(tǒng)計(jì)量5.4.3 常用聚類(lèi)算法5.4.4 其他聚類(lèi)方法5.4.5 離群點(diǎn)檢測(cè)5.5 分類(lèi)分析5.5.1 貝葉斯分類(lèi)器5.5.2 決策樹(shù)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(lèi)方法5.6 關(guān)聯(lián)分析5.6.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則5.6.2 apriori算法5.6.3 fp增長(zhǎng)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(lèi)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(shí)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(dòng)商務(wù)智能6.1 移動(dòng)商務(wù)6.2 商務(wù)智能在移動(dòng)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(shí)管理7.1 知識(shí)管理7.2 知識(shí)管理與商務(wù)智能的關(guān)系7.2.1 商務(wù)智能與知識(shí)管理的區(qū)別7.2.2 商務(wù)智能與知識(shí)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(jī)效管理中的應(yīng)用9.1 企業(yè)績(jī)效管理的層次9.2 商務(wù)智能貫穿企業(yè)績(jī)效管理的閉環(huán)流程9.3 商務(wù)智能在企業(yè)績(jī)效管理中的應(yīng)用9.4 商務(wù)智能給企業(yè)績(jī)效管理帶來(lái)的價(jià)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 異常事件確定本章參考文獻(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(píng)價(jià)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(huì)關(guān)系分析11.4.4 工作流挖掘在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用本章參考文獻(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(cāng)儲(chǔ)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)思考題第四部分 商務(wù)智能發(fā)展第13章 商務(wù)智能進(jìn)展13.1 商務(wù)智能應(yīng)用趨勢(shì)13.2 商務(wù)智能在中國(guó)的發(fā)展13.3 商務(wù)智能動(dòng)態(tài)本章參考文獻(xiàn)思考題第五部分 實(shí)驗(yàn)第14章 商務(wù)智能實(shí)驗(yàn)14.1 應(yīng)用sapxcelsiusengage創(chuàng)建儀表盤(pán)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(xiàn)思考題

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨和全球經(jīng)濟(jì)化的發(fā)展，信息數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(zhǎng)。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(duì)其做進(jìn)一步的利用。統(tǒng)計(jì)表明，目前國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)有效利用率不足7％，許多決策是在沒(méi)有充分信息支持的情況下做出的。為應(yīng)對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)需要有靈敏的感覺(jué)和快速反應(yīng)的能力，以便提高反應(yīng)的速度和決策的準(zhǔn)確性。美國(guó)市場(chǎng)調(diào)查公司IDC的調(diào)查表明，37％的業(yè)務(wù)決策仍然主要依賴(lài)于“直覺(jué)”或“本能”。如何充分利用這些隱藏著巨大商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提煉出有價(jià)值的信息、知識(shí)，對(duì)提高企業(yè)的智能至關(guān)重要，依賴(lài)直覺(jué)制定決策使企業(yè)管理水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于投資商務(wù)智能的領(lǐng)先企業(yè)，商務(wù)智能已成為領(lǐng)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(wù)智能開(kāi)始擴(kuò)展到業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)將使這種差異更加明顯。正如前GE首席執(zhí)行官Jack Welch所說(shuō)：“一個(gè)組織獲取知識(shí)以及把知識(shí)快速轉(zhuǎn)化為行動(dòng)的能力決定其最終的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。在這種背景下，商務(wù)智能（Business Intelligence，BI）逐漸得到了學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的重視，它被認(rèn)為是繼ERP之后企業(yè)信息化的又一個(gè)熱潮。商務(wù)智能能夠幫助企業(yè)整合數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息，從信息中獲取知識(shí)，提高企業(yè)管理決策的能力?！皟|萬(wàn)富翁商務(wù)成功的秘密是知道一些其他人不知道的東西”。商務(wù)智能的最終目的是幫助管理者實(shí)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(wù)智能的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程開(kāi)始，討論了商務(wù)智能的定義、作用等基礎(chǔ)知識(shí)，然后對(duì)商務(wù)智能的功能和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了討論，通過(guò)案例來(lái)闡述商務(wù)智能的價(jià)值。

編輯推薦

《商務(wù)智能(第2版)》：教學(xué)目標(biāo)明確，注重理論與實(shí)踐的結(jié)合教學(xué)方法靈活，培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的能力教學(xué)內(nèi)容先進(jìn)，強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)在各專(zhuān)業(yè)中的應(yīng)用教學(xué)模式完善，提供配套的教學(xué)資源解決方案IBM大學(xué)合作項(xiàng)目書(shū)籍出版資助。

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