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商務智能(高等院校電子商務系列教材)

  • 作者：編者:吳樹芳//楊國慶//朱傑|責編:方小麗
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030611819
  • 出版日期：2020/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：212
人民幣：RMB 48 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共10章內容，系統地講述了商務智能的相關知識。前4章為基礎理論知識：第1章講述了商務智能的背景、概念、特點及實現過程等，屬於綜述性章節，涉及內容較多；第2章從分層的角度出發，對商務智能的系統結構進行了詳細敘述；第3章內容涉及商務智能實現中的核心理論之一——資料庫和數據倉庫，該章通過比較資料庫和數據倉庫的異同，引出數據倉庫的重要性第4章詳細介紹了數據挖掘的相關知識，為後續知識的講解作出鋪墊第5章至第9章在上述章節的基礎上，結合電商平台，分別詳述了商務智能中聚類、分類、商品信息檢索、智能推薦及基於回歸分析的電商企業銷售預測；第10章對商務智能的應用及發展前景進行了分析、總結本書注重基礎、講究實用性、選材得當、深入淺出，希望初學者通過本書的學習可以很好地掌握商務智能的相關知識。
    本書可作為高等學校相關專業商務智能課程的教材，同時也適合於相關專業自學考試人員使用。
作者介紹
編者:吳樹芳//楊國慶//朱傑|責編:方小麗
目錄
第1章  商務智能導論
  1.1  商務智能的產生背景
  1.2  商務智能的概念界定
  1.3  商務智能的支持理論及技術
  1.4  商務智能的研究範式
  1.5  商務智能分析過程
  1.6  商務智能的應用
  1.7  商務智能的發展趨勢
  課後思考題
第2章  商務智能的分層與體系結構
  2.1  商務智能分層
  2.2  商務智能的體系結構
  2.3  數據集成
  課後思考題
第3章  資料庫與數據倉庫基礎
  3.1  數據管理及其發展
  3.2  資料庫
  3.3  數據倉庫
  課後思考題
第4章  數據挖掘
  4.1  數據挖據在商務智能中的定位
  4.2  數據挖掘概述及原理
  4.3  數據挖掘過程
  4.4  數據挖掘方法及評價指標
  4.5  數據挖掘工具及發展方向
  課後思考題
第5章  商務智能中的聚類
  5.1  聚類分析簡介
  5.2  代表性的聚類演算法
  5.3  基於聚類的數據分析
  5.4  應用案例
  課後思考題
第6章  商務智能中的分類
  6.1  分類演算法簡介
  6.2  代表性的分類演算法
  6.3  應用案例及數據分析
  課後思考題
第7章  商品信息檢索
  7.1  信息檢索的概念
  7.2  信息檢索的過程
  7.3  特徵選擇
  7.4  特徵提取
  7.5  相關反饋
  7.6  經典的信息檢索模型
  7.7  信息檢索的評價指標
  7.8  電子商務環境下的商品檢索
  課後思考題
第8章  商務智能中的推薦
  8.1  推薦系統舉例
  8.2  推薦系統評測指標

  8.3  基於用戶行為的協同過濾演算法
  8.4  推薦系統冷啟動問題
  8.5  利用社交網路數據進行推薦
  8.6  應用案例——京東個性化推薦系統發展
  課後思考題
第9章  基於回歸分析的鞋類商品需求量預測
  9.1  相關分析基礎
  9.2  簡單線性相關分析
  9.3  線性回歸分析
  9.4  淘寶平台中某商家鞋類商品需求量預測
  9.5  應用案例
  課後思考題
第10章  商務智能應用及發展趨勢
  10.1  商務智能具有廣泛的應用場景
  10.2  新型商務智能企業
  10.3  商務智能的發展趨勢
  課後思考題
參考文獻

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