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商務(wù)智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787302571247
- 條形碼：9787302571247 ; 978-7-302-57124-7
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
商務(wù)智能 本書特色
從應(yīng)用型本科教材要求出發(fā)，立足于概念全面、案例新穎、實(shí)驗(yàn)多樣的內(nèi)容，力求培養(yǎng)讀者能夠掌握商務(wù)智能的基本要求，初步具備使用商務(wù)智能技術(shù)解決實(shí)際問題的能力。
商務(wù)智能 內(nèi)容簡(jiǎn)介
大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產(chǎn)。企業(yè)積累的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出重要的商業(yè)價(jià)值，并運(yùn)用到企業(yè)的決策中，是當(dāng)今各個(gè)企業(yè)需要面對(duì)的實(shí)際問題。商務(wù)智能能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息，并加以提煉，形成滿足企業(yè)需求的知識(shí)，由此提高企業(yè)的反應(yīng)速度和決策的準(zhǔn)確性，快速適應(yīng)市場(chǎng)的發(fā)展。所以商務(wù)智能有著廣泛的應(yīng)用前景。 本書內(nèi)容全面、講解由淺入深、案例豐富，除了可以讓讀者掌握商務(wù)智能的基礎(chǔ)知識(shí)，熟悉商務(wù)智能的行業(yè)應(yīng)用外，還能讓讀者進(jìn)行實(shí)際操作。本書可以作為高等院校經(jīng)濟(jì)管理和信息管理等相關(guān)專業(yè)“商務(wù)智能”課程的教材。
商務(wù)智能 目錄
第1章 商務(wù)智能
1．1 商務(wù)智能的概念
1．2 商務(wù)智能的功能
1．3 商務(wù)智能的組成要素
1．4 商務(wù)智能的核心技術(shù)
1．5 商務(wù)智能的系統(tǒng)框架
1．6 商務(wù)智能的分析流程
1．7 商務(wù)智能的主流產(chǎn)品
1．8 習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)倉庫
2．1 數(shù)據(jù)倉庫的基本概念
2．1．1 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2．1．2 數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)構(gòu)成
2．1．3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)開發(fā)概述
2．1．4 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)調(diào)研
2．1．5 信息包圖設(shè)計(jì)概念模型
2．2 多維數(shù)據(jù)模型
2．2．1 多維數(shù)據(jù)建模
2．2．2 事實(shí)表、維表和鍵的設(shè)計(jì)
2．3 在線分析處理
2．3．1 在線分析處理概況
2．3．2 在線分析處理的基本概念和典型操作
2．3．3 在線分析處理的分類
2．4 Hive簡(jiǎn)介
2．4．1 Hive的概念
2．4．2 Hive的數(shù)據(jù)模型
2．4．3 Hive與數(shù)據(jù)倉庫
2．5 習(xí)題
第3章 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的基本知識(shí)
3．2 數(shù)據(jù)類型及處理方式
3．2．1 統(tǒng)計(jì)計(jì)量角度的數(shù)據(jù)類型
3．2．2 計(jì)算機(jī)角度的數(shù)據(jù)類型
3．2．3 數(shù)據(jù)處理方式
3．3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的主要內(nèi)容
3．3．1 數(shù)據(jù)清洗
3．3．2 數(shù)據(jù)歸一化
3．3．3 數(shù)據(jù)離散化
3．3．4 數(shù)據(jù)降維
3．3．5 文本清洗
3．4 ETL
3．5 習(xí)題
第4章 相關(guān)分析
4．1 相關(guān)分析的基本原理
4．2 相關(guān)關(guān)系
4．3 相關(guān)系數(shù)
4．4 相關(guān)分析步驟
4．5 偏相關(guān)分析
4．6 習(xí)題
第5章 聚類分析
5．1 聚類的基本概念
5．2 “親疏程度”的衡量與計(jì)算
5．2．1 定距型變量個(gè)體間的距離計(jì)算
5．2．2 計(jì)數(shù)變量個(gè)體間的距離計(jì)算
5．2．3 二值變量個(gè)體間的距離計(jì)算
5．2．4 其他個(gè)體間的距離計(jì)算
5．3 聚類的方法
5．3．1 K-均值聚類算法
5．3．2 K-中間值聚類算法
5．3．3 均值漂移聚類算法
5．3．4 基于密度的聚類算法
5．3．5 高斯混合模型聚類算法
5．3．6 層次聚類算法
5．3．7 圖團(tuán)體檢測(cè)算法
5．4 習(xí)題
第6章 回歸分析
6．1 線性回歸原理
6．1．1 一元線性回歸模型
6．1．2 回歸參數(shù)的計(jì)算
6．1．3 回歸方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
……
第7章 分類分析
第8章 關(guān)聯(lián)分析
第9章 文本挖掘
第10章 大數(shù)據(jù)分析
第11章 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)
第12章 商務(wù)智能開發(fā)工具-RapidMiner
第13章 商務(wù)智能開發(fā)工具-Logis PMT大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)
參考文獻(xiàn)
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商務(wù)智能 作者簡(jiǎn)介
姓名：陳建 年齡:43 職稱職務(wù)：副教授 z高學(xué)歷：博士 工作院校(系)：上海第二工業(yè)大學(xué)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院 主要研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)
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