商务智能方法与应用

书籍目录

第1部分  商务智能概念及过程第1章  导言1．1 商务智能的基本概念1．1．1 数据1．1．2 信息和知识1．2 商务智能的系统构成1．3 商务智能的发展历史练习题1第2章  商务智能过程2．1 商务智能系统的开发方法2．1．1 商务智能系统的开发过程2．1．2 商务智能系统成功的关键因素2．2 数据库与数据仓库2．3 在线分析处理与在线事务处理2．4 商务智能与决策支持系统练习题2    第Ⅱ部分  商务智能方法第3章  关联分析3．1 频繁模式与关联规则3．2 频繁项集的典型挖掘方法3．2．1 逐层发现算法Apriori3．2．2 无候选集发现算法FP—growth3．3 关联规则的生成方法3．4 关联规则的其他类型3．4．1 多层次关联规则3．4．2 负模式3．4．3 结构化数据中的关联分析3．5关联规则的兴趣度的其他度量练习题3第4章  分类4．1 分类的概念4．2 决策树分类方法4．2．1 决策树的构建过程4．2．2 属性的类型及分裂条件4．2．3 决策树的剪枝4．3 朴素贝叶斯分类4．4 七近邻分类4．5分类性能的度量方法4．5．1 测试数据集的构造4．5．2 分类性能的度量指标4．5．3 不同分类模型的比较练习题4第5章  数值预测5．1 数值预测的概念5．2 回归方法5．2．1 一元线性回归5．2．2 多元线性回归5．2．3 非线性回归5．3 回归树与模型树5．3．1 模型树的构建5．3．2 模型树的剪枝5．3．3 算法5．4 七近邻数值预测5．5 预测误差的度量练习题5第6章  聚类分析6．1 概述6．1．1 聚类的概念6．1．2 聚类方法分类6．2 相似度衡量方法6．2．1 数据类型6．2．2 基于内容的相似度衡量6．2．3 基于链接的相似度衡量6．3 七均值聚类法6．4 层次聚类方法6．5 DBSCAN方法6．6 聚类效果衡量方法练习题6    第Ⅲ部分基础技术第7章  数据预处理7．1 数据预处理的原因和任务7．2 数据规范化7．3 数据离散化7．3．1 分箱离散化7．3．2 基于熵的离散化7．3．3 离散化方法ChiMerge7．4 数据清洗7．5 特征提取与特征选择7．5．1 特征选择7．5．2 特征提取练习题7第8章  数据仓库8．1 数据仓库的基本概念8．2 数据仓库的体系结构8．3 多维数据模型8．3．1 多维数据模型的概念8．3．2 多维数据模型的构建方法8．4 数据仓库项目的开发8．4．1 数据仓库的开发模式8．4．2 数据仓库开发过程练习题8第9章  在线分析处理9．1 在线分析处理简介9．2 多维数据模型中的层次设计9．3 立方体的定义和计算9．4 0I．AP的多维数据分析练习题9第10章  商务智能可视化10．1 商务智能可视化的类型10．2 数据可视化10．3 过程和结果可视化10．4 积分卡和仪表盘练习题10    第Ⅳ部分  应用与系统第11章  商务智能应用11．1 商务智能应用领域11．1．1 关系营销11．1．2 生产管理11．2 推荐系统11．2．1 基于用户的协同过滤11．2．2 基于产品的协同过滤11．2．3 基于内容的推荐方法11．3意见挖掘11．3．1 特征和意见的抽取11．3．2 意见极性判断练习题11第12章  商务智能系统12．1 开源数据挖掘软件12．1．1 概述12．1．2  Weka12．2 商品化的商务智能系统练习题12    第V部分  深度应用与发展第13章    复杂数据的商务智能分析方法13．1 序列模式挖掘13．1．1 序列模式的定义13．1．2 序列模式挖掘算法13．2 社会网络分析13．2．1 中心度分析13．2．2 链接分析13．3 数据流数据挖掘13．4 多关系数据挖掘练习题13 第14章  商务智能的社会影响与发展14．1 商务智能中的隐私保护14．2 移动商务智能14．3 云商务智能练习题14参考文献

编辑推荐

《商务智能方法与应用(中国高等院校信息系统学科课程体系CIS2011规划教材)》作者刘红岩自20世纪90年代末就开始在清华大学为研究生开设商务智能课程，十几年来一直从事商务智能领域的教学和科研工作。本书内容是作者近十几年教学和科研内容的总结，旨在为管理专业、信息系统专业、计算机专业以及其他相关专业介绍商务智能的基本概念、功能和分析方法。全书分为5个部分，共14章内容。

作者简介

商务智能是从大量数据中发现隐含的知识，辅助管理人员做出科学决策的方法、系统和应用。《商务智能方法与应用(中国高等院校信息系统学科课程体系CIS2011规划教材)》主要介绍商务智能的基本概念、主要功能、系统架构，以及数据分析和数据管理的主要方法和技术。全书内容分为5个部分，分别介绍了数据仓库、在线分析处理以及数据挖掘的建模、分析和评价方法，涵盖多维数据模型的建模、多维分析方法以及各种知识发现方法(包括关联分析、分类、聚类、数值预测、序列模式挖掘、社会网络分析、数据流数据挖掘、多关系数据挖掘以及协同过滤和意见挖掘等)；通过案例介绍了商务智能系统的应用；还介绍了常用软件系统及其使用方法，并对商务智能对社会的影响和未来发展进行了分析和展望。



刘红岩编著的《商务智能方法与应用(中国高等院校信息系统学科课程体系CIS2011规划教材)》内容具体、新颖、丰富、易于理解，反映了商务智能的最新发展趋势，适合作为信息管理、计算机应用、电子商务以及管理专业本科生和硕士生的教材，也可以作为数据分析人员的参考资料。

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