本書是2015年由中國人民大學出版社出版，埃弗雷姆·特伯恩等編著的書籍。
基本介紹
- 書名：決策支持與商務智慧型系統
- 作者：埃弗雷姆·特伯恩 等
- 定價：￥62.00
- 出版社：中國人民大學出版社
- 出版時間：2015-07-14
- 裝幀：平
- 開本：16
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
基於計算機的決策支持套用正得到大規模發展，諸如IBM、甲骨文、微軟等公司正創造新的組織單元，致力於幫助企業運營得更為有效和高效。隨著越來越多的決策者了解和熟悉計算機與網路，他們開始使用更為計算機化的工具來支持其工作。決策支持系統（DSS）/商務智慧型（BI），正逐漸從最初作為個人決策的工具，快速演變成跨組織的共享的產品。本書旨在向讀者介紹這些技術，即統稱的管理支持系統（MSS），其核心技術是BI。主題是對企業決策給予支持的BI和分析學。除了傳統的決策支持套用，本書提供了很多案例、產品、服務和練習，以及與Web相關的問題，拓展了讀者對網路世界的理解。
圖書目錄
第Ⅰ部分決策支持與商務智慧型
第1章決策支持系統與商務智慧型
1.1不斷變化的商業環境及計算機決策支持
1.2管理決策
1.3對決策制定的計算機支持
1.4計算機決策支持的早期框架
1.5決策支持系統的概念
1.6商務智慧型的框架
1.7從工作系統的角度看決策支持
1.8管理決策支持的主要工具及技術
1.9本書的安排
第Ⅱ部分計算機決策支持
第2章決策制定、系統、建模及支持
2.1決策制定：介紹及概念
2.2模型
2.3決策制定的過程
2.4決策制定：情報階段
2.5決策制定：設計階段
2.6決策制定：選擇階段
2.7決策制定：實施階段
2.8如何支持決策
第3章決策支持系統的概念、方法論和技術概述
3.1決策支持系統的配置
3.2決策支持系統的描述
3.3決策支持系統的特徵及功能
3.4決策支持系統的分類
3.5決策支持系統的組件
3.6數據管理子系統
3.7模型管理子系統
3.8用戶接口（對話）子系統
3.9基於知識的管理子系統
3.10決策支持系統的用戶
3.11決策支持系統的硬體
3.12決策支持系統的模型化語言：Planners Lab
第4章建模與分析
4.1管理支持系統建模
4.2決策支持數學模型的結構
4.3確定性、不確定性和風險
4.4使用電子數據表建模的管理支持系統
4.5數學規劃概述
4.6多目標、靈敏度分析、whatif分析和目標搜尋
4.7決策分析：決策表與決策樹
4.8多標準決策的兩兩對比法
4.9問題求解的檢索方法
4.10仿真
4.11可視化互動式仿真
4.12定量分析軟體包及模型庫管理
第Ⅲ部分商務智慧型
第5章商務智慧型的數據挖掘
5.1數據挖掘的基本概念和套用
5.2數據挖掘套用
5.3數據挖掘流程
5.4數據挖掘方法
5.5數據挖掘軟體工具
5.6有關數據挖掘的誇張說法與誤區
第6章人工神經網路與數據挖掘
6.1神經網路的基本概念
6.2人工神經網路的學習
6.3開發基於神經網路的系統
6.4用靈敏度分析來揭開人工神經網路的黑箱
6.5一個神經網路項目的範例
6.6其他常見的神經網路範式
6.7人工神經網路的套用
第7章文本挖掘與網路挖掘
7.1文本挖掘的概念與定義
7.2自然語言處理
7.3文本挖掘套用
7.4文本挖掘過程
7.5文本挖掘工具
7.6網路挖掘概覽
7.7網路內容挖掘與網路結構挖掘
7.8網路用法挖掘
7.9網路挖掘的成功案例
第8章數據倉庫
8.1數據倉庫的定義和概念
8.2數據倉儲過程概覽
8.3數據倉庫的架構
