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商業分析(基于數據科學及人工智能技術的決策支持系統原書第11版)/數據分析與決策技術叢書 版權信息
- ISBN：9787111704355
- 條形碼：9787111704355 ; 978-7-111-70435-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
商業分析(基于數據科學及人工智能技術的決策支持系統原書第11版)/數據分析與決策技術叢書 本書特色
不拘泥于復雜的算法和數據分析技術細節，一本書帶你貫穿商業數據分析四部曲
商業分析(基于數據科學及人工智能技術的決策支持系統原書第11版)/數據分析與決策技術叢書 內容簡介
本書主要介紹用于支持企業決策的分析、數據科學和人工智能技術。除了傳統的決策支持應用外，本書還介紹了人工智能、機器學習、機器人技術、聊天機器人、物聯網和互聯網技術。 全書分為五部分，**部分（～3章）概述分析與人工智能，第二部分（第4～7章）介紹預測性分析和機器學習，第三部分（第8和9章）深入研究規范性分析和大數據，第四部分（第10～13章）介紹機器人、社交網絡、人工智能和物聯網，第五部分（第14章）討論分析與人工智能對安全、隱私和社會等方面的影響。 本書的讀者對象包括數據分析、商務智能相關專業的學生和研究人員，以及商業分析、決策支持系統相關從業人員。
商業分析(基于數據科學及人工智能技術的決策支持系統原書第11版)/數據分析與決策技術叢書 目錄
前言
致謝
作者簡介
**部分 分析和人工智能簡介
第1章 用于決策支持的商務智能、分析、數據科學和人工智能系統概述2
1.1 開篇小插曲：通力電梯和自動扶梯公司的智能系統是如何工作的3
1.2 不斷變化的商業環境、決策支持與分析需求5
1.3 決策過程和計算機化決策支持框架8
1.4 計算機決策支持向商務智能/分析/數據科學的發展20
1.5 分析概述29
1.6 相關領域中的分析示例37
1.7 人工智能簡介50
1.8 分析與人工智能的融合58
1.9 分析生態系統綜述63
1.10 本書規劃64
1.11 相關資源65
本章要點66
討論67
參考文獻67
第2章 人工智能：概念、驅動力、主要技術和商業應用70
2.1 開篇小插曲：INRIX解決了交通問題71
2.2 人工智能概論73
2.3 人類智能與計算機智能79
2.4 主要人工智能技術和衍生產品82
2.5 人工智能對決策的支持91
2.6 人工智能在會計中的應用95
2.7 人工智能在金融服務中的應用97
2.8 人工智能在人力資源管理中的應用101
2.9 人工智能在營銷、廣告和客戶關系管理中的應用103
2.10 人工智能在生產運營管理中的應用107
本章要點109
討論110
參考文獻111
第3章 數據性質、統計建模和可視化113
3.1 開篇小插曲：SiriusXM通過數據驅動型營銷吸引新一代的廣播消費者114
3.2 數據的性質117
3.3 簡單的數據分類法120
3.4 數據預處理的藝術和科學124
3.5 用于業務分析的統計建模133
3.6 用于推論統計的回歸建模143
3.7 業務報告154
3.8 數據可視化157
3.9 不同類型的圖表和圖形162
3.10 視覺分析的出現165
3.11 信息儀表板172
本章要點177
討論177
參考文獻178
第二部分 預測性分析/機器學習
第4章 數據挖掘過程、方法和算法182
4.1 開篇小插曲：美國邁阿密戴德警察局使用預測性分析來預測和打擊犯罪182
4.2 數據挖掘概念186
4.3 數據挖掘應用196
4.4 數據挖掘過程199
4.5 數據挖掘方法206
4.6 數據挖掘軟件工具221
4.7 數據挖掘隱私問題、誤解和失誤227
本章要點231
討論232
參考文獻233
第5章 用于預測性分析的機器學習技術234
5.1 開篇小插曲：預測建模有助于更好地理解和管理復雜的醫療程序234
5.2 神經網絡的基本概念237
5.3 神經網絡架構241
5.4 支持向量機245
5.5 基于過程的支持向量機使用方法254
5.6 用于預測的*鄰近法256
5.7 樸素貝葉斯分類法260
5.8 貝葉斯網絡268
5.9 集成建模274
本章要點286
討論287
參考文獻288
第6章 深度學習和認知計算290
6.1 開篇小插曲：利用深度學習和人工智能打擊欺詐291
6.2 深度學習介紹294
6.3 “淺”神經網絡基礎299
6.4 基于神經網絡系統的開發流程308
6.5 闡明ANN黑箱原理314
6.6 深度神經網絡317
6.7 卷積神經網絡323
