商务智能与数据挖掘

作者简介

《商务智能与数据挖掘》内容简介：商务智能与数据挖掘是高等院校电子商务、信息管理等专业的课程，是近年来企业信息化的热点内容。《商务智能与数据挖掘》共分9章，包括商务智能概论、商务智能中的核心技术、商务智能与知识管理、商务智能的应用、数据挖掘基础、数据挖掘的目的任务、数据挖掘的技术方法、web挖掘技术、数据挖掘在电子商务中的应用等内容；汇集了统计学、机器学习、数据库、人工智能等内容，具有多学科交叉、技术与管理融合等特点。《商务智能与数据挖掘》在借鉴和吸收国内外同类著作的基础上，强调了理论与实践的结合；在归纳和总结商务智能的最新理论研究成果及行业最新发展动态的基础上，编写了相应的案例，以期反映国内外的商务智能实践经验，将最新的国际商务智能的相关内容和关键技术介绍给读者。

《商务智能与数据挖掘》内容全面，案例新颖，每章附有教学目标与要求、习题，使学生能把握各章要点并且及时巩固所学知识。

《商务智能与数据挖掘》适合电子商务、信息管理和管理科学等相关专业的本、专科的学生作为教材使用，也可作为一些企事业单位、政府部门、研究机构等从事商务智能理论研究工作的相关人员的学习参考书。

书籍目录

第1章　商务智能概论　1.1　商务智能的概念　　1.1.1　数据、信息、知识与智慧　　1.1.2　商务智能的定义　　1.1.3　商务智能的功能　　1.1.4　商务智能的过程　1.2　商务智能的产生与发展　　1.2.1　商务智能的产生和发展过程　　1.2.2　商务智能与其他系统的关系　1.3　商务智能的体系结构和技术工具　　1.3.1　商务智能的架构体系　　1.3.2　商务智能的技术工具概述　1.4　主流商务智能产品　　1.4.1　主流商务智能产品简介　　1.4.2　商务智能的抉择　1.5　商务智能的未来发展趋势　1.6　商务智能应用举例——Business　Objects　XI　3.0　本章小结　习题第2章　商务智能中的核心技术　……第3章　商务智能与知识管理第4章　商务智能的应用第5章　数据挖掘基础第6章　数据挖掘的目的任务第7章　数据挖掘的技术方法第8章　Web挖掘技术第9章　数据挖掘在电子商务中的应用参考文献

编辑推荐

《商务智能与数据挖掘》特点：突出创造能力和创新意识。关注专业背景，拓宽理论基础、强调计算机应用与网络技术应用技能和专业知识，着眼于增强教学内容的实际和应用性。符合各学校专业课程设置要求。以高等教育的培养目标为依据，注重教材的科学性、实用性和通用性，准确定位教材在人才培养过程中的地位和作用，满足各院校教学需求。面向就业，突出应用。作者多为在电子商务与信息管理专业教学方面具有丰富经验的一线教师和研究人员，准确把握就业市场动向，注重培养学生实际操作能力。合理选材和编排。传统内容与现代内容合理融合，补充了大量新知识、新技术和新成果；遵循最新准则或规范，根据教学内容、学时、教学大纲的要求，突出重点和难点。侧重案例教学。对大量当前最新典型案例进行分析讲解，理论联系实际，通俗易懂。

