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商務智能技術(高等學校規劃教材)

  • 作者：編者:于會|責編:朱辰浩
  • 出版社：西北工大
  • ISBN：9787561286159
  • 出版日期：2022/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：232
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    大數據技術的發展和市場競爭的加劇，使得企業越來越依賴於從數據中尋找有用的輔助決策知識，導致企業對商務智能技術的要求不斷提高，相關商務智能業務需要的人才也越來越多。本書從實用的角度出發，採用理論與實踐相結合的方式，介紹商務智能的基礎知識，力求培養讀者使用商務智能技術解決問題的能力。該書注重基礎、講究實用性、選材得當、深入淺出，希望讀者通過該書的學習可以很好地掌握商務智能的相關知識。該書的目的不在於覆蓋商務智能技術的所有知識點，而是介紹商務智能的主要應用，使讀者了解商務智能的基本構成，以及如何應對各行業的特色問題構建商務智能系統。
    本書可作為高等學校電子商務、信息管理、電腦應用技術、軟體工程和管理科學等相關專業本科生的教材，也可供從事商務智能信息化的人員閱讀、參考。
作者介紹
編者:于會|責編:朱辰浩
目錄
第1章  導論
  1.1  商務智能的基本概念和特點
  1.2  商務智能發展過程
  1.3  商務智能技術概述
  1.4  商務智能的工作過程及應用
  1.5  思考與練習
第2章  數據預處理
  2.1  數據預處理的原因和任務
  2.2  數據預處理的基本概念
  2.3  數據清理
  2.4  數據集成
  2.5  數據變換
  2.6  數據歸約
  2.7  思考與練習
第3章  數據倉庫與聯機分析處理
  3.1  數據倉庫的基本概念
  3.2  數據倉庫系統
  3.3  數據倉庫的設計與開發
  3.4  聯機分析處理
  3.5  思考與練習
第4章  關聯分析
  4.1  關聯規則挖掘的基本概念
  4.2  關聯規則發現
  4.3  Apriori演算法
  4.4  FP-growth演算法
  4.5  關聯規則生成方法
  4.6  關聯規則的拓展
  4.7  關聯規則的度量
  4.8  思考與練習
第5章  分類
  5.1  概述
  5.2  決策樹分類方法
  5.3  樸素貝葉斯分類
  5.4  KNN分類
  5.5  集成分類
  5.6  多分類學習
  5.7  分類演算法的評價
  5.8  思考與練習
第6章  數值預測與回歸分析
  6.1  概述
  6.2  一元線性回歸
  6.3  多元線性回歸模型
  6.4  其他回歸方法
  6.5  思考與練習
第7章  聚類分析
  7.1  概述
  7.2  聚類分析中的數據類型
  7.3  常用的聚類方法
  7.4  聚類常用的評價指標
  7.5  思考與練習

第8章  商務智能可視化
  8.1  商務智能可視化的類型
  8.2  數據可視化
  8.3  過程可視化
  8.4  結果可視化
  8.5  儀錶盤
  8.6  思考與練習
第9章  個性化推薦系統
  9.1  推薦系統的概念和模型
  9.2  基於內容的推薦
  9.3  協同過濾推薦演算法
  9.4  推薦系統性能評價
  9.5  思考與練習
參考文獻

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