8.4數據集成及數據提取、轉換和載入過程
8.5數據倉庫開發
8.6實時數據倉庫
8.7數據倉庫管理及安全問題
第9章企業績效管理
9.1企業績效管理概覽
9.2戰略：我們想去向何方
9.3計畫：我們如何實現戰略
9.4監控：我們做得如何
9.5行動與調整：我們怎樣能夠做得不同
9.6績效考核
9.7企業績效管理的方法
9.8企業績效管理技術及套用
9.9績效儀錶盤和計分卡
第Ⅳ部分協作、溝通、群支持系統與知識管理
第10章協同計算支持技術與群支持系統
10.1群體決策制定：特點、過程、收益以及障礙
10.2通過計算機系統支持小組作業
10.3決策制定的間接支持工具
10.4集成的群件套件
10.5決策制定的直接支持工具：從群決策支持系統到群支持系統
10.6GDSS/GSS產品工具和成功實施
10.7新興的協作支持工具：從IP語音到維基
10.8設計、計畫和項目管理中的協同
10.9創造力、創意生成以及計算支持
第11章知識管理
11.1知識管理導論
11.2組織學習與變革
11.3知識管理活動
11.4知識管理的方法
11.5知識管理中的信息技術
11.6知識管理系統的實現
11.7人在知識管理中的作用
11.8確保知識管理工作的成功
第Ⅴ部分智慧型系統
第12章人工智慧與專家系統
12.1人工智慧的概念和定義
12.2人工智慧領域
12.3專家系統的基本概念
12.4專家系統的套用
12.5專家系統的結構
12.6知識工程
12.7適合專家系統的問題域
12.8專家系統的開發
12.9專家系統的好處、局限和關鍵成功因素
12.10網路上的專家系統
第13章高級智慧型系統
13.1機器學習技術
13.2基於案例的推理
13.3遺傳算法及其套用的發展
13.4模糊邏輯和模糊推理系統
13.5支持向量機
13.6智慧型代理
13.7開發集成的高級智慧型系統
第Ⅵ部分決策支持系統及商務智慧型的實現
第14章管理支持系統：趨勢及其影響
14.1RFID及BI套用的新機遇
14.2現實挖掘
14.3虛擬世界
14.4Web 2.0革命
14.5虛擬社區
14.6線上社交網路：基本知識及範例
14.7雲計算與BI
14.8管理支持系統的影響：綜述
14.9管理支持系統對組織的影響
14.10管理支持系統對個人的影響
14.11自動化決策制定與經理的工作
14.12法律、隱私及道德問題
術語表
第1章決策支持系統與商務智慧型
1.1不斷變化的商業環境及計算機決策支持
1.2管理決策
1.3對決策制定的計算機支持
1.4計算機決策支持的早期框架
1.5決策支持系統的概念
1.6商務智慧型的框架
1.7從工作系統的角度看決策支持
1.8管理決策支持的主要工具及技術
1.9本書的安排
第Ⅱ部分計算機決策支持
第2章決策制定、系統、建模及支持
2.1決策制定：介紹及概念
2.2模型
2.3決策制定的過程
2.4決策制定：情報階段
2.5決策制定：設計階段
2.6決策制定：選擇階段
2.7決策制定：實施階段
2.8如何支持決策
第3章決策支持系統的概念、方法論和技術概述
3.1決策支持系統的配置
3.2決策支持系統的描述
3.3決策支持系統的特徵及功能
3.4決策支持系統的分類
3.5決策支持系統的組件
3.6數據管理子系統
3.7模型管理子系統
3.8用戶接口（對話）子系統
3.9基於知識的管理子系統
3.10決策支持系統的用戶
3.11決策支持系統的硬體
3.12決策支持系統的模型化語言：Planners Lab
第4章建模與分析
4.1管理支持系統建模
4.2決策支持數學模型的結構
4.3確定性、不確定性和風險
