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| 編輯推薦： |
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在前四个版本的基础上，总结了多家兄弟院校使用过程中存在的一些问题，并结合学科*的进展以及课程教学的要求，对教材内容进行了大幅的修改。其中不仅删除了一些过时的内容，而且还补充了新内容，尤其是对实验的内容进行了重写，配套的在线课程资源也丰富了很多，使教材适用更广泛的学生群体，推动了混合式教学改革。
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| 內容簡介： |
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商务智能是企业数字运营的大脑，应用越来越广泛。《商务智能(第五版)》首先介绍了商务智能的基本概念、商务智能系统的架构以及数据仓库、可视化分析和数据挖掘等核心技术。然后在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理、大数据管理和社会化网络分析等领域的应用。此外，还分析了商务智能在国内外的发展趋势。*后，介绍了商务智能分析工具网络爬虫、Tableau、数据挖掘软件SPSS Modeler、Python等工具的使用以及详细案例。
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| 關於作者： |
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复旦大学计算机科学技术学院副教授，被评为教育部在线教育研究中心“智慧教学之星”。商务智能被评为上海市精品课程，CMOOC联盟线上线下混合式教学改革项目，获得2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。主持国家自然科学基金2项以及上海市浦江人才以及企业合作课题等20多项项目。已在国内外刊物和学术会议发表论文90多篇。出版著作和教材10多部。获得上海市2015年上海市科技进步二等奖。
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| 目錄：
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部分商务智能基础
第1章商务智能概论
1.1商业决策需要商务智能
1.1.1数据、信息与知识
1.1.2管理就是决策
1.1.3决策需要信息和知识
1.1.4智能型企业
1.1.5商务智能支持商业决策
1.1.6新一代的决策支持系统
1.2商务智能简介
1.2.1商务智能的概念
1.2.2商务智能的发展
1.2.3商务智能的价值
1.3商务智能系统的功能
1.4商务智能的应用
本章参考文献
思考题
第二部分商务智能核心技术
第2章商务智能系统架构
2.1商务智能系统的组成
2.2数据集成
本章参考文献
思考题
第3章数据仓库
3.1从数据库到数据仓库
3.2数据仓库的概念
3.3数据集市
3.4元数据
3.5ETL
3.6操作型数据存储
3.7数据仓库模型
3.8数据挖掘查询语言
3.9医保数据仓库设计
3.10数据湖
3.11数据中台
本章参考文献
思考题
第4章在线分析处理
4.1OLAP简介
4.2OLTP与OLAP的区别
4.3OLAP操作
4.4OLAP的分类
4.5OLAP操作语言
本章参考文献
思考题
第5章数据挖掘
5.1数据挖掘的基础
5.1.1数据挖掘的概念
5.1.2数据挖掘的发展
5.1.3数据挖掘的过程
5.1.4数据挖掘原语与语言
5.1.5基于组件的数据挖掘
5.1.6数据可视化
5.1.7数据挖掘的隐私保护
5.2数据挖掘的典型应用领域
5.3数据预处理
5.4聚类分析
5.4.1聚类的概念
5.4.2聚类分析的统计量
5.4.3常用聚类算法
5.4.4其他聚类方法
5.4.5离群点检测
5.5分类分析
5.5.1贝叶斯分类器
5.5.2决策树
5.5.3支持向量机
5.5.4反向传播神经网络
5.5.5其他分类方法
5.6关联分析
5.6.1关联规则
5.6.2Apriori算法
5.6.3FP增长算法
5.6.4其他关联规则挖掘算法
5.7序列模式挖掘
5.7.1基本概念
5.7.2类Apriori算法
5.8回归分析
5.8.1一元回归分析
5.8.2多元线性回归分析
5.8.3其他回归分析
5.9时间序列分析
5.10数据挖掘技术与应用的发展方向
本章参考文献
思考题
第三部分商务智能应用
第6章移动商务智能
6.1移动商务
6.2商务智能在移动商务中的应用
本章参考文献
思考题
第7章商务智能与知识管理
7.1知识管理
7.2商务智能与知识管理的关系
7.2.1商务智能与知识管理的区别
7.2.2商务智能与知识管理的联系
本章参考文献
思考题
第8章Web挖掘
8.1Web挖掘基础
8.2Web内容挖掘
8.3Web结构挖掘
8.4Web日志挖掘
本章参考文献
思考题
第9章商务智能在企业绩效管理中的应用
9.1企业绩效管理的层次
