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- 清華大學出版社出版的圖書
- 1996年加特納集團提出的概念
商務智能
清華大學出版社出版的圖書
《商務智能》是2009年清華大學出版社出版的圖書，作者是趙衛東，定價是 28.00 元。
《商務智能》內容比較新穎、全面，案例豐富，適合計算機應用、軟體工程、信息管理、電子商務和管理科學等相關專業本科生和研究生的教材，也可作為從事商務智能的信息化人員的參考資料。商務智能是近年來企業信息化的熱點，有著廣闊的應用前景。《商務智能》首先介紹了商務智能的基本概念、商務智能系統的架構以及數據倉庫、OLAP、數據挖掘等核心技術。在此基礎上，討論了商務智能在電子商務、移動商務、知識管理、Web挖掘、企業績效管理和流程管理等領域的應用。此外，還分析了商務智能在國內外的發展趨勢。
| 第一部分 | 第二部分 | 第三部分 | 第四部分 | 第五部分 |
| 第1章商務智能概論 | 第2章商務智能系統架構 | 第6章移動商務智能 | 第12章商務智能進展 | 第13章AphaMiner數據挖掘系統 |
| 1.1商業決策需要商務智能 | 2.1商務智能系統的組成 | 6.1移動商務 | 12.1商務智能應用趨勢 | 13.1AlphaMiner簡介 |
| 1.1.1數據、信息與知識 | 2.2數據集成 | 6.2商務智能在移動商務中的應用 | 12.2商務智能在中國的發展 | 13.2AlphaMiner的應用 |
| 1.1.2管理就是決策 | 思考題 | 思考題 | 12.3商務智能動態 | 思考題 |
| 1.1.3決策需要信息和知識 | 本章參考文獻 | 本章參考文獻 | 思考題 | 本章參考文獻 |
| 1.1.4智能型企業 | 第3章數據倉庫 | 第7章商務智能與知識管理 | 本章參考文獻 | |
| 1.1.5商務智能支持商業決策 | 3.1從資料庫到數據倉庫 | 7.1知識管理 | ||
| 1.2商務智能簡介 | 3.2數據倉庫的概念 | 7.2知識管理與商務智能的關係 | ||
| 1.2.1商務智能概念 | 3.3數據集市 | 7.2.1商務智能與知識管理的區別 | ||
| 1.2.2商務智能的發展 | 3.4元數據 | 7.2.2商務智能與知識管理的聯繫 | ||
| 1.2.3商務智能的價值 | 3.5ETL | 思考題 | ||
| 1.3商務智能系統的功能 | 3.6操作數據存儲 | 本章參考文獻 | ||
| 1.4商務智能的應用 | 3.7數據倉庫模型 | 第8章Web挖掘 | ||
| 思考題 | 3.8數據挖掘查詢語言 | 8.1Web挖掘基礎 | ||
| 本章參考文獻 | 3.9醫保數據倉庫設計 | 8.2Web內容挖掘 | ||
| 思考題 | 8.3Web結構挖掘 | |||
| 本章參考文獻 | 8.4Web日誌挖掘 | |||
| 第4章在線分析處理 | 思考題 | |||
| 4.1OLAP簡介 | 本章參考文獻 | |||
| 4.2OLAP與OLTP | 第9章商務智能在企業績效管理中的應用 | |||
| 4.3OLAP操作 | 9.1企業績效管理的層次 | |||
| 4.4OLAP分類 | 9.2商務智能貫穿企業績效管理的閉環流程 | |||
| 4.5OLAP操作語言 | 9.3商務智能在企業績效管理中的應用 | |||
| 4.6流行的OLAP工具 | 9.4商務智能給企業績效管理帶來的價值 | |||
| 思考題 | 9.5企業績效管理的主要工具 | |||
| 本章參考文獻 | 思考題 | |||
| 第5章數據挖掘 | 本章參考文獻 | |||
| 5.1數據挖掘基礎 | 第10章數據挖掘在電子商務中的應用 | |||
| 5.1.1數據挖掘的概念 | 10.1電子商務需要數據挖掘 | |||
| 5.1.2數據挖掘的發展 | 10.2顧客管理 | |||
| 5.1.3數據挖掘的過程 | 10.3網站結構優化 | |||
| 5.1.4數據挖掘原語與語言 | 10.4智能搜索引擎 | |||
| 5.1.5基於組件的數據挖掘 | 10.5異常事件確定 | |||
| 5.1.6可視化技術 | 思考題 | |||
| 5.1.7數據挖掘的隱私保護 | 本章參考文獻 | |||
| 5.2數據挖掘的典型應用領域 | 第11章工作流挖掘 | |||
| 5.3數據預處理 | 11.1工作流挖掘的發展 | |||
| 5.4聚類分析 | 11.2工作流挖掘的概念與作用 | |||
| 5.4.1聚類的概念 | 11.3工作流挖掘的內容 | |||
| 5.4.2聚類分析的統計量 | 11.3.1工作流模型的重構 | |||
| 5.4.3常用聚類演演算法 | 11.3.2工作流的監控與工作流挖掘的評價 | |||
| 5.4.4其他聚類方法 | 11.3.3組織視圖挖掘 | |||
| 5.4.5離群點檢測 | 11.4工作流挖掘的應用 | |||
| 5.5分類分析 | 思考題 | |||
| 5.5.1貝葉斯分類器 | 本章參考文獻 | |||
| 5.5.2決策樹 | ||||
| 5.5.3支持向量機 | ||||
| 5.5.4BP神經網路 | ||||
| 5.5.5其他分類方法 | ||||
| 5.6關聯分析 | ||||
| 5.6.1關聯規則 | ||||
| 5.6.2Apriori演演算法 | ||||
| 5.6.3FP增長演演算法 | ||||
| 5.6.4其他關聯規則挖掘演演算法 | ||||
| 5.7序列模式挖掘 | ||||
| 5.7.1基本概念 | ||||
| 5.7.2類Aptjori演演算法 | ||||
| 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數據挖掘技術與應用的發展方向 | ||||
| 思考題 | ||||
| 本章參考文獻 |
《商務智能》介紹了商務智能的基本概念、商務智能系統的架構以及數據倉庫、OLAP，數據挖掘等核心技術，論述了商務智能在電子商務、移動商務、知識管理、Web挖掘、企業績效管理和流程管理等領域的應用。為增強感性認識，配有許多實際案例，便於學生全面了解21世紀商務智能的實際應用情況。