前言

随着企业信息化和市场全球化进程的不断加快，各个行业、各个组织越来越重视使用Intemet和各种管理应用系统，各种报表、文档随之组成了企业的数据海洋，其中不乏很有价值的信息、知识隐没其中。如何从这些海量的数据中挖掘出蕴含的信息、知识，继而为企业各层管理者的智能化管理决策提供有效的支持，已成为国内外企业界、软件开发界和学术界共同关注的一个热点。在新经济时代，企业若想在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为市场的大赢家，就必须运用各种现代的计算机技术、网络技术，打造出一套属于自己的决策系统，通过共享、整合和分析顾客、供应商等相关的数据，从而以最快的速度对瞬息万变的市场作出反应，以最有效的方式作出决策。商务智能是终端用户查询和报告、联机分析处理、数据挖掘、数据仓库等软件工具的集合，并使用某种数学算法对数据进行分析并发现规律，从而建立一种商务模型，提供给管理决策层进行模拟分析的全面解决方案。商务智能与数据挖掘技术的应用，已成为各行业、各部门信息化的必然趋势。现代企业的发展面临着巨大的挑战，国内外市场的竞争日趋激烈，客户要求越来越苛刻，企业的各类信息量正在迅速地膨胀。数据仓库技术有效地把操作数据集成到统一的环境中，提供用户用于决策支持所需的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。数据挖掘则利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间的关系，能够帮助企业更深入、更容易地分析数据，从海量的数据中寻找对自己真正有用的信息资源。商务智能通过对大量的数据进行自动地加工、处理、分析，实现数据向信息、信息向知识的转换，并将知识应用于决策的一系列过程的技术。商务智能与数据挖掘已经成为企业发展的必要环节和重要工作，越来越多的企业提出他们对商务智能的需求，把商务智能与数据挖掘作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段；另一方面，计算机界很多著名的公司如：IBM、Oracle、Microsoft，已经认识到商务智能与数据挖掘巨大的发展潜力，纷纷加入软件开发的行列，推出相应开发与应用的软件系统，其主要目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。本书阐述商务智能与数据挖掘的定义、作用、应用领域和产品；介绍商务智能和数据挖掘目前在国内外的发展情况和趋势；分析商务智能的数据准备技术，数据存储技术，数据分析、表示与发布技术；论述商务智能系统的架构以及数据仓库、OI。AP和数据挖掘等核心技术；详细介绍数据挖掘的具体方法。在此基础上，将讨论商务智能与数据挖掘在知识管理、企业绩效管理、客户关系管理、物流管理、Web挖掘、电子商务等领域的应用。商务智能与数据挖掘技术作为共同服务于企业决策支持的最好工具，它们的结合，不仅要求前瞻性的思路，扎实的管理理论功底和实践经验，还需要对IT系统和数据分析技术的真正了解和操作。只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的企业才能获得竞争优势，才是市场的赢家。

章节摘录

插图：由于企业积累的这些海量的数据不仅没能给企业带来财富，相反却使得企业淹没于数据之中，形成一个个信息孤岛和数据坟墓。企业面临着由于数据库变得越来越庞大而带来的对数据管理的困难。如何充分利用这些数据，为企业的经营决策服务？这就需要一种合适的数据处理和数据分析工具。1.1.1 数据、信息、知识与智慧1.数据数据是用来记录、描述和识别事物的按一定规则排列组合的物理符号，是一组表示数量、行动和目标的非随机的可鉴别的符号，是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。它既可以是数字、文字、图形、图像、声音或者味道，也可以是计算机代码。在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机中具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等并能够被计算机程序处理的符号的介质的总称，是计算机能够识别的二进制数的形式。数据本身是孤立的、互不关联的客观事实、文字、数字和符号，没有上下文和解释。数据表达的仅仅是一个描述，如19491001，我们只知道这是一个数字，或者可以看做日期，对于这个数字来说，它就是数字，不表示别的什么含义。数据用属性描述，属性也称变量、特征、字段或维。数据经过处理仍然是数据，只有经过解释，数据才有意义，才能成为信息。2.信息信息是指人们对数据进行系统地收集、整理、管理和分析的结果，是经过一系列的提炼、加工和集成后的数据。信息是对客观世界各种事物的特征的反映。数据是信息的符号表示，或称载体，数据不经加工只是一种原始材料，其价值只是在于记录了客观数据的事实。信息是数据的内涵，是对数据的解释。如对某先生来说，19491001可以是他的生日，也可以是中华人民共和国成立的日期。信息来源于数据，是对数据进行加工处理的产物，信息对决策或行动是有价值的，其价值在于人类认识世界和改造世界活动的现实意义。数据资料中所含信息量的多少是由消除对事物认识的不确定程度来决定的，数据资料所消除的人们认识上的不确定性的大小也就是数据资料中所含信息量的大小。3.知识所谓知识，就它反映的内容而言，是客观事物的属性与联系的反映，是客观世界在人脑中的相对正确的反映。就它反映的活动形式而言，有时表现为主体对事物的感性知觉或表象，属于感性知识，有时表现为关于事物的概念或规律，属于理性知识。知识是人们在实践活动中获得的关于世界的最本质的认识，是对信息的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。一般而言知识具有共享性、传递性、非损耗性（可以反复使用，其价值不会减小）及再生性等特点。

图书封面

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