4.4使用電子數據表建模的管理支持系統
4.5數學規劃概述
4.6多目標、靈敏度分析、whatif分析和目標搜尋
4.7決策分析：決策表與決策樹
4.8多標準決策的兩兩對比法
4.9問題求解的檢索方法
4.10仿真
4.11可視化互動式仿真
4.12定量分析軟體包及模型庫管理
第Ⅲ部分商務智慧型
第5章商務智慧型的數據挖掘
5.1數據挖掘的基本概念和套用
5.2數據挖掘套用
5.3數據挖掘流程
5.4數據挖掘方法
5.5數據挖掘軟體工具
5.6有關數據挖掘的誇張說法與誤區
第6章人工神經網路與數據挖掘
6.1神經網路的基本概念
6.2人工神經網路的學習
6.3開發基於神經網路的系統
6.4用靈敏度分析來揭開人工神經網路的黑箱
6.5一個神經網路項目的範例
6.6其他常見的神經網路範式
6.7人工神經網路的套用
第7章文本挖掘與網路挖掘
7.1文本挖掘的概念與定義
7.2自然語言處理
7.3文本挖掘套用
7.4文本挖掘過程
7.5文本挖掘工具
7.6網路挖掘概覽
7.7網路內容挖掘與網路結構挖掘
7.8網路用法挖掘
7.9網路挖掘的成功案例
第8章數據倉庫
8.1數據倉庫的定義和概念
8.2數據倉儲過程概覽
8.3數據倉庫的架構
8.4數據集成及數據提取、轉換和載入過程
8.5數據倉庫開發
8.6實時數據倉庫
8.7數據倉庫管理及安全問題
第9章企業績效管理
9.1企業績效管理概覽
9.2戰略：我們想去向何方
9.3計畫：我們如何實現戰略
9.4監控：我們做得如何
9.5行動與調整：我們怎樣能夠做得不同
9.6績效考核
9.7企業績效管理的方法
9.8企業績效管理技術及套用
9.9績效儀錶盤和計分卡
第Ⅳ部分協作、溝通、群支持系統與知識管理
第10章協同計算支持技術與群支持系統
10.1群體決策制定：特點、過程、收益以及障礙
10.2通過計算機系統支持小組作業
10.3決策制定的間接支持工具
10.4集成的群件套件
10.5決策制定的直接支持工具：從群決策支持系統到群支持系統
10.6GDSS/GSS產品工具和成功實施
10.7新興的協作支持工具：從IP語音到維基
10.8設計、計畫和項目管理中的協同
10.9創造力、創意生成以及計算支持
第11章知識管理
11.1知識管理導論
11.2組織學習與變革
11.3知識管理活動
11.4知識管理的方法
11.5知識管理中的信息技術
11.6知識管理系統的實現
11.7人在知識管理中的作用
11.8確保知識管理工作的成功
第Ⅴ部分智慧型系統
第12章人工智慧與專家系統
12.1人工智慧的概念和定義
12.2人工智慧領域
12.3專家系統的基本概念
12.4專家系統的套用
12.5專家系統的結構
12.6知識工程
12.7適合專家系統的問題域
12.8專家系統的開發
12.9專家系統的好處、局限和關鍵成功因素
12.10網路上的專家系統
第13章高級智慧型系統
13.1機器學習技術
13.2基於案例的推理
13.3遺傳算法及其套用的發展
13.4模糊邏輯和模糊推理系統
13.5支持向量機
13.6智慧型代理
13.7開發集成的高級智慧型系統
第Ⅵ部分決策支持系統及商務智慧型的實現
第14章管理支持系統：趨勢及其影響
14.1RFID及BI套用的新機遇
14.2現實挖掘
14.3虛擬世界
14.4Web 2.0革命
14.5虛擬社區
14.6線上社交網路：基本知識及範例
14.7雲計算與BI
14.8管理支持系統的影響：綜述
14.9管理支持系統對組織的影響
14.10管理支持系統對個人的影響
14.11自動化決策制定與經理的工作
14.12法律、隱私及道德問題
術語表
