商务智能与分析：决策支持系统（原书第10版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
本书的主题是为企业提供决策支持的商务智能和商务分析。除了传统的决策支持应用程序外，本书通过提供例子、产品、服务、练习和讨论来扩展读者对各种类型的分析的理解。本书包含了决策支持、数据描述、数据预测等多方面的内容，从案例入手，介绍了常用的数据分析和处理技术及其应用场景。
本书可作为电子商务和企业管理等专业的研究生与本科生的教材，也可作为从事企业信息管理、业务分析等人士的参考用书。
作者简介
目录信息
前言
作者简介
第一部分 决策与分析
第1章 商务智能、分析和决策支持概述 2
1.1 开篇案例：Magpie Sensing公司使用分析技术高效而安全地管理疫苗供应链 2
1.2 不断变化的商务环境和计算机决策支持 4
1.3 管理决策 6
1.4 决策的信息系统支持 8
1.5 计算机决策支持的早期架构 10
1.6 决策支持系统（DSS）的定义与概念 12
1.7 商务智能的架构 13
1.8 商务分析综述 18
1.9 大数据分析简介 26
1.10 本书安排 28
1.11 资源、链接以及Teradata大学的网络连接 30
本章要点 30
关键词 31
问题讨论 31
练习 32
章末应用案例 Nationwide Insurance
使用商务智能完善客户服务 33
参考文献 35
第2章 决策制定的基础与技术 36
2.1 开篇案例：惠普利用电子表格进行决策建模 36
2.2 决策制定：介绍和定义 39
2.3 决策制定过程的阶段 41
2.4 决策：情报阶段 43
2.5 决策：设计阶段 45
2.6 决策：抉择阶段 53
2.7 决策：实施阶段 54
2.8 如何支持决策 55
2.9 决策支持系统：性能 57
2.10 决策支持系统分类 60
2.11 决策支持系统的组件 62
本章要点 70
关键词 72
问题讨论 72
练习 73
章末应用案例 一家大型航运公司（CSAV）的物流优化 73
参考文献 75
第二部分 描述性分析
第3章 数据仓库 78
3.1 开篇案例：卡普里岛赌场利用企业数据仓库获胜 78
3.2 数据仓库的定义和概念 81
3.3 数据仓库流程概述 87
3.4 数据仓库架构 90
3.5 数据集成、提取、转换和加载（ETL）过程 97
3.6 数据仓库开发 101
3.7 数据仓库的实施问题 113
3.8 实时数据仓库 116
3.9 数据仓库管理、安全问题和未来趋势 121
3.10 资源、链接和Teradata大学网络连接 125
本章要点 127
关键词 128
问题讨论 128
练习 128
章末应用案例 大陆航空公司借助实时数据仓库迅速发展 131
参考文献 133
第4章 业务报表、可视化分析与企业绩效管理 135
4.1 开篇案例：自助服务的报表环境
为企业用户节省上百万美元 136
4.2 业务报表的定义和概念 139
4.3 数据与信息可视化 145
4.4 不同类型的图表 150
4.5 数据可视化与可视化分析的兴起 153
4.6 绩效仪表盘 159
4.7 企业绩效管理 164
4.8 绩效评价 168
4.9 平衡计分卡 170
4.10 六西格玛绩效评价系统 173
本章要点 177
关键词 178
问题讨论 178
练习 179
章末应用案例 智能的业务报表帮助医疗机构提供更好的服务 181
参考文献 183
第三部分 预测性分析
第5章 数据挖掘 186
5.1 开篇案例：坎贝拉公司用
高级分析和数据挖掘服务更多客户 186
5.2 数据挖掘的概念和应用 189
5.3 数据挖掘应用 200
5.4 数据挖掘流程 203
5.5 数据挖掘方法 211
5.6 数据挖掘软件工具 224
5.7 数据挖掘的隐私问题、谬误和隐患 230
本章要点 233
关键词 234
问题讨论 234
练习 235
章末应用案例 Macys.com应用分析技术提升顾客购物体验 238
参考文献 239
第6章 预测建模相关技术 240
6.1 开篇案例：预测建模有助于更好地理解和管理复杂的医疗过程 240
6.2 神经网络的基本概念 243
6.3 开发基于人工神经网络的系统 253
6.4 使用敏感性分析来探测ANN中的黑箱 257
6.5 支持向量机 260
6.6 基于过程方法的SVM使用 267
6.7 用于预测的最近邻方法 269
本章要点 273
关键词 274
问题讨论 274
练习 275
章末应用案例 Coors利用人工神经网络提升啤酒风味 279
参考文献 281
第7章 文本分析、文本挖掘和情感分析 283
