《商務智慧型（第2版）》是2011年由清華大學出版社出版的圖書，作者是趙衛東。
基本介紹
- 書名：商務智慧型（第2版）
- ISBN：9787302241720
- 定價：29.5元
- 裝幀：平裝
圖書簡介,目錄,
圖書簡介
本書首先介紹了商務智慧型的基本概念、商務智慧型系統的架構以及數據倉庫、OLAP、數據挖掘等核心技術。然後在此基礎上，討論了商務智慧型在電子商務、移動商務、知識管理、Web挖掘、企業績效管理、流程管理和RFID數據管理等領域的套用。
目錄
第一部分商務智慧型基礎
第1章商務智慧型概論
1.1商業決策需要商務智慧型
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智慧型型企業
1.1.5商務智慧型支持商業決策
1.1.6新一代的決策支持系統
1.2商務智慧型簡介
1.2.1商務智慧型概念
1.2.2商務智慧型的發展
1.2.3商務智慧型的價值
1.3商務智慧型系統的功能
1.4商務智慧型的套用
本章參考文獻
思考題
第二部分商務智慧型核心技術
第2章商務智慧型系統架構
2.1商務智慧型系統的組成
2.2數據集成
本章參考文獻
思考題
第3章數據倉庫
3.1從資料庫到數據倉庫
3.2數據倉庫的概念
3.3數據集市
3.4元數據
3.5ETL
3.6運算元據存儲
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
本章參考文獻
思考題
第4章線上分析處理
4.1OLAP簡介
4.2OLTP與OLAP的區別
4.3OLAP操作
4.4OLAP的分類
4.5OLAP操作語言
4.6流行的OLAP工具
本章參考文獻
思考題
第5章數據挖掘
5.1數據挖掘的基礎
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數據挖掘的典型套用領域
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支持向量機
5.5.4BP神經網路
5.5.5其他分類方法
5.6關聯分析
5.6.1關聯規則
5.6.2Apriori算法
5.6.3FP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Apriori算法
5.8回歸分析
5.8.1一元回歸分析
5.8.2多元線性回歸分析
5.8.3其他回歸分析
5.9時間序列分析
5.10數據挖掘技術與套用的發展方向
本章參考文獻
思考題
第三部分商務智慧型套用
第6章移動商務智慧型
6.1移動商務
6.2商務智慧型在移動商務中的套用
本章參考文獻
思考題
第7章商務智慧型與知識管理
7.1知識管理
7.2知識管理與商務智慧型的關係
7.2.1商務智慧型與知識管理的區別
7.2.2商務智慧型與知識管理的聯繫
本章參考文獻
思考題
第8章Web挖掘
8.1Web挖掘基礎
8.2Web內容挖掘
8.3Web結構挖掘
8.4Web日誌挖掘
本章參考文獻
思考題
第9章商務智慧型在企業績效管理中的套用
9.1企業績效管理的層次
9.2商務智慧型貫穿企業績效管理的閉環流程
9.3商務智慧型在企業績效管理中的套用
9.4商務智慧型給企業績效管理帶來的價值
本章參考文獻
思考題
第10章數據挖掘在電子商務中的套用
10.1電子商務需要數據挖掘
10.2顧客管理
10.3網站結構最佳化
10.4智慧型搜尋引擎
10.5異常事件確定
本章參考文獻
思考題
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
11.2.1工作流挖掘的概念
11.2.2工作流挖掘的作用
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工作流挖掘的套用
11.4.1流程監控
11.4.2流程最佳化
11.4.3社會關係分析
11.4.4工作流挖掘在其他領域中的套用
本章參考文獻
思考題
第12章RFID數據挖掘
12.1RFID數據挖掘的發展
12.2RFID數據挖掘的作用
12.3RFID 數據分析的典型套用
12.3.1零售倉儲
12.3.2通關檢查
12.3.3運輸管理
12.3.4醫療管理
12.3.5其他套用
本章參考文獻
思考題
第四部分商務智慧型發展
第13章商務智慧型進展
13.1商務智慧型套用趨勢
13.2商務智慧型在中國的發展
13.3商務智慧型動態
本章參考文獻
思考題
第五部分實驗
第14章商務智慧型實驗
14.1套用SAP Xcelsius Engage創建儀錶盤
14.2基於Cognos（IBM）的OLAP分析
14.3AlphaMiner數據挖掘
本章參考文獻
思考題
