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《商務智能》內容比較新穎、全麵，案例豐富，適閤計算機應用、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。商務智能是近年來企業信息化的熱點，有著廣闊的應用前景。《商務智能》首先介紹瞭商務智能的基本概念、商務智能係統的架構以及數據倉庫、OLAP、數據挖掘等核心技術。在此基礎上，討論瞭商務智能在電子商務、移動商務、知識管理、Web挖掘、企業績效管理和流程管理等領域的應用。此外，還分析瞭商務智能在國內外的發展趨勢。

第一部分 商務智能基礎第1章 商務智能概論 1.1 商業決策需要商務智能 1.1.1 數據、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 1.1.5 商務智能支持商業決策 1.2 商務智能簡介 1.2.1 商務智能概念 1.2.2 商務智能的發展 1.2.3 商務智能的價值 1.3 商務智能係統的功能 1.4 商務智能的應用 思考題 本章參考文獻 第二部分 商務智能核心技術第2章 商務智能係統架構 2.1 商務智能係統的組成 2.2 數據集成 思考題 本章參考文獻第3章 數據倉庫 3.1 從數據庫到數據倉庫 3.2 數據倉庫的概念 3.3 數據集市 3.4 元數據 3.5 ETL 3.6 操作數據存儲 3.7 數據倉庫模型 3.8 數據挖掘查詢語言 3.9 醫保數據倉庫設計 思考題 本章參考文獻第4章 在綫分析處理 4.1 OLAP簡介 4.2 OLAP與OLTP 4.3 OLAP操作 4.4 OLAP分類 4.5 OLAP操作語言 4.6 流行的OLAP工具 思考題 本章參考文獻第5章 數據挖掘 5.1 數據挖掘基礎 5.1.1 數據挖掘的概念 5.1.2 數據挖掘的發展 5.1.3 數據挖掘的過程 5.1.4 數據挖掘原語與語言 5.1.5 基於組件的數據挖掘 5.1.6 可視化技術 5.1.7 數據挖掘的隱私保護 5.2 數據挖掘的典型應用領域 5.3 數據預處理 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 支持嚮量機 5.5.4 BP神經網絡 5.5.5 其他分類方法 5.6 關聯分析 5.6.1 關聯規則 5.6.2 Apriori算法 5.6.3 FP增長算法 5.6.4 其他關聯規則挖掘算法 5.7 序列模式挖掘 5.7.1 基本概念 5.7.2 類Aptjori算法 5.8 迴歸分析 5.8.1 一元迴歸分析 5.8.2 多元綫性迴歸分析 5.8.3 其他迴歸分析 5.9 時間序列分析 5.10 數據挖掘技術與應用的發展方嚮 思考題 本章參考文獻 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 思考題 本章參考文獻第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係 7.2.1 商務智能與知識管理的區彆 7.2.2 商務智能與知識管理的聯係 思考題 本章參考文獻第8章 Web挖掘 8.1 Web挖掘基礎 8.2 Web內容挖掘 8.3 Web結構挖掘 8.4 Web日誌挖掘 思考題 本章參考文獻第9章 商務智能在企業績效管理中的應用 9.1 企業績效管理的層次 9.2 商務智能貫穿企業績效管理的閉環流程 9.3 商務智能在企業績效管理中的應用 9.4 商務智能給企業績效管理帶來的價值 9.5 企業績效管理的主要工具 思考題 本章參考文獻第10章 數據挖掘在電子商務中的應用 10.1 電子商務需要數據挖掘 10.2 顧客管理 10.3 網站結構優化 10.4 智能搜索引擎 10.5 異常事件確定 思考題 本章參考文獻第11章 工作流挖掘 11.1 工作流挖掘的發展 11.2 工作流挖掘的概念與作用 11.3 工作流挖掘的內容 11.3.1 工作流模型的重構 11.3.2 工作流的監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 思考題 本章參考文獻 第四部分 商務智能發展第12章 商務智能進展 12.1 商務智能應用趨勢 12.2 商務智能在中國的發展 12.3 商務智能動態 思考題 本章參考文獻 第五部分 數據挖掘實驗第13章 AphaMiner數據挖掘係統 13.1 AlphaMiner簡介 13.2 AlphaMiner的應用 思考題 本章參考文獻
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