9.2商务智能贯穿企业绩效管理的闭环流程
9.3商务智能在企业绩效管理中的应用
9.4商务智能给企业绩效管理带来的价值
本章参考文献
思考题
第10章数据挖掘在电子商务中的应用
10.1电子商务需要数据挖掘
10.2顾客管理
10.3网站结构优化
10.4智能搜索引擎
10.5异常事件确定
本章参考文献
思考题
第11章工作流挖掘
11.1工作流挖掘的发展
11.2工作流挖掘的概念与作用
11.2.1工作流挖掘的概念
11.2.2工作流挖掘的作用
11.3工作流挖掘的内容
11.3.1工作流模型的重构
11.3.2工作流的监控与工作流挖掘的评价
11.3.3组织视图挖掘
11.4工作流挖掘的应用
11.4.1流程监控
11.4.2流程优化
11.4.3社会关系分析
11.4.4工作流挖掘在其他领域中的应用
本章参考文献
思考题
第12章RFID数据挖掘
12.1RFID数据挖掘的发展
12.2RFID数据挖掘的作用
12.3RFID数据分析的典型应用
12.3.1零售仓储
12.3.2通关检查
12.3.3运输管理
12.3.4医疗管理
12.3.5其他应用
本章参考文献
思考题
第13章大数据分析
13.1大数据核心技术基础
13.1.1大数据存储
13.1.2大数据处理
13.1.3大数据应用
13.1.4Hadoop开源架构
13.2大数据分析的基本流程
13.3大数据分析方法
13.4基于新浪微博的情感分析
13.5基于表情符号的微博情感预测
本章参考文献
思考题
第四部分商务智能发展
第14章商务智能进展
14.1商务智能的应用趋势
14.2商务智能在中国的发展
14.3商务智能动态
本章参考文献
思考题
第五部分实验
第15章商务智能实验
15.1二手房价格影响因素的可视化分析
15.2使用Tableau可视化进行数据联动
15.3电商用户情感分析
15.4旅游数据分析
15.5银行客户分析
15.6银行客户流失分析
思考题
附录AAnaconda的安装与使用
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| 內容試閱：
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“互联网 ”的快速普及，各种企业信息管理系统逐步应用于不同规模的企业，数字化运营已经成为企业的标配。人工智能的兴起，进一步提升了企业信息管理系统的数据分析能力，使得企业各级人员在做决策时，不再仅仅依赖传统商务智能系统提供的报表、在线分析处理和简单的数据挖掘结果，而是可以利用新兴的大数据挖掘、深度学习等模型，对多模态的数据进行深入的加工，从而提升了企业信息管理系统的智能性，辅助各岗位的决策者更高效地、自动化地进行决策。
纵观商务智能的应用，其市场随着相关技术的进步以及竞争的激化，近几年变化比较大。智能是软件未来发展的方向，商务数据分析功能已经成为企业管理软件的标配，并成为数据中台的核心。云计算、物联网、大数据分析、深度学习等新一代的信息技术已经融入各种商务智能系统。未来对企业经营的各类多模态数据的利用深度还会进一步增强。
上述商务数据分析发展的背景，对国内数据分析人才的培养也提出了相应的挑战。越来越多的高校开设商务智能相关课程，如何与业界的发展以及相应的人才需求相匹配就成为高校教学突出的问题，一本合适的商务智能教材尤为必要。
《商务智能（第五版）》在前四版的基础上，总结了多家兄弟院校在使用过程中发现的一些问题，并结合学科的进展以及课程教学的要求，对教材内容进行了大幅的修改。其中不仅删除了一些过时的内容，而且还补充了新内容，尤其是对实验的内容进行了重写，配套的在线课程资源也丰富了很多，使教材适用于更广泛的学生群体，可推动混合式教学的改革。
具体来说，《商务智能（第五版）》做了如下修订：
（1） 删除了一些过时的理论知识、案例和实验等内容，使课程内容与时俱进，尽量与商务数据分析的实际应用保持一致。
（2） 补充了多种数据挖掘算法的介绍和应用案例（参考文献）等，并应用主流的数据可视化、数据挖掘或机器学习工具、语言，对可视化分析、数据挖掘或机器学习应用等进行实例解释，并使用Python语言对上述应用进行实现。
（3） 强化了实验部分的内容，重新设计了5个新的实验，覆盖了数据爬取、可视化、在线分析处理、数据挖掘等商务智能的核心内容，通过这些典型的案例，阐述数据分析的流程以及其中遇到的关键问题的解决方法，满足商务智能课程实验或实训的要求。
（4） 使用Tableau、SPSS Modeler、SPSS Statistics和Python等主流的数据分析工具和编程语言，对课程核心的内容进行实操讲解和练习，融理论和实际应用于一体，满足新工科/新商科的课程教学要求。
为了配合课程的教学，作者还在中国大学MOOC开发了配套的在线视频课“商务数据分析”，除了课程视频外，每个单元还提供了多道选择题、参考案例以及应用案例程序等内容，便于读者自学。
在教材的编写过程中，研究生董亮、潘智涛、陶文慧等参与了部分资料的收集和校对工作，在此特表感谢。由于作者水平有限，书中有不到之处，敬请批评指正。
赵卫东
2020年12月于复旦大学
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