6.8 循環網絡和長短期記憶網絡334
6.9 實現深度學習的計算機框架341
6.10 認知計算344
本章要點354
討論356
參考文獻357
第7章 文本挖掘、情感分析和社交分析360
7.1 開篇小插曲：Amadori集團將消費者情感轉化為近實時銷售361
7.2 文本分析和文本挖掘概述363
7.3 自然語言處理369
7.4 文本挖掘應用375
7.5 文本挖掘過程382
7.6 情感分析390
7.7 Web挖掘概述401
7.8 搜索引擎406
7.9 Web使用情況挖掘（Web分析）413
7.10 社交分析419
本章要點428
討論429
參考文獻430
第三部分 規范性分析和大數據
第8章 規范性分析：優化與仿真434
8.1 開篇小插曲：費城學區使用規范性分析來尋找外包巴士路線的*佳解決方案435
8.2 基于模型的決策436
8.3 決策支持的數學模型的結構442
8.4 確定性、不確定性和風險444
8.5 電子表格決策模型446
8.6 數學規劃優化450
8.7 多重目標、靈敏度分析、假設分析和單變量求解460
8.8 基于決策表和決策樹的決策分析464
8.9 仿真簡介466
8.10 視覺交互仿真473
本章要點478
討論479
參考文獻479
第9章 大數據、云計算和位置分析：概念和工具481
9.1 開篇小插曲：在電信公司中使用大數據方法分析客戶流失情況482
9.2 大數據定義485
9.3 大數據分析基礎490
9.4 大數據技術494
9.5 大數據與數據倉庫503
9.6 內存分析和Apache Spark508
9.7 大數據和流分析514
9.8 大數據提供商和平臺519
9.9 云計算和業務分析526
9.10 基于位置的組織分析537
本章要點544
討論544
參考文獻545
第四部分 機器人、社交網絡、人工智能與物聯網
第10章 機器人：工業和消費者領域的應用548
10.1 開篇小插曲：機器人為患者和兒童提供情感支持548
10.2 機器人技
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商業分析(基于數據科學及人工智能技術的決策支持系統原書第11版)/數據分析與決策技術叢書 作者簡介
杜爾森·德倫（Dursun Delen），俄克拉何馬州立大學博士，是Spears和Patterson商務分析主席，健康系統創新中心的研究主任，俄克拉何馬州立大學管理科學和信息系統教授。在他開始學術生涯之前，他為一家私營研究和顧問公司——Knowledge Based Systems工作，該公司位于得克薩斯州。他作為一位數據科學家工作了5年，在此期間，他主持了許多決策支持和其他信息系統相關的研究項目，由聯邦機構資助，如DOD、NASA、NIST和DOE。德倫博士的研究發表在許多核心期刊上，包括Decision Support Systems、Communications of the ACM、Computers and Operations Research、Computers in Industry、Journal of Production Operations Management、Artifi Intelligence in Medicine和Expert Systems with Applications等。他出版了4本教材：Advanced Data Mining Techniques（Springer，2008）、Decision Support and Business Intelligence Systems（Prentice Hall，2010）、Business Intelligence：A Managerial Approach（Prentice Hall，2010）、Practical Text Mining（Elsevier，2012）。他經常被邀請參加國內和靠前會議來報告數據/文本挖掘、商務智能、決策支持系統和知識管理的相關主題內容。他在第四屆關于網絡計算和增強信息系統管理靠前會議（2008年9月2～4日在韓國首爾）上是共同主席，在各種信息系統會議作為主席服務。他是International Journal of Experimental Algorithms、International Journalof RF Technologies和Journal of Decision Analytics的副主編。同時也是5家其他技術期刊的編委。他的研究和教學領域包括數據與文本挖掘、決策支持系統、知識管理、商務智能及企業建模。
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