《商務智慧型方法與套用》是2013年出版的圖書，作者是劉紅岩。《商務智慧型方法與套用(中國高等院校信息系統學科課程體系CIS2011規劃教材)》主要介紹商務智慧型的基本概念、主要功能、系統架構，以及數據分析和數據管理的主要方法和技術。全書內容分為5個部分，分別介紹了數據倉庫、線上分析處理以及數據挖掘的建模、分析和評價方法，涵蓋多維數據模型的建模、多維分析方法以及各種知識發現方法(包括關聯分析、分類、聚類、數值預測、序列模式挖掘、社會網路分析、數據流數據挖掘、多關係數據挖掘以及協同過濾和意見挖掘等)；通過案例介紹了商務智慧型系統的套用；還介紹了常用軟體系統及其使用方法，並對商務智慧型對社會的影響和未來發展進行了分析和展望。
基本介紹
- 作者：劉紅岩
- ISBN：9787302310099
- 頁數：196
- 定價：25.00元
- 出版時間：2013-5
內容介紹,特點,圖書目錄,
內容介紹
商務智慧型是從大量數據中發現隱含的知識，輔助管理人員做出科學決策的方法、系統和套用。
特點
劉紅岩編著的《商務智慧型方法與套用(中國高等院校信息系統學科課程體系CIS2011規劃教材)》內容具體、新穎、豐富、易於理解，反映了商務智慧型的最新發展趨勢，適合作為信息管理、計算機套用、電子商務以及管理專業本科生和碩士生的教材，也可以作為數據分析人員的參考資料。
圖書目錄
第Ⅰ部分商務智慧型概念及過程
第1章導言
1.1商務智慧型的基本概念
1.1.1數據
1.1.2信息和知識
1.2商務智慧型的系統構成
1.3商務智慧型的發展歷史
練習題1
第2章商務智慧型過程
2.1商務智慧型系統的開發方法
2.1.1商務智慧型系統的開發過程
2.1.2商務智慧型系統成功的關鍵因素
2.2資料庫與數據倉庫
2.3線上分析處理與線上事務處理
2.4商務智慧型與決策支持系統
練習題2
第Ⅱ部分商務智慧型方法
第3章關聯分析
3.1頻繁模式與關聯規則
3.2頻繁項集的典型挖掘方法
3.2.1逐層發現算法Apriori
3.2.2無候選集發現算法FPgrowth
3.3關聯規則的生成方法
3.4關聯規則的其他類型
3.4.1多層次關聯規則
3.4.2負模式
3.4.3結構化數據中的關聯分析
3.5關聯規則的興趣度的其他度量
練習題3
第4章分類
4.1分類的概念
4.2決策樹分類方法
4.2.1決策樹的構建過程
4.2.2屬性的類型及分裂條件
4.2.3決策樹的剪枝
4.3樸素貝葉斯分類
4.4k近鄰分類
4.5分類性能的度量方法
4.5.1測試數據集的構造
4.5.2分類性能的度量指標
4.5.3不同分類模型的比較
練習題4
第5章數值預測
5.1數值預測的概念
5.2回歸方法
5.2.1一元線性回歸
5.2.2多元線性回歸
5.2.3非線性回歸
5.3回歸樹與模型樹
5.3.1模型樹的構建
5.3.2模型樹的剪枝
5.3.3算法
5.4k近鄰數值預測
5.5預測誤差的度量
練習題5
第6章聚類分析
6.1概述
6.1.1聚類的概念
6.1.2聚類方法分類
6.2相似度衡量方法
6.2.1數據類型
6.2.2基於內容的相似度衡量
6.2.3基於連結的相似度衡量
6.3k均值聚類法
6.4層次聚類方法
6.5DBSCAN方法
6.6聚類效果衡量方法
練習題6
第Ⅲ部分基礎技術
第7章數據預處理
7.1數據預處理的原因和任務
7.2數據規範化
7.3數據離散化
7.3.1分箱離散化
7.3.2基於熵的離散化
7.3.3離散化方法ChiMerge
7.4數據清洗
7.5特徵提取與特徵選擇
7.5.1特徵選擇
7.5.2特徵提取
練習題7
第8章數據倉庫
8.1數據倉庫的基本概念
8.2數據倉庫的體系結構
8.3多維數據模型
8.3.1多維數據模型的概念
8.3.2多維數據模型的構建方法
8.4數據倉庫項目的開發
8.4.1數據倉庫的開發模式
8.4.2數據倉庫開發過程
練習題8
第9章線上分析處理
9.1線上分析處理簡介
9.2多維數據模型中的層次設計
9.3立方體的定義和計算
9.4OLAP的多維數據分析
練習題9
第10章商務智慧型可視化
10.1商務智慧型可視化的類型
10.2數據可視化
10.3過程和結果可視化
10.4積分卡和儀錶盤
練習題10
第Ⅳ部分套用與系統
第11章商務智慧型套用
11.1商務智慧型套用領域
11.1.1關係行銷
11.1.2生產管理
11.2推薦系統
11.2.1基於用戶的協同過濾
11.2.2基於產品的協同過濾
11.2.3基於內容的推薦方法
11.3意見挖掘
11.3.1特徵和意見的抽取
11.3.2意見極性判斷
練習題11
第12章商務智慧型系統
12.1開源數據挖掘軟體
12.1.1概述
12.1.2Weka
12.2商品化的商務智慧型系統
練習題12
第Ⅴ部分深度套用與發展
第13章複雜數據的商務智慧型分析
方法
13.1序列模式挖掘
13.1.1序列模式的定義
13.1.2序列模式挖掘算法
13.2社會網路分析
13.2.1中心度分析
13.2.2連結分析
13.3數據流數據挖掘
13.4多關係數據挖掘
練習題13
第14章商務智慧型的社會影響與
發展
14.1商務智慧型中的隱私保護
14.2移動商務智慧型
14.3雲商務智慧型
練習題14
參考文獻
