商務(wù)智能（第2版）

第一部分 商務(wù)智能基礎(chǔ)
第1章 商務(wù)智能概論
1.1 商業(yè)決策需要商務(wù)智能
1.1.1 數(shù)據(jù)、信息與知識
1.1.2 管理就是決策
1.1.3 決策需要信息和知識
1.1.4 智能型企業(yè)
1.1.5 商務(wù)智能支持商業(yè)決策
1.1.6 新一代的決策支持系統(tǒng)
1.2 商務(wù)智能簡介
1.2.1 商務(wù)智能概念
1.2.2 商務(wù)智能的發(fā)展
1.2.3 商務(wù)智能的價值
1.3 商務(wù)智能系統(tǒng)的功能
1.4 商務(wù)智能的應(yīng)用
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第二部分 商務(wù)智能核心技術(shù)
第2章 商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)
2.1 商務(wù)智能系統(tǒng)的組成
2.2 數(shù)據(jù)集成
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第3章 數(shù)據(jù)倉庫
3.1 從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫
3.2 數(shù)據(jù)倉庫的概念
3.3 數(shù)據(jù)集市
3.4 元數(shù)據(jù)
3.5 ETL
3.6 操作數(shù)據(jù)存儲
3.7 數(shù)據(jù)倉庫模型
3.8 數(shù)據(jù)挖掘查詢語言
3.9 醫(yī)保數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計
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第4章 在線分析處理
4.1 OLAP簡介
4.2 OLTP與OLAP的區(qū)別
4.3 OLAP操作
4.4 OLAP的分類
4.5 OLAP操作語言
4.6 流行的OLAP工具
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第5章 數(shù)據(jù)挖掘
5.1 數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)
5.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念
5.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
5.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過程
5.1.4 數(shù)據(jù)挖掘原語與語言
5.1.5 基于組件的數(shù)據(jù)挖掘
5.1.6 可視化技術(shù)
5.1.7 數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護(hù)
5.2 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用領(lǐng)域
5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.4 聚類分析
5.4.1 聚類的概念
5.4.2 聚類分析的統(tǒng)計量
5.4.3 常用聚類算法
5.4.4 其他聚類方法
5.4.5 離群點(diǎn)檢測
5.5 分類分析
5.5.1 貝葉斯分類器
5.5.2 決策樹
5.5.3 支持向量機(jī)
5.5.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5.5 其他分類方法
5.6 關(guān)聯(lián)分析
5.6.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則
5.6.2 Apriori算法
5.6.3 FP增長算法
5.6.4 其他關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
5.7 序列模式挖掘
5.7.1 基本概念
5.7.2 類Apriori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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展方向
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第三部分 商務(wù)智能應(yīng)用
第6章 移動商務(wù)智能
6.1 移動商務(wù)
6.2 商務(wù)智能在移動商務(wù)中的應(yīng)用
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思考題
第7章 商務(wù)智能與知識管理
7.1 知識管理
7.2 知識管理與商務(wù)智能的關(guān)系
7.2.1 商務(wù)智能與知識管理的區(qū)別
7.2.2 商務(wù)智能與知識管理的聯(lián)系
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思考題
第8章 Web挖掘
8.1 Web挖掘基礎(chǔ)
8.2 Web內(nèi)容挖掘
8.3 Web結(jié)構(gòu)挖掘
8.4 Web日志挖掘
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第9章 商務(wù)智能在企業(yè)績效管理中的應(yīng)用
9.1 企業(yè)績效管理的層次
9.2 商務(wù)智能貫穿企業(yè)績效管理的閉環(huán)流程
9.3 商務(wù)智能在企業(yè)績效管理中的應(yīng)用
9.4 商務(wù)智能給企業(yè)績效管理帶來的價值
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第10章 數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用
10.1 電子商務(wù)需要數(shù)據(jù)挖掘
10.2 顧客管理
10.3 網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化
10.4 智能搜索引擎
10.5 異常事件確定
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第11章 工作流挖掘
11.1 工作流挖掘的發(fā)展
11.2 工作流挖掘的概念與作用
11.2.1 工作流挖掘的概念
11.2.2 工作流挖掘的作用
11.3 工作流挖掘的內(nèi)容
11.3.1 工作流模型的重構(gòu)
11.3.2 工作流的監(jiān)控與工作流挖掘的評價
11.3.3 組織視圖挖掘
11.4 工作流挖掘的應(yīng)用
11.4.1 流程監(jiān)控
11.4.2 流程優(yōu)化
11.4.3 社會關(guān)系分析
11.4.4 工作流挖掘在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用
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第12章 RFID數(shù)據(jù)挖掘
12.1 RFID數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
12.2 RFID數(shù)據(jù)挖掘的作用
12.3 RFID 數(shù)據(jù)分析的典型應(yīng)用
12.3.1 零售倉儲
12.3.2 通關(guān)檢查
12.3.3 運(yùn)輸管理
12.3.4 醫(yī)療管理
12.3.5 其他應(yīng)用
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第四部分 商務(wù)智能發(fā)展
第13章 商務(wù)智能進(jìn)展
13.1 商務(wù)智能應(yīng)用趨勢
13.2 商務(wù)智能在中國的發(fā)展
13.3 商務(wù)智能動態(tài)
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第五部分 實驗
第14章 商務(wù)智能實驗
14.1 應(yīng)用SAP Xcelsius Engage創(chuàng)建儀表盤
14.2 基于Cognos(IBM)的OLAP分析
14.3 AlphaMiner數(shù)據(jù)挖掘
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思考題