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第一部分 商务智能基础3

第1章 商务智能概论3

1.1 商业决策需要商务智能3

1.1.1 数据、信息与知识3

1.1.2 管理就是决策4

1.1.3 决策需要信息和知识5

1.1.4 智能型企业5

1.1.5 商务智能支持商业决策5

1.1.6 新一代的决策支持系统6

1.2 商务智能简介7

1.2.1 商务智能概念8

1.2.2 商务智能的发展10

1.2.3 商务智能的价值11

1.3 商务智能系统的功能13

1.4 商务智能的应用15

本章参考文献23

思考题24

第二部分 商务智能核心技术27

第2章 商务智能系统架构27

2.1 商务智能系统的组成27

2.2 数据集成30

本章参考文献32

思考题33

第3章 数据仓库34

3.1 从数据库到数据仓库34

3.2 数据仓库的概念35

3.3 数据集市37

3.4 元数据38

3.5 ETL41

3.6 操作数据存储43

3.7 数据仓库模型44

3.8 数据挖掘查询语言47

3.9 医保数据仓库设计49

本章参考文献58

思考题58

第4章 在线分析处理60

4.1 OLAP简介60

4.2 OLTP与OLAP的区别62

4.3 OLAP操作63

4.4 OLAP的分类68

4.5 OLAP操作语言69

本章参考文献77

思考题77

第5章 数据挖掘79

5.1 数据挖掘的基础79

5.1.1 数据挖掘的概念79

5.1.2 数据挖掘的发展81

5.1.3 数据挖掘的过程82

5.1.4 数据挖掘原语与语言84

5.1.5 基于组件的数据挖掘87

5.1.6 可视化技术88

5.1.7 数据挖掘的隐私保护91

5.2 数据挖掘的典型应用领域93

5.3 数据预处理94

5.4 聚类分析99

5.4.1 聚类的概念99

5.4.2 聚类分析的统计量99

5.4.3 常用聚类算法102

5.4.4 其他聚类方法107

5.4.5 离群点检测110

5.5 分类分析111

5.5.1 贝叶斯分类器111

5.5.2 决策树113

5.5.3 支持向量机123

5.5.4 BP神经网络127

5.5.5 其他分类方法130

5.6 关联分析134

5.6.1 关联规则134

5.6.2 Apriori算法137

5.6.3 FP增长算法141

5.6.4 其他关联规则挖掘算法142

5.7 序列模式挖掘143

5.7.1 基本概念143

5.7.2 类Apriori算法144

5.8 回归分析146

5.8.1 一元回归分析146

5.8.2 多元线性回归分析149

5.8.3 其他回归分析154

5.9 时间序列分析155

5.10 数据挖掘技术与应用的发展方向157

本章参考文献159

思考题160

第三部分 商务智能应用165

第6章 移动商务智能165

6.1 移动商务165

6.2 商务智能在移动商务中的应用167

本章参考文献173

思考题173

第7章 商务智能与知识管理174

7.1 知识管理174

7.2 知识管理与商务智能的关系174

7.2.1 商务智能与知识管理的区别175

7.2.2 商务智能与知识管理的联系176

本章参考文献178

思考题179

第8章 Web挖掘180

8.1 Web挖掘基础180

8.2 Web内容挖掘182

8.3 Web结构挖掘190

8.4 Web日志挖掘194

本章参考文献196

思考题197

第9章 商务智能在企业绩效管理中的应用199

9.1 企业绩效管理的层次199

9.2 商务智能贯穿企业绩效管理的闭环流程200

9.3 商务智能在企业绩效管理中的应用202

9.4 商务智能给企业绩效管理带来的价值205

本章参考文献206

思考题206

第10章 数据挖掘在电子商务中的应用207

10.1 电子商务需要数据挖掘207

10.2 顾客管理208

10.3 网站结构优化212

10.4 智能搜索引擎214

10.5 异常事件确定217

本章参考文献217

思考题218

第11章 工作流挖掘220

11.1 工作流挖掘的发展220

11.2 工作流挖掘的概念与作用221

11.2.1 工作流挖掘的概念221

11.2.2 工作流挖掘的作用221

11.3 工作流挖掘的内容222

11.3.1 工作流模型的重构223

11.3.2 工作流的监控与工作流挖掘的评价224

11.3.3 组织视图挖掘226

11.4 工作流挖掘的应用228

11.4.1 流程监控229

11.4.2 流程优化229

11.4.3 社会关系分析231

11.4.4 工作流挖掘在其他领域中的应用231

本章参考文献232

思考题233

第12章 RFID数据挖掘235

12.1 RFID数据挖掘的发展235

12.2 RFID数据挖掘的作用236

12.3 RFID数据分析的典型应用236

12.3.1 零售仓储237

12.3.2 通关检查238

12.3.3 运输管理238

12.3.4 医疗管理240

12.3.5 其他应用240

本章参考文献241

思考题242

第13章 大数据分析243

13.1 大数据的处理模式244

13.2 大数据分析的基本流程244

13.3 大数据分析方法245

13.4 基于新浪微博的情感分析248

13.5 基于表情符号的微博情感预测249

本章参考文献251

思考题251

第四部分 商务智能发展255

第14章 商务智能进展255

14.1 商务智能应用趋势256

14.2 商务智能在中国的发展260

14.3 商务智能动态263

本章参考文献270

思考题271

第五部分 实验275

第15章 商务智能实验275

15.1 使用SAP Crystal Reports创建报表275

15.2 使用SAP Crystal Dashboard Design 2011创建仪表盘283

15.3 基于IBM Cognos 10的数据分析288

15.3.1 使用IBM Cognos 10创建报表288

15.3.2 基于IBM Cognos 10的多维分析292

15.3.3 使用Query Studio创建自助查询298

15.4 基于IBM SPSS Modeler 14.2 的数据挖掘303

思考题318