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[美] 特班 (Efraim Turban) 著; 王英 译 / 机械工业出版社 / 2012-02 / 平装
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上书时间2018-12-11
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商务智能
《计算机科学丛书·商务智能:管理视角(原书第2版)》主要介绍商务智能、知识管理、数据挖掘和其他智能系统的基础和应用知识,并通过例子、产品、服务和练习,以及基于网络的问题讨论扩展了读者对网络世界的理解。第2版的改进主要集中在3个领域:数据挖掘、文本挖掘和Web挖掘、实施和新技术。
本书可以作为商务智能课程的教材,也可以作为管理信息系统简介或者商务战略的教材,还可以作为MBA技术管理课程的补充读物,或者注重管理视角的管理科学和管理信息系统项目的教材。
EfraimTurban执教于夏威夷大学,畅销教材作者、著名的电子商务学者。曾任美国加利福尼亚长岛州立大学管理信息系统教授,香港城市大学和香港科技大学访问教授。他曾撰写出版了十多部著作和大量论文,并担任多家杂志的编辑以及多家跨国公司和政府的顾问,是商务和金融计算机决策支持领域最多产的学者之一。
RameshSharda是俄克拉荷马州立大学西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的杰出贡献教授,信息系统研究所所长,ConocoPhillps公司技术管理主席。
DursunDelen是俄克拉荷马州立大学西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的副教授。
DavidKing有25年主持决策支持开发、性能管理和企业系统软件的经验。他还服务于许多工业咨询委员会和大学董事会。
出版者的话译者序前言作者简介第1章商务智能简介开篇场景:NorfolkSouthern利用商务智能进行决策支持获取成功1.1变化的商务环境和计算机化的决策支持1.2商务智能框架1.2.1BI的定义1.2.2BI的历史1.2.3BI的架构1.2.4BI的形式1.2.5BI的好处1.2.6事件驱动预警1.3智能创造和使用与商务智能治理1.3.1智能创造和使用的循环过程1.3.2智能与窃取1.4交易处理和分析处理1.5成功的BI实施1.5.1典型的BI用户群体1.5.2合适的计划及其与商业战略的一致性1.5.3实时的、基于需求的BI是可达到的1.5.4开发或获得BI系统1.5.5理由和成本一利润分析1.5.6隐私安全和保护1.5.7系统集成和应用1.6商务智能的主要工具和技术1.6.1技术和工具1.6.2选择BI供应商1.7本书计划1.8相关资源、链接和Teradata大学网络的连接1.8.1资源和链接1.8.2案例1.8.3供应商、产品和演示1.8.4期刊1.8.5Teradata大学网络的连接1.8.6本书的网站本章重点关键术语讨论题练习本章结尾应用案例参考文献第2章数据仓库开篇场景:DirecTV的蓬勃发展与实时数据仓库2.1数据仓库的定义和概念2.1.1什么是数据仓库2.1.2数据仓库的特点2.1.3数据集市2.1.4业务数据存储2.1.5企业数据仓库2.1.6元数据2.2数据仓库流程概述2.3数据仓库架构2.3.1可选的数据仓库架构2.3.2哪种架构是最好的2.4数据集成以及提取、转换和加载的过程2.4.1数据集成2.4.2提取、转换和加载2.5数据仓库的开发2.5.1数据仓库供应商2.5.2数据仓库开发方法2.5.3数据仓库开发的其他思考2.5.4数据仓库中的数据表示2.5.5数据仓库中的数据分析2.5.6OLAP与OLTP2.5.7OLAP操作2.6数据仓库的实施问题2.7实时数据仓库2.8数据仓库管理系统、安全问题和未来发展趋势2.9相关资源、链接和Teradata大学网络的连接2.9.1资源和链接2.9.2案例2.9.3供应商、产品和演示2.9.4期刊2.9.5其他参考文献2.9.6Teradata大学网络的连接本章重点关键术语讨论题练习本章结尾应用案例参考文献第3章业务绩效管理开篇场景:Harrah公司加倍下注3.1业务绩效管理概述3.1.1BPM定义3.1.2比较BPM和BI3.2制定战略:我们想到哪里去3.2.1战略规划3.2.2战略差距3.3计划:我们如何达到那里3.3.1运营计划3.3.2财务计划和预算3.4监控:我们做得怎么样3.4.1诊断控制系统3.4.2差异分析的困难3.5行动和调整:我们需要做什么不同的吗3.6绩效评价3.6.1KPI和业务指标3.6.2现有绩效评价系统存在的问题3.6.3有效的绩效指标3.7BPM方法3.7.1平衡记分卡3.7.2六西格玛3.8BPM技术和应用3.8.1BPM架构3.8.2商业BPM套件3.8.3BPM市场与BI平台市场对比3.9绩效仪表盘和记分卡3.9.1仪表盘和记分卡3.9.2仪表盘设计3.9.3仪表盘展示的内容3.9.4数据可视化本章重点关键术语讨论题练习本章结尾应用案例参考文献第4章商务智能中的数据挖掘开篇场景:数据挖掘来到好莱坞4.1数据挖掘概念和定义4.1.1定义、特征和好处4.1.2数据挖掘的工作原理4.2数据挖掘应用4.3数据挖掘流程4.3.1步骤1:理解业务4.3.2步骤2:理解数据4.3.3步骤3:数据准备4.3.4步骤4:建模4.3.5步骤5:测试和评估4.3.6步骤6:部署4.3.7其他标准化数据挖掘过程和方法4.4数据挖掘方法4.4.1分类4.4.2分类模型正确性估算4.4.3数据挖掘聚类分析4.4.4关联规则挖掘4.5数据挖掘中的人工神经网络4.5.1人工神经网络的要素4.5.2人工神经网络应用4.6数据挖掘软件工具4.7关于数据挖掘的一些谎言和谬误本章重点关键术语讨论题练习……第5章文本挖掘与Web挖掘第6章商务智能实施:整合和新兴趋势术语
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开播时间:09月02日 10:30