商務(wù)智能理論與實踐

定　價：￥36.00

作　者：	林強著
出版社：	中國人民大學(xué)出版社
叢編項：	教育部面向21世紀(jì)信息管理與信息系統(tǒng)系列教材
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787300268460	出版時間：	2019-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	244	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《商務(wù)智能理論與實踐》的撰寫目的是解決目前《商務(wù)智能》大學(xué)教學(xué)中教材理論性強、實踐性弱的問題，幫助學(xué)生學(xué)以致用，盡可能快地將課堂所學(xué)運用到工作與研究實踐中。本教材從原理解析、分析實踐、操作實踐、理論提高四個方面對商務(wù)智能這一學(xué)科進行了全面系統(tǒng)的剖析。其中原理解析部分著重講述了商務(wù)智能的主要方法及原理;分析實踐部分詳細介紹了如何將商務(wù)智能的方法與商業(yè)實踐相結(jié)合;操作實踐部分詳細介紹了如何借助計算機工具實現(xiàn)商務(wù)智能的原理和分析方法;理論提高部分對商務(wù)智能以盡可能多的維度展開介紹，對其與新技術(shù)的結(jié)合和對商業(yè)發(fā)展的推動作用進行深入分析。《商務(wù)智能理論與實踐》特別適合作為經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)、電子商務(wù)、信息管理與信息系統(tǒng)等專業(yè)的大學(xué)本科、?？平滩?，同時也適合作為量化投資人員、經(jīng)濟管理人員以及計算機軟件人員的培訓(xùn)教材。

作者簡介

　　林強，北京信息科技大學(xué)教師，副研究員。在商務(wù)智能領(lǐng)域有著多年的教學(xué)經(jīng)驗，以**作者的身份發(fā)表科研文獻15篇，其中SCI檢索文獻1篇、EI檢索文獻9篇、ISTP檢索文獻2篇;以**發(fā)明人身份申請國內(nèi)外專利15項，其中13項已獲得授權(quán)，包括中國專利7項、美國專利4項、歐洲專利2項。

圖書目錄

第一章商務(wù)智能概述 1
一、商務(wù)智能的概念 3
二、商務(wù)智能的作用 7
三、商務(wù)智能與相關(guān)概念 11
四、商務(wù)智能的技術(shù)組成 12
五、商務(wù)智能的發(fā)展 13
六、商務(wù)智能使用舉例 15
七、產(chǎn)品流與商貿(mào)企業(yè)創(chuàng)新 17
第二章產(chǎn)品流與企業(yè)管理 19
一、產(chǎn)品流與交換經(jīng)濟 21
二、交換經(jīng)濟中的產(chǎn)業(yè)分析——生產(chǎn)企業(yè) 22
三、產(chǎn)品流與生產(chǎn)企業(yè)創(chuàng)新 24
四、交換經(jīng)濟中的產(chǎn)業(yè)分析——商貿(mào)企業(yè) 28
五、產(chǎn)品流與商務(wù)智能 29
第三章信息流與產(chǎn)業(yè) 33
一、互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng) 35
二、數(shù)據(jù)、信息和知識 37
三、信息流對產(chǎn)業(yè)帶來的變革 38
四、知識發(fā)現(xiàn)的過程 43
五、知識發(fā)現(xiàn)涉及的問題 46
第四章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 49
一、大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 51
二、分布式存儲技術(shù) 52
三、分布式計算技術(shù) 57
四、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品實例：Hadoop 57
五、其他產(chǎn)品 65
第五章數(shù)據(jù)倉庫與OLAP 69
一、引言 70
二、從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫 71
三、從OLTP到OLAP 75
四、系統(tǒng)架構(gòu)圖 78
五、多維數(shù)據(jù)模型 78
六、數(shù)據(jù)倉庫與OLAP應(yīng)用舉例 81
七、實踐 85
八、小結(jié) 87
第六章數(shù)據(jù)預(yù)處理 89
一、數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟 90
二、數(shù)據(jù)預(yù)處理與描述性數(shù)據(jù)挖掘 98
三、數(shù)據(jù)預(yù)處理與孤立點分析 99
四、描述性數(shù)據(jù)挖掘和孤立點分析應(yīng)用舉例 100
五、實踐 103
六、小結(jié) 108
第七章分類規(guī)則 111
一、基本概念 112
二、常用的分類方法 113
三、分類規(guī)則應(yīng)用舉例 120
四、實踐 121
第八章聚類 131
一、基本概念 132
二、聚類的過程 137
三、分析方法 137
四、基于K-means算法的聚類規(guī)則 140
五、K-means算法的改進 141
六、聚類分析應(yīng)用舉例 142
七、實踐 144
八、小結(jié) 147
第九章關(guān)聯(lián)規(guī)則 149
一、基本概念 150
二、關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念 152
三、挖掘過程 152
四、常用算法 153
五、關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用 162
六、實踐 163
七、小結(jié) 167
第十章統(tǒng)計學(xué) 169
一、主成分分析 170
二、因子分析 173
三、相關(guān)分析和回歸分析 175
四、統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用 177
五、實踐 182
六、小結(jié) 186
第十一章人工智能 189
一、人工智能概述 190
二、人工智能關(guān)鍵技術(shù) 194
三、實踐 205
第十二章復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)挖掘 211
一、Web挖掘介紹 213
二、Web內(nèi)容挖掘 214
三、Web日志挖掘 215
第十三章商務(wù)智能的發(fā)展與思維培養(yǎng) 225
一、信息流與資金流、產(chǎn)品流的結(jié)合 226
二、基于商務(wù)智能的信用評級和風(fēng)險控制 227
三、時間空間數(shù)據(jù)和信息物理系統(tǒng)數(shù)據(jù) 230
四、商務(wù)智能中思維的培養(yǎng) 230
參考文獻 233