商务智能原理与方法

图书标准信息

• 作者 陈国青、卫强 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2009-09
• 版次 1
• ISBN 9787121095085
• 定价 33.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 305页
• 正文语种 简体中文
• 丛书 普通高等教育“十一五”国家级规划教材·信息化与信息社会系列丛书之高等学校信息管理与信息系统专业系列教材

【内容简介】

商务智能通过数据挖掘技术从海量数据中发现潜在、新颖和有用的知识，体现了信息技术融合背景下进行精益化管理和科学化决策的能力。《商务智能原理与方法》从商务角度入手，以基础篇、方法篇、专题篇三大板块的形式，较全面地涵盖了商务智能领域的基础知识、基本原理和技术方法等内容；融入了若干前沿成果和最新应用；同时结合经济和管理实例，说明如何通过商务智能的方法来分析企业经营、优化企业运作，从而提升企业竞争优势。
　　《商务智能原理与方法》既可以作为高等学校管理科学与工程及工商管理、计算机应用相关学科高年级本科生和研究生的教材，也可以作为企、事业单位信息化的培训教材，以及相关工程与管理决策人员的参考书。

【作者简介】

陈国青，清华大学经济管理学院教授、博士生导师、常务副院长。教育部长江学者特聘教授、EMC2信息系统讲席教授；教育部管理科学与工程类学科教学指导委员会副主任，国际信息系统协会中国分会（CNAIS）主席。1992年获比利时鲁汶大学博士学位，是1999年度国家杰出青年科学基金获得者。主要教学与研究领域包括管理信息系统、商务智能与管理决策、信息管理与电子商务、软计算与数据建模。
　　卫强，清华大学经济管理学院副教授。2003年获清华大学博士学位，并获清华大学优秀博士毕业生称号；是2007年美国麻省理工学院斯隆管理学院访问学者。在国内外学术期刊与国际会议上发表学术论文三十余篇，如《DecisionSupportSystems》、《InformationSciences》、《InternationalJournalofApproximateReasoning》、《InternationalJournalofIntelligentSystems》等。主要教学与研究领域包括商务智能与数据挖掘、管理信息系统、数据库与数据建模、不确定性信息处理、管理系统模拟。

【目录】

基础篇
第1章引言
1.1商务智能简介
1.2商务智能与信息社会
1.2.1商务智能是信息社会的产物
1.2.2商务智能是信息社会繁荣的推动力
1.3商务智能与企业管理
1.3.1商务智能在企业管理中的作用
1.3.2商务智能协助企业管理的方式
1.3.3商务智能的商业价值
1.4商务智能与数据挖掘
1.4.1数据挖掘的概念
1.4.2数据挖掘的特点
1.5商务智能与新技术融合
1.6小结
思考练习题

第2章商务智能过程
2.1数据库与事务处理
2.1.1数据库与数据库管理系统
2.1.2在线事务处理
2.2数据仓库与在线分析处理
2.2.1从事务处理到分析处理
2.2.2数据仓库
2.3知识发现与可持续竞争优势
2.3.1OLAP与知识发现
2.3.2使用数据挖掘增强企业竞争优势
2.4小结
思考练习题

第3章数据仓库
3.1数据处理技术演进
3.2数据仓库过程与体系结构
3.3数据集成、提取与转换
3.3.1数据提取
3.3.2数据转换
3.3.3数据加载
3.3.4ETL设计与开发
3.4数据仓库开发、管理与安全
3.4.1数据仓库开发模式
3.4.2数据仓库设计
3.4.3数据仓库的数据模型
3.4.4元数据
3.4.5数据仓库的安全
3.5小结
思考练习题

第4章商务智能应用
4.1制造领域应用
4.2金融领域应用
4.3电信领域应用
4.4生物与医药领域应用
4.5零售与营销领域应用
4.6Web应用
4.7商务智能系统与产品
4.7.1商务智能解决方案系统结构
4.7.2商务智能系统产品
4.8小结
思考练习题