7.1 开篇案例：机器与人类在《危险边缘》的竞争：Watson的故事 283
7.2 文本分析和文本挖掘的概念和定义 286
7.3 自然语言处理 291
7.4 文本挖掘应用 295
7.5 文本挖掘过程 302
7.6 文本挖掘工具 311
7.7 情感分析概述 314
7.8 情感分析应用 317
7.9 情感分析过程 319
7.10 情感分析和语音分析 323
本章要点 326
关键词 327
问题讨论 328
练习 328
章末应用案例 BBVA无死角监控并改进其在线声誉 330
参考文献 332
第8章 网络分析、网络挖掘和社交分析 333
8.1 开篇案例：安全第一保险加深与投保人的联系 333
8.2 网络挖掘概述 336
8.3 网络内容和网络结构挖掘 338
8.4 搜索引擎 341
8.5 搜索引擎优化 348
8.6 网络使用挖掘（网络分析） 352
8.7 网络分析成熟模型和网络分析工具 360
8.8 社交分析和社交网络分析 366
8.9 社交媒体的定义和概念 370
8.10 社交媒体分析 373
本章要点 379
关键词 380
问题讨论 380
练习 380
章末应用案例 通过网络和预测性分析跟踪学生 381
参考文献 383
第四部分 规范性分析
第9章 基于模型制定决策：优化和多目标系统 386
9.1 开篇案例：中西部独立输电系统运营商通过更好地设备规划和容量规划节省数十亿美元 387
9.2 决策支持系统建模 388
9.3 决策支持中数学模型的构建 393
9.4 确定性、不确定性和风险 394
9.5 决策建模与电子表格 397
9.6 数学规划优化 399
9.7 多目标、灵敏度分析、假设分析和单变量求解 409
9.8 用决策表和决策树进行决策分析 413
9.9 通过成对比较进行多目标决策 415
本章要点 421
关键词 421
问题讨论 422
练习 422
章末应用案例 国际援外合作署紧急项目的预先部署 426
参考文献 427
第10章 建模和分析：启发式搜索方法和仿真 429
10.1 开篇案例：系统动力学帮助美国福陆公司更好地计划项目和变更管理 429
10.2 解决问题的搜索方法 431
10.3 遗传算法和开发遗传算法应用 434
10.4 仿真 439
10.5 可视化交互仿真 446
10.6 系统动力学建模 450
10.7 基于代理建模 453
本章要点 456
关键词 456
问题讨论 456
练习 457
章末应用案例 惠普应用管理科学建模来优化供应链，并赢得大奖 457
参考文献 459
第11章 自动决策系统和专家系统 461
11.1 开篇案例：洲际酒店集团使用决策规则来优化酒店房价 461
11.2 自动决策系统 463
11.3 人工智能领域 466
11.4 专家系统的基本概念 468
11.5 专家系统的应用 471
11.6 专家系统的结构 474
11.7 知识工程 478
11.8 适用于专家系统的问题领域 487
11.9 专家系统的开发 488
11.10 结束语 492
本章要点 492
关键词 493
问题讨论 493
练习 494
章末应用案例 纽约州的税收优化 495
参考文献 496
第12章 知识管理和协作系统 497
12.1 开篇案例：专业知识传输系统训练未来的军队人员 498
12.2 知识管理介绍 501
12.3 知识管理的方法 505
12.4 知识管理中的信息技术 508
12.5 群体决策：特点、过程、好处和障碍 511
12.6 用计算机系统支持群体工作 513
12.7 间接支持决策制定的工具 515
12.8 直接计算机支持决策制定：从群体决策支持系统到群体支持系统 518
本章要点 521
关键词 523
问题讨论 523
练习 524
章末应用案例 通过共享数字法医知识解决犯罪 525
参考文献 527
第五部分 大数据与商务分析的未来发展方向
第13章 大数据与分析 530
13.1 开篇案例：当大数据遇上大数据科学 530
13.2 大数据的定义 534
13.3 大数据分析的基础 539
13.4 大数据技术 544
13.5 数据科学家 552
13.6 大数据和数据仓库 556
13.7 大数据供应商 561
13.8 大数据与流分析 568
13.9 流分析的应用 571
本章要点 575
关键词 575
问题讨论 575
练习 576
章末应用案例 Discovery Health利用大数据提供更优质的医疗 577
参考文献 579
第14章 商务分析：趋势及未来的影响 581
14.1 开篇案例：俄克拉何马州
天然气及电力公司利用数据
