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商務(wù)智能

作者：馬剛
出版社：東北財經(jīng)大學出版社出版時間：2010-07-01
開本： 16開 頁數(shù)： 454頁
本類榜單：管理銷量榜
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商務(wù)智能 版權(quán)信息

  • ISBN：9787565400469
  • 條形碼：9787565400469 ; 978-7-5654-0046-9
  • 裝幀：暫無
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

商務(wù)智能 本書特色

《商務(wù)智能》：21世紀高等院校電子商務(wù)教育系列教材

商務(wù)智能 目錄

第1章 商務(wù)智能概述學習目標1.1 商務(wù)智能產(chǎn)生的背景1.2 商務(wù)智能的概念1.3 商務(wù)智能的發(fā)展過程1.4 商務(wù)智能系統(tǒng)概述1.5 決策支持系統(tǒng)1.6 商務(wù)智能的發(fā)展與現(xiàn)狀本章小結(jié)復習思考題第2章 數(shù)據(jù)倉庫概述學習目標2.1 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生與發(fā)展2.2 數(shù)據(jù)倉庫的概念與特征2.3 數(shù)據(jù)倉庫中的重要名詞2.4 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織2.5 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)2.6 操作型數(shù)據(jù)存儲ODS本章小結(jié)復習思考題第3章 聯(lián)機分析處理學習目標3.1 聯(lián)機分析處理概念3.2 OLAP的多維數(shù)據(jù)分析3.3 OLAP的數(shù)據(jù)組織3.4 數(shù)據(jù)立方體的計算3.5 OLAP的體系結(jié)構(gòu)與展現(xiàn)方式3.6 OLAP開發(fā)工具本章小結(jié)復習思考題第4章 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計學習目標4.1 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計的三級數(shù)據(jù)模型4.2 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法和步驟4.3 需求分析4.4 概念模型設(shè)計4.5 邏輯模型設(shè)計4.6 物理模型設(shè)計4.7 ETL設(shè)計4.8 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計實例——零售業(yè)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第5章 數(shù)據(jù)倉庫實施學習目標5.1 商務(wù)智能開發(fā)工具5.2 SQL Server數(shù)據(jù)倉庫方案實施5.3 設(shè)計與創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫5.4 使用SSIS設(shè)計ETL5.5 創(chuàng)建OLAP數(shù)據(jù)立方體5.6 多維表達式MDX5.7 商務(wù)智能的前端展示本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第6章 數(shù)據(jù)挖掘概述學習目標6.1 數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生6.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義6.3 數(shù)據(jù)挖掘的分類6.4 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)6.5 數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)和工具6.6 數(shù)據(jù)預處理6.7 數(shù)據(jù)挖掘流程6.8 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用與發(fā)展趨勢本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第7章 數(shù)據(jù)挖掘基本算法學習目標7.1 數(shù)據(jù)挖掘基本分析方法7.2 關(guān)聯(lián)分析7.3 序列模式分析7.4 分類分析7.5 聚類分析本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第8章 統(tǒng)計方法與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學習目標8.1 觀察數(shù)據(jù)8.2 假設(shè)檢驗8.3 預測回歸問題8.4 方差分析8.5 貝葉斯定理8.6 樸素貝葉斯分類8.7 貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第9章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習目標9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述9.2 人工神經(jīng)元模型9.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)9.4 感知機9.5 多層前饋型網(wǎng)絡(luò)9.6 后向傳播9.7 解釋結(jié)果9.8 學習任務(wù)9.9 競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第10章 web數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習目標10.1 web數(shù)據(jù)挖掘概述10.2 web內(nèi)容挖掘10.3 web結(jié)構(gòu)挖掘10.4 ’web使用挖掘10.5 web數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用10.6 web數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點與發(fā)展趨勢本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第11章 數(shù)據(jù)挖掘工具學習目標11.1 SQLServer數(shù)據(jù)挖掘方案實施11.2 OLE DB for DM規(guī)范11.3 Microsoft數(shù)據(jù)挖掘模型的使用11.4 SQL Server數(shù)據(jù)挖掘編程本章小結(jié)復習思考題技能實訓題第12章 商務(wù)智能的設(shè)計與實現(xiàn)學習目標12.1 商務(wù)智能的設(shè)計與實施12.2 幾種商務(wù)智能解決方案介紹12.3 商務(wù)智能系統(tǒng)設(shè)計案例分析12.4 商務(wù)智能的應(yīng)用本章小結(jié)復習思考題技能實訓題主要參考文獻
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商務(wù)智能 節(jié)選