第5章构建商务智能环境
5.1商务智能环境
5.1.1确定什么数据可用的能力
5.1.2数据挖掘的能力
5.1.3用户-系统交互能力
5.2商务智能组织
5.2.1外包商务智能
5.2.2内给商务智能
5.2.3商务智能组织成员
5.3商务智能基础设施
5.4商务智能系统软件
5.5小结
思考练习题
方法篇

第6章关联规则
6.1关联规则简介
6.2关联规则挖掘方法
6.3关联规则兴趣性
6.4关联规则知识形式扩展
6.4.1广义关联规则
6.4.2数量关联规则
6.5简单关联规则
6.6小结
思考练习题

第7章分类分析
7.1分类分析简介
7.2决策树分类
7.2.1决策树构建
7.2.2决策树剪枝
7.3贝叶斯分类
7.3.1贝叶斯定理
7.3.2简单贝叶斯分类器
7.3.3贝叶斯信念网络
7.4其他分类方法
7.4.1神经元网络分类
7.4.2支持向量机分类
7.4.3懒惰型分类器
7.5分类准确率
7.5.1分类准确率比较与评估
7.5.2提高分类器的准确率
7.6小结
思考练习题

第8章聚类分析
8.1聚类分析简介
8.2相似度及距离测度
8.3聚类分析方法
8.3.1划分方法
8.3.2层次方法
8.3.3基于密度的方法
8.3.4基于网格的方法
8.3.5基于模型的方法
8.4k-means方法
8.5DBSCAN方法
8.6小结
思考练习题

第9章概念描述
9.1概念描述简介
9.2描述统计学方法
9.3数据归纳
9.3.1属性概化
9.3.2属性消减
9.3.3数据表示
9.4数据对比
9.4.1数据对比方法
9.4.2数据对比表示
9.5小结
思考练习题

第10章数据预处理
10.1数据预处理简介
10.1.1数据预处理的原因
10.1.2数据预处理的目的
10.1.3数据预处理的方法
10.2数据清洗
10.2.1缺失数据处理
10.2.2噪声数据处理
10.3数据集成与规范
10.3.1数据集成处理
10.3.2数据规范处理
10.4数据消减
10.4.1清除冗余数据
10.4.2采样
10.4.3数据立方合计
10.4.4属性选取与生成
10.4.5数据压缩
10.4.6离散化与概念分层方法
10.5小结
思考练习题
专题篇

第11章时态模式
11.1时态数据类型与模式
11.2时态关联规则
11.3序列相似性
11.3.1距离测度法
11.3.2模式匹配法
11.4时态关系模式
11.5时态数据的表达与转换
11.6小结
思考练习题

第12章关联分类
12.1生成分类关联规则
12.2分类关联规则剪枝
12.2.1后剪枝方法
12.2.2先剪枝方法
12.3构建分类器
12.3.1单一规则分类器
12.3.2多规则分类器
12.4混合型关联分类
12.5GARC方法解析
12.5.1GARC思路与算法框架
12.5.2数据实验与方法比较
12.6小结
思考练习题

第13章不确定性知识发现
13.1不确定性信息表达
13.2分区中的边界问题
13.3数据间的部分隶属性
13.4不完整数据依赖
13.5小结
思考练习题

第14章复杂类型数据的挖掘
14.1复杂类型数据
14.2多维分析和描述性挖掘
14.3空间数据挖掘
14.4多媒体数据挖掘
14.5文本数据挖掘
14.6Web挖掘
14.7小结
思考练习题

第15章商务智能经济社会影响与发展
15.1商务智能经济社会影响
15.1.1“长尾”与“利基”市场
15.1.2隐私与安全
15.2商务智能的发展趋势
15.2.1商务智能技术标准
15.2.2实时商务智能
15.2.3移动商务智能
15.3小结
思考练习题
参考文献