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商業(yè)分析(基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)原書(shū)第11版)/數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書(shū)

商業(yè)分析(基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)原書(shū)第11版)/數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書(shū)

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2022-05-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 750
中 圖 價(jià):¥139.3(7.0折) 定價(jià)  ¥199.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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商業(yè)分析(基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)原書(shū)第11版)/數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書(shū) 版權(quán)信息

商業(yè)分析(基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)原書(shū)第11版)/數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書(shū) 本書(shū)特色

不拘泥于復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)細(xì)節(jié)，一本書(shū)帶你貫穿商業(yè)數(shù)據(jù)分析四部曲

商業(yè)分析(基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)原書(shū)第11版)/數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書(shū) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)主要介紹用于支持企業(yè)決策的分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)。除了傳統(tǒng)的決策支持應(yīng)用外，本書(shū)還介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)、聊天機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。 全書(shū)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(yù)測(cè)性分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，第三部分（第8和9章）深入研究規(guī)范性分析和大數(shù)據(jù)，第四部分（第10～13章）介紹機(jī)器人、社交網(wǎng)絡(luò)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)，第五部分（第14章）討論分析與人工智能對(duì)安全、隱私和社會(huì)等方面的影響。 本書(shū)的讀者對(duì)象包括數(shù)據(jù)分析、商務(wù)智能相關(guān)專業(yè)的學(xué)生和研究人員，以及商業(yè)分析、決策支持系統(tǒng)相關(guān)從業(yè)人員。

商業(yè)分析(基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)原書(shū)第11版)/數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書(shū) 目錄

前言
致謝
作者簡(jiǎn)介
**部分　分析和人工智能簡(jiǎn)介
第1章　用于決策支持的商務(wù)智能、分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能系統(tǒng)概述2
1.1　開(kāi)篇小插曲：通力電梯和自動(dòng)扶梯公司的智能系統(tǒng)是如何工作的3
1.2　不斷變化的商業(yè)環(huán)境、決策支持與分析需求5
1.3　決策過(guò)程和計(jì)算機(jī)化決策支持框架8
1.4　計(jì)算機(jī)決策支持向商務(wù)智能/分析/數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展20
1.5　分析概述29
1.6　相關(guān)領(lǐng)域中的分析示例37
1.7　人工智能簡(jiǎn)介50
1.8　分析與人工智能的融合58
1.9　分析生態(tài)系統(tǒng)綜述63
1.10　本書(shū)規(guī)劃64
1.11　相關(guān)資源65
本章要點(diǎn)66
討論67
參考文獻(xiàn)67
第2章　人工智能：概念、驅(qū)動(dòng)力、主要技術(shù)和商業(yè)應(yīng)用70
2.1　開(kāi)篇小插曲：INRIX解決了交通問(wèn)題71
2.2　人工智能概論73
2.3　人類智能與計(jì)算機(jī)智能79
2.4　主要人工智能技術(shù)和衍生產(chǎn)品82
2.5　人工智能對(duì)決策的支持91
2.6　人工智能在會(huì)計(jì)中的應(yīng)用95
2.7　人工智能在金融服務(wù)中的應(yīng)用97
2.8　人工智能在人力資源管理中的應(yīng)用101
2.9　人工智能在營(yíng)銷、廣告和客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用103
2.10　人工智能在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理中的應(yīng)用107
本章要點(diǎn)109
討論110
參考文獻(xiàn)111
第3章　數(shù)據(jù)性質(zhì)、統(tǒng)計(jì)建模和可視化113
3.1　開(kāi)篇小插曲：SiriusXM通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型營(yíng)銷吸引新一代的廣播消費(fèi)者114
3.2　數(shù)據(jù)的性質(zhì)117
3.3　簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分類法120
3.4　數(shù)據(jù)預(yù)處理的藝術(shù)和科學(xué)124
3.5　用于業(yè)務(wù)分析的統(tǒng)計(jì)建模133
3.6　用于推論統(tǒng)計(jì)的回歸建模143
3.7　業(yè)務(wù)報(bào)告154
3.8　數(shù)據(jù)可視化157
3.9　不同類型的圖表和圖形162
3.10　視覺(jué)分析的出現(xiàn)165
3.11　信息儀表板172
本章要點(diǎn)177
討論177
參考文獻(xiàn)178
第二部分　預(yù)測(cè)性分析/機(jī)器學(xué)習(xí)
第4章　數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程、方法和算法182
4.1　開(kāi)篇小插曲：美國(guó)邁阿密戴德警察局使用預(yù)測(cè)性分析來(lái)預(yù)測(cè)和打擊犯罪182
4.2　數(shù)據(jù)挖掘概念186
4.3　數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用196
4.4　數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程199
4.5　數(shù)據(jù)挖掘方法206
4.6　數(shù)據(jù)挖掘軟件工具221
4.7　數(shù)據(jù)挖掘隱私問(wèn)題、誤解和失誤227
本章要點(diǎn)231
討論232
參考文獻(xiàn)233
第5章　用于預(yù)測(cè)性分析的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)234
5.1　開(kāi)篇小插曲：預(yù)測(cè)建模有助于更好地理解和管理復(fù)雜的醫(yī)療程序234
5.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念237
5.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)241
5.4　支持向量機(jī)245
5.5　基于過(guò)程的支持向量機(jī)使用方法254
5.6　用于預(yù)測(cè)的*鄰近法256
5.7　樸素貝葉斯分類法260
5.8　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)268
5.9　集成建模274
本章要點(diǎn)286
討論287
參考文獻(xiàn)288
第6章　深度學(xué)習(xí)和認(rèn)知計(jì)算290
6.1　開(kāi)篇小插曲：利用深度學(xué)習(xí)和人工智能打擊欺詐291
6.2　深度學(xué)習(xí)介紹294
6.3　“淺”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)299
6.4　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)流程308
6.5　闡明ANN黑箱原理314
6.6　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)317
6.7　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)323
6.8　循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)334
6.9　實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)框架341
6.10　認(rèn)知計(jì)算344
本章要點(diǎn)354
討論356
參考文獻(xiàn)357
第7章　文本挖掘、情感分析和社交分析360
7.1　開(kāi)篇小插曲：Amadori集團(tuán)將消費(fèi)者情感轉(zhuǎn)化為近實(shí)時(shí)銷售361
7.2　文本分析和文本挖掘概述363
7.3　自然語(yǔ)言處理369
7.4　文本挖掘應(yīng)用375
7.5　文本挖掘過(guò)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(diǎn)428
討論429
參考文獻(xiàn)430
第三部分　規(guī)范性分析和大數(shù)據(jù)
第8章　規(guī)范性分析：優(yōu)化與仿真434
8.1　開(kāi)篇小插曲：費(fèi)城學(xué)區(qū)使用規(guī)范性分析來(lái)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(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)442
8.4　確定性、不確定性和風(fēng)險(xiǎn)444
8.5　電子表格決策模型446
8.6　數(shù)學(xué)規(guī)劃優(yōu)化450
8.7　多重目標(biāo)、靈敏度分析、假設(shè)分析和單變量求解460
8.8　基于決策表和決策樹(shù)的決策分析464
8.9　仿真簡(jiǎn)介466
8.10　視覺(jué)交互仿真473
本章要點(diǎn)478
討論479
參考文獻(xiàn)479
第9章　大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和位置分析：概念和工具481
9.1　開(kāi)篇小插曲：在電信公司中使用大數(shù)據(jù)方法分析客戶流失情況482
9.2　大數(shù)據(jù)定義485
9.3　大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)490
9.4　大數(shù)據(jù)技術(shù)494
9.5　大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)503
9.6　內(nèi)存分析和Apache Spark508
9.7　大數(shù)據(jù)和流分析514
9.8　大數(shù)據(jù)提供商和平臺(tái)519
9.9　云計(jì)算和業(yè)務(wù)分析526
9.10　基于位置的組織分析537
本章要點(diǎn)544
討論544
參考文獻(xiàn)545
第四部分　機(jī)器人、社交網(wǎng)絡(luò)、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)
第10章　機(jī)器人：工業(yè)和消費(fèi)者領(lǐng)域的應(yīng)用548
10.1　開(kāi)篇小插曲：機(jī)器人為患者和兒童提供情感支持548
10.2　機(jī)器人技