《商務(wù)智能》內(nèi)容簡介：從總體上看，由于發(fā)達國家發(fā)展市場經(jīng)濟的歷史較長，市場經(jīng)濟體制也比較成熟，因而其電子商務(wù)理論及相應(yīng)的學科建設(shè)確實比我國領(lǐng)先一步，所以學習和借鑒發(fā)達國家的電子商務(wù)理論成果十分必要。同時，我國在經(jīng)歷了30年的改革開放后，企業(yè)的體制、機制改革和技術(shù)進步已取得了巨大的成績，在電子商務(wù)實踐方面也積累了不少很有特色的成功經(jīng)驗，值得總結(jié)提煉。在教材的編寫過程中，編者們廣泛參考和吸取國內(nèi)外相關(guān)教材的優(yōu)點，盡量做到既符合國際發(fā)展潮流，又切實反映中國電子商務(wù)實際情況。

商務(wù)智能 相關(guān)資料

插圖：1.1.2 企業(yè)運營模式的改變隨著計算機技術(shù)、多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，客戶獲得產(chǎn)品和服務(wù)的渠道更為暢通，傳統(tǒng)的“以生產(chǎn)為中心”的經(jīng)營策略很難再適應(yīng)這些改變，企業(yè)逐步轉(zhuǎn)向“以客戶為中心”面向服務(wù)的運營模式，從傳統(tǒng)的推式營銷向拉式營銷轉(zhuǎn)變。在市場競爭中，企業(yè)必須能及時、準確地了解客戶的需求，為客戶提供個性化的服務(wù)，這就要求企業(yè)能迅速地獲取客戶的信息。同時，隨著因特網(wǎng)的普及和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷成熟，在新的以電子商務(wù)為背景的企業(yè)不斷涌現(xiàn)的同時，傳統(tǒng)的企業(yè)也為降低成本和尋找新的利潤增長點，紛紛實施電子商務(wù)，形成“鼠標+水泥”模式。電子商務(wù)正在改變著全球商務(wù)活動的方式，電子商務(wù)現(xiàn)在既是一種企業(yè)運營商務(wù)模式，也是企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的組成部分，還是一種企業(yè)運作環(huán)境。電子商務(wù)由起步階段轉(zhuǎn)化到蓬勃發(fā)展的應(yīng)用階段，信息流的急劇增長，不僅豐富了電子商務(wù)的內(nèi)容，擴展了電子商務(wù)的應(yīng)用，同時也增加了信息的復雜性。電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈中，不管是企業(yè)、客戶、合作伙伴還是服務(wù)提供商都提出了大量的商務(wù)智能要求。建立在因特網(wǎng)之上的企業(yè)經(jīng)營模式以及電子商務(wù)、電子郵件、電子數(shù)據(jù)交換、電子支付系統(tǒng)、電子營銷等技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，為商務(wù)智能提供了市場和生存環(huán)境。1.1.3 市場競爭壓力下對快速決策的要求全球經(jīng)濟一體化的進程以及信息技術(shù)的發(fā)展，消除了許多流通壁壘，管理者所面臨的外部環(huán)境正在迅速發(fā)生變化，企業(yè)比以往任何時候都面臨著更為復雜的生存環(huán)境。激烈競爭的市場對企業(yè)制定決策的質(zhì)量、速度的要求更高了。哪些市場將提供給我們的業(yè)務(wù)最快速的增長？哪些產(chǎn)品將給我們提供更豐厚的利潤？哪些客戶是我們的優(yōu)質(zhì)客戶？哪些客戶是我們的忠實客戶？企業(yè)的盈虧平衡點在哪里？這些都需要建立在分析與利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。而傳統(tǒng)的分析工具整合能力有限，實用性和應(yīng)變能力不強，傳統(tǒng)報告也有多細節(jié)少趨勢、格式固定、時效性差、流動性差、對問題的解答往往不徹底等不足，使得企業(yè)決策者很難快速準確地獲得信息，及時做出決策。隨著競爭的加劇，企業(yè)快速決策的需要，促使著人們積極探索能及時、準確分析信息的工具，這推動了商務(wù)智能技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展。商務(wù)智能的出現(xiàn)很好地滿足了企業(yè)管理決策層快速、準確決策的需要。

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