分析促进智能能源应用 581
14.2 为组织提供基于地理位置的分析 583
14.3 面向消费者的分析应用 588
14.4 推荐引擎 590
14.5 Web2.0革命和在线社交网络 592
14.6 云计算与商务智能 594
14.7 数据分析对组织的影响 600
14.8 法律、隐私和道德问题 603
14.9 数据分析生态系统 607
本章要点 614
关键词 615
问题讨论 615
练习 616
章末应用案例 Alteryx帮助南方州立合作社优化营销活动 617
参考文献 618
术语表 620
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
我得承认，这本书的厚度确实让人望而生畏，但一旦你翻开它，就会发现时间根本不够用，因为每一页都充满了信息密度极高的精华。这本书的结构安排极为精妙，它没有采取简单的技术罗列，而是巧妙地将“技术栈”与“商业价值链”紧密结合。例如，在讨论数据仓库构建时，它会立即关联到供应链优化或市场细分策略的实现。这种双重视角，让读者能够始终保持对最终商业目标的关注，避免陷入纯粹的技术细节泥潭。我特别喜欢作者在每一章末尾设置的案例分析和思考题，它们往往能引发我对自己工作流程的深刻反思，促使我将书本知识与现实挑战进行碰撞和融合。这本书不仅仅是知识的传递，更像是一场思维方式的重塑。
评分市面上关于BI和决策支持的书籍汗牛充栋，但很少有能像这第十版一样，做到如此完美的“知识跨度”。它既能满足初学者建立起坚实的理论基石，又能让资深从业者从中汲取关于未来趋势的洞察。我尤其欣赏它对“数据治理”和“信息安全”这些日益重要的议题所给予的足够篇幅和深度。在这个数据合规要求越来越严格的时代，光会分析是不够的，如何负责任地、安全地使用数据才是王道。这本书的前瞻性在于，它将这些“软性”但至关重要的环节，提升到了与核心分析技术同等重要的地位。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了一套分析工具箱，更建立起了一套严谨、负责任的商业决策哲学。它提供的不仅仅是答案，更是提出正确问题的能力。
评分说实话，拿到这本第十版时，我还有些许疑虑，毕竟技术迭代如此之快，厚厚的书本内容是否能跟上时代的步伐？然而，阅读体验完全打消了我的顾虑。这本书的更新速度和内容的广度超乎我的想象。它没有停留在传统的商业智能范畴，而是大胆地将新兴的预测分析、大数据处理的伦理考量以及可视化技术的前沿趋势都纳入了进来，构建了一个非常现代和全面的知识框架。我尤其对其中关于“实时决策制定”章节印象深刻，作者用细腻的笔触描绘了物联网（IoT）和流式数据处理如何彻底改变企业的响应速度。那些复杂的算法和架构，在作者的笔下，不再是高不可攀的空中楼阁，而是可以被一步步拆解、理解并最终应用于我们日常工作中的有力工具。对于我这种需要经常进行跨部门技术沟通的专业人士来说，这本书提供了一种共同的语言和扎实的理论基础，极大地提升了我的沟通效率和方案说服力。
评分这本《商务智能与分析：决策支持系统》原书第10版，真是让人爱不释手。我最近深度研读了这本书，感觉它不仅仅是一本教材，更像是一本实战指南，为我们揭示了现代商业世界中数据驱动决策的奥秘。从宏观的战略层面到微观的技术实现，作者的讲解深入浅出，逻辑清晰得令人赞叹。特别是对于那些处于转型期的企业管理者来说，书中关于如何构建一个有效的决策支持体系的论述，简直是雪中送炭。我特别欣赏作者在介绍各种分析模型时，总能结合当下最新的商业案例进行阐述，这使得原本可能显得枯燥的技术内容瞬间变得生动起来，充满了烟火气。它巧妙地平衡了理论的深度与应用的广度，让读者在掌握核心概念的同时，也能看到这些概念在实际业务场景中是如何落地生根、开花结果的。我仿佛跟着作者的思路，穿越了数据洪流，直达商业智慧的核心地带。那种茅塞顿开的感觉，只有真正沉浸其中才能体会到。
评分对于我这种非科班出身，但又急需在工作中提升数据分析能力的人士而言，这本书的价值简直是无法估量。它的叙事风格非常友好，不像某些技术书籍那样堆砌术语，而是更注重“为什么”和“怎么做”。书中大量的图表和流程图，极大地帮助我理解了复杂的数据流程和系统集成问题。我记得有一次，我在做一个关于客户流失预警模型的项目时遇到了瓶颈，回头翻阅这本书中关于“异常检测与模式识别”的章节，瞬间就找到了突破口。作者的论述逻辑严谨，层层递进，让我从根本上理解了数据背后的逻辑，而不是仅仅停留在调包使用工具的层面。它教会我的，是如何去“思考”数据，如何将冰冷的数据转化为有价值的商业洞察，这才是这本书最宝贵的地方。
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