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商業(yè)分析(基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)原書(shū)第11版)/數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書(shū) 作者簡(jiǎn)介

杜爾森·德倫（Dursun Delen），俄克拉何馬州立大學(xué)博士，是Spears和Patterson商務(wù)分析主席，健康系統(tǒng)創(chuàng)新中心的研究主任，俄克拉何馬州立大學(xué)管理科學(xué)和信息系統(tǒng)教授。在他開(kāi)始學(xué)術(shù)生涯之前，他為一家私營(yíng)研究和顧問(wèn)公司——Knowledge Based Systems工作，該公司位于得克薩斯州。他作為一位數(shù)據(jù)科學(xué)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(tǒng)相關(guān)的研究項(xiàng)目，由聯(lián)邦機(jī)構(gòu)資助，如DOD、NASA、NIST和DOE。德倫博士的研究發(fā)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(jīng)常被邀請(qǐng)參加國(guó)內(nèi)和靠前會(huì)議來(lái)報(bào)告數(shù)據(jù)/文本挖掘、商務(wù)智能、決策支持系統(tǒng)和知識(shí)管理的相關(guān)主題內(nèi)容。他在第四屆關(guān)于網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和增強(qiáng)信息系統(tǒng)管理靠前會(huì)議（2008年9月2～4日在韓國(guó)首爾）上是共同主席，在各種信息系統(tǒng)會(huì)議作為主席服務(wù)。他是International Journal of Experimental Algorithms、International Journalof RF Technologies和Journal of Decision Analytics的副主編。同時(shí)也是5家其他技術(shù)期刊的編委。他的研究和教學(xué)領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)與文本挖掘、決策支持系統(tǒng)、知識(shí)管理、商務(wù)智能及企業(yè)建模。

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