具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•管理信息系统实用教程(第2版)》是由中国计算机学会高职高专教育学组组织，根据中国计算机学会高职高专教育学组2001年审定的《管理信息系统实用教程》编写大纲编写，作为高职高专与成人高等教育院校计算机及相近专业的推荐教材，并被教育部列为“十一五”国家级规划教材。
全书共分五部分，第一部分（第1、2章）简要介绍了信息系统的相关基础知识；第二部分（第3、4、5、6、7、8章），基于结构化方法介绍了与系统开发相关的信息系统分析与设计的相关知识和软件工程相关知识；第三部分（第9、10、11、12章），基于UML建模语言介绍了面向对象的系统开发知识及建模过程；第四部分（第13章），介绍了管理信息系统运行与管理的相关知识；第五部分（附录），作为课程实习的指导，并补充了UML建模工具“Rational Rose”的操作简介。
好的，这是一份针对一本名为《管理信息系统实用教程》的书籍，撰写的、不包含该书内容的详细图书简介。 --- 图书名称：《数字商业智能与决策支持系统实战指南》 作者： [此处可虚构作者姓名] 出版社： [此处可虚构出版社名称] 定价： [此处可虚构定价] ISBN： [此处可虚构ISBN] 字数： 约 45 万字 开本： 16 开 装帧： 精装 --- 内容简介： 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，原始数据的洪流往往令人无从下手，如何将这些数据转化为可执行的商业洞察，并最终指导高层决策，是衡量现代企业竞争力的关键所在。《数字商业智能与决策支持系统实战指南》正是为应对这一挑战而精心编撰的。 本书并非聚焦于传统的管理信息系统（MIS）的组织结构、数据流程或硬件基础设施，而是深入探讨如何构建、部署和优化商业智能（BI）和决策支持系统（DSS），以实现数据驱动的战略运营。全书结构严谨，理论与实践紧密结合，旨在帮助读者从零开始，掌握现代数据分析和决策科学的核心技能。 第一部分：商业智能的理论基石与战略定位 本书开篇深入剖析了商业智能的演进历程及其在企业价值链中的核心作用。我们首先界定了BI与传统信息系统之间的本质区别，强调了BI的驱动力——洞察力（Insight）而非单纯的信息记录（Record Keeping）。 核心内容包括： 1. 数据生态系统构建： 详细介绍了数据湖、数据仓库（Data Warehouse）与数据中台（Data Middle Platform）的架构差异与适用场景。重点阐述了ELT（提取、加载、转换）流程在现代云环境下的实施细节，区别于传统MIS强调的自顶向下的系统规划。 2. 度量体系设计（KPIs & Metrics）： 教授如何从企业战略目标出发，科学地设计关键绩效指标（KPIs）。不同于系统操作层面的报告，本书侧重于平衡记分卡（BSC）的构建，确保度量指标与业务成果直接挂钩。 3. 数据治理与质量保证： 强调数据作为决策基础的可靠性。内容涵盖数据血缘追踪、元数据管理以及主动式数据质量监控框架的搭建，这远超出了传统MIS中对数据录入准确性的基础要求。 第二部分：数据准备与高级分析技术 现代决策支持系统高度依赖于先进的数据处理和挖掘技术。本部分详尽介绍了如何将“脏数据”转化为“可信的分析输入”。 关键技术章节涵盖： 1. 数据建模与维度分析： 专注于星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）在构建分析立方体（OLAP Cube）中的应用。详细演示如何利用多维分析技术，实现对销售、财务、运营等关键业务领域的钻取（Drill-down）、切片（Slice）和旋转（Pivot）操作，以揭示深层业务逻辑。 2. 预测性建模基础： 虽然本书不是纯粹的数据科学教材，但它提供了业务分析师必须掌握的预测工具箱。内容包括时间序列分析（如ARIMA模型在需求预测中的应用）、回归分析在市场响应度评估中的实践，以及如何评估模型精度，确保预测结果的商业有效性。 3. 非结构化数据探索： 探讨文本挖掘（Text Mining）和情感分析（Sentiment Analysis）在处理客户反馈、社交媒体评论等非结构化数据方面的应用，帮助企业构建更全面的客户视图，这是传统MIS难以企及的领域。 第三部分：决策支持系统的设计与可视化实现 决策支持系统的核心价值在于其输出的有效性和用户体验。本部分聚焦于如何将复杂的分析结果，以直观、高效的方式呈现给不同层级的管理者。 实施与应用： 1. 交互式仪表盘（Dashboard）设计规范： 讲解信息可视化设计的心理学原理，包括色彩理论、信息密度控制和避免认知负荷。我们提供了针对C-Level（高层管理者）、运营经理和一线分析师三种角色的定制化仪表盘设计范例，强调“一屏洞察”的原则。 2. 实时决策支持流程： 探讨如何集成流式数据处理技术（如Kafka的应用），构建近乎实时的监控和预警系统。例如，在供应链场景中，系统如何根据实时库存和订单波动，自动触发补货建议或风险通知。 3. 地理空间信息系统（GIS）集成： 展示如何将业务数据与地理信息相结合，通过地图可视化解决选址优化、物流路径规划等空间决策问题，提升决策的直观性和精准度。 第四部分：未来趋势与系统优化 商业智能和决策支持系统是一个持续迭代的过程。本书的最后部分着眼于前沿技术对决策流程的赋能，并提供了系统持续改进的框架。 重点展望： 1. 嵌入式分析（Embedded Analytics）： 讨论如何将BI能力无缝嵌入到日常业务应用（如CRM、ERP）中，实现“分析即工作，工作即分析”的理想状态，减少用户在不同系统间切换的摩擦。 2. 人工智能在决策中的角色： 区别于简单的规则引擎，本书探讨了如何利用机器学习模型辅助制定复杂的、非线性的决策，例如动态定价策略的生成、欺诈行为的实时识别等。 3. 敏捷BI与迭代交付： 强调采用敏捷方法论来管理BI项目，以快速响应业务需求的变化，而不是采用传统的、冗长瀑布式的系统开发周期。 目标读者： 本书适合对企业数据分析、战略规划、IT系统集成有浓厚兴趣的商业分析师、数据治理专家、中高层管理者、以及致力于提升数据素养的各类专业人士。它为那些希望超越基础信息报告，迈向数据驱动决策新纪元的专业人士，提供了一张详尽且实用的路线图。通过学习，读者将能够构建起一套现代化、高效能的数字决策支持体系。
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