商业智能原理与应用（第二版）

图书标准信息

• 作者 鲍立威、蔡颖 著
• 出版社 浙江大学出版社
• 出版时间 2020-02
• 版次 1
• ISBN 9787308188241
• 定价 60.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 337页
• 字数 100千字

【内容简介】

  《商业智能原理与应用（第二版）》紧密结合经管类学生的知识结构和学习特点，以“商业智能”应用为主线，系统介绍了商业智能的概念、方法、技术及应用，克服了以“数据挖掘”技术为主线的局限性。该书可以作为高等院校高年级本科生的教村，也可以作为MBA的教材，以及相关专业人员、市场营销人员、管理决策支持等实际经济管理领域实务工作者的参考用书。

【目录】

第一章 数据挖掘和商业智能 

 第一节 数据挖掘的兴起 

 第二节 什么是商业智能 

 第三节 数据挖掘和商业智能工具 

 第四节 数据挖掘应用案例 

 小结 

 思考与练习 

第二章 数据仓库 

 第一节 数据仓库的概念 

 第二节 数据仓库的体系结构 

 第三节 元数据 

 第四节 数据集市 

 第五节 数据仓库设计与实施 

 第六节 Microsoft数据仓库和商业智能工具 

 第七节 数据仓库设计案例 

 小结 

 思考与练习 

 实验 

第三章 数据预处理 

 第一节 数据预处理的重要性 

 第二节 数据清洗 

 第三节 数据集成与转换 

 第四节 数据消减 

 第五节 离散化和概念层次树生成 

 第六节 使用SSIS对数据进行ETL操作 

 小结 

 思考与练习 

 实验 

第四章 多维数据分析 

 第一节 多维数据分析基础 

 第二节 多维数据分析方法 

 第三节 多维数据的存储方式 

 第四节 多维表达式 

 第五节 使用SQL Server Analysis Server构建维度和多维数据集 

 第六节 使用Excel数据透视图浏览多维数据集 

 小结 

 思考与练习 

 实验 

第五章 用Microsoft SSRS处理智能报表 

 第一节 SSRS商业智能报表 

 第二节 使用SSRS创建报表 

 小结 

 实验 

第六章 数据挖掘技术 

 第一节 数据挖掘的任务 

 第二节 数据挖掘的对象 

 第三节 数据挖掘系统的分类 

 第四节 数据挖掘项目的生命周期 

 第五节 数据挖掘面临的挑战及发展 

 小结 

 思考与练习 

第七章 关联挖掘 

 第一节 关联规则挖掘 

 第二节 单维布尔关联规则挖掘 

 第三节 挖掘多层次关联规则 

 第四节 多维关联规则的挖掘 

 第五节 关联挖掘中的相关分析 

 第六节 利用Microsoft SSAS进行关联挖掘 

 小结 

 思考与练习 

 实验 

第八章 分类与预测 

 第一节 分类与预测基本知识 

 第二节 有关分类和预测的几个问题 

 第三节 基于决策树的分类 

 第四节 贝叶斯分类方法 

 第五节 神经网络分类方法 

 第六节 分类器准确性 

 第七节 预测方法 

 第八节 Microsoft贝叶斯算法 

 第九节 Microsoft决策树算法 

 第十节 Microsoft神经网络算法 

 小结 

 思考与练习 

 实验 

第九章 聚类分析 

 第一节 聚类分析概念 

 第二节 聚类分析中的数据类型 

 第三节 主要聚类方法 

 第四节 划分方法 

 第五节 层次方法 

 第六节 基于密度方法 

 第七节 异常数据分析 

 第八节 Microsoft聚类算法 

 小结 

 思考与练习 

 实验 

第十章 时序数据和序列数据挖掘 

 第一节 时间序列模型 

 第二节 Microsoft的时序算法 

 第三节 Microsoft时序算法示例 

 第四节 Microsoft的序列模式挖掘 

 小结 

 思考与练习 

 实验 

第十一章 基于多维数据集的数据挖掘 

 第一节 OLAP和数据挖掘之间的关系 

 第二节 构建OLAP挖掘模型 

 小结 

参考文献