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商務(wù)智能(第五版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302575825
- 條形碼：9787302575825 ; 978-7-302-57582-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
商務(wù)智能(第五版) 本書特色
在前四個版本的基礎(chǔ)上，總結(jié)了多家兄弟院校使用過程中存在的一些問題，并結(jié)合學(xué)科z新的進展以及課程教學(xué)的要求，對教材內(nèi)容進行了大幅的修改。其中不僅刪除了一些過時的內(nèi)容，而且還補充了新內(nèi)容，尤其是對實驗的內(nèi)容進行了重寫，配套的在線課程資源也豐富了很多，使教材適用更廣泛的學(xué)生群體，推動了混合式教學(xué)改革。
商務(wù)智能(第五版) 內(nèi)容簡介
商務(wù)智能是近年來企業(yè)信息化的熱點，有著廣闊的應(yīng)用前景。 《商務(wù)智能（第五版）/清華科技大講堂》首先系統(tǒng)地介紹了商務(wù)智能的基本概念、商務(wù)智能系統(tǒng)的架構(gòu)以及數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等核心技術(shù)；接著，討論了商務(wù)智能在電子商務(wù)、移動商務(wù)、知識管理、Web挖掘、企業(yè)績效管理、流程管理、RFID數(shù)據(jù)管理和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的新應(yīng)用；*后，通過Tableau、SPSSModeler、SPSSStatistics和Python等主流的商務(wù)智能工具進行實驗，增強讀者的應(yīng)用能力。 《商務(wù)智能（第五版）/清華科技大講堂》內(nèi)容新穎、全面，案例豐富，適合作為計算機應(yīng)用技術(shù)、軟件工程、信息管理、電子商務(wù)和管理科學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的教材，也可作為從事商務(wù)智能信息化人員的參考資料。
商務(wù)智能(第五版) 目錄
**部分 商務(wù)智能基礎(chǔ)
第1章 商務(wù)智能概論
1．1 商業(yè)決策需要商務(wù)智能
1．1．1 數(shù)據(jù)、信息與知識
1．1．2 管理就是決策
1．1．3 決策需要信息和知識
1．1．4 智能型企業(yè)
1．1．5 商務(wù)智能支持商業(yè)決策
1．1．6 新一代的決策支持系統(tǒng)
1．2 商務(wù)智能簡介
1．2．1 商務(wù)智能的概念
1．2．2 商務(wù)智能的發(fā)展
1．2．3 商務(wù)智能的價值
1．3 商務(wù)智能系統(tǒng)的功能
1．4 商務(wù)智能的應(yīng)用
本章參考文獻
思考題
第二部分 商務(wù)智能核心技術(shù)
第2章 商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)
2．1 商務(wù)智能系統(tǒng)的組成
2．2 數(shù)據(jù)集成
本章參考文獻
思考題
第3章 數(shù)據(jù)倉庫
3．1 從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫
3．2 數(shù)據(jù)倉庫的概念
3．3 數(shù)據(jù)集市
3．4 元數(shù)據(jù)
3．5 ETL
3．6 操作型數(shù)據(jù)存儲
3．7 數(shù)據(jù)倉庫模型
3．8 數(shù)據(jù)挖掘查詢語言
3．9 醫(yī)保數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計
3．10 數(shù)據(jù)湖
3．11 數(shù)據(jù)中臺
本章參考文獻
思考題
第4章 在線分析處理
4．1 OLAP簡介
4．2 OLTP與OLAP的區(qū)別
4．3 OLAP操作
4．4 OLAP的分類
4．5 OLAP操作語言
本章參考文獻
思考題
第5章 數(shù)據(jù)挖掘
5．1 數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)
5．1．1 數(shù)據(jù)挖掘的概念
5．1．2 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
5．1．3 數(shù)據(jù)挖掘的過程
5．1．4 數(shù)據(jù)挖掘原語與語言
5．1．5 基于組件的數(shù)據(jù)挖掘
5．1．6 數(shù)據(jù)可視化
5．1．7 數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護
5．2 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用領(lǐng)域
5．3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5．4 聚類分析
5．4．1 聚類的概念
5．4．2 聚類分析的統(tǒng)計量
5．4．3 常用聚類算法
5．4．4 其他聚類方法
5．4．5 離群點檢測
5．5 分類分析
5．5．1 貝葉斯分類器
5．5．2 決策樹
5．5．3 支持向量機
5．5．4 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5．5．5 其他分類方法
5．6 關(guān)聯(lián)分析
5．6．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則
5．6．2 Apriori算法
5．6．3 FP增長算法
5．6．4 其他關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
5．7 序列模式挖掘
5．7．1 基本概念
5．7．2 類Apriori算法
5．8 回歸分析
5．8．1 一元回歸分析
5．8．2 多元線性回歸分析
5．8．3 其他回歸分析
5．9 時間序列分析
5．10 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展方向
本章參考文獻
思考題
……
第三部分 商務(wù)智能應(yīng)用
第四部分 商務(wù)智能發(fā)展
第五部分 實驗
附錄A Anaconda的安裝與使用
展開全部
商務(wù)智能(第五版) 作者簡介
復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院副教授，被評為教育部在線教育研究中心“智慧教學(xué)之星”。商務(wù)智能被評為上海市精品課程，CMOOC聯(lián)盟線上線下混合式教學(xué)改革項目，獲得2013年高等教育上海市教學(xué)成果獎二等獎。主持國家自然科學(xué)基金2項以及上海市浦江人才以及企業(yè)合作課題等20多項項目。已在國內(nèi)外刊物和學(xué)術(shù)會議發(fā)表論文90多篇。出版著作和教材10多部。獲得上海市2015年上海市科技進步二等獎。
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