幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

商務智能與數據科學

  • 作者：胡涵清//魯匯智//金苑苑//戴建華//馬昱等|責編:劉穎超//李靜偉
  • 出版社：中國城市
  • ISBN：9787507437249
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：290
人民幣：RMB 50 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    商務智能（Business Intelligence，BI）作為信息技術和數據科學領域的關鍵分支，正在迅速成為企業決策和戰略制定的核心。隨著信息技術的蓬勃發展，企業面臨著愈發龐大和複雜的數據挑戰。《商務智能與數據科學》旨在為讀者提供深入了解商務智能及數據科學領域的全面指南。我們希望讀者通過學習本書，能夠全面了解商務智能的核心理論和實際應用，從而在不斷變化的商業環境中保持敏銳的洞察力和高效的決策能力。為確保讀者全面理解商務智能的核心概念和應用，本書分為四個主要部分，每一部分涵蓋了關鍵領域的理論和實踐知識。
    第1部分介紹商務智能的基礎概念和發展歷程。第1章概述了商務智能的定義和重要性，為讀者提供了整體的框架。第2章深入研究商務智能與數據的緊密關係，揭示數據在商務決策中的基礎作用。第3章則回顧了商務智能的應用領域和發展趨勢，為讀者建立對商務智能全貌的深刻認識。
    第2部分深入探討商務智能的數據挖掘技術。從資料庫和數據倉庫的基礎開始，第4章介紹了支撐商務智能的數據存儲基礎。接著，第5?11章系統地涵蓋了在線分析處理、數據挖掘基礎、回歸分析、分類分析、聚類分析、關聯分析和深度學習等關鍵技術。這些章節形成了一個有機整體，為讀者提供了從基礎到深度學習的漸進學習路徑。
    第3部分關注商務智能在實際場景中的應用。第12章聚焦于數據挖掘在電子商務中的具體應用，突顯了商務智能在優化商業流程和提升用戶體驗方面的實際效果。接著，第13章和第14章分別深入探討了商品信息的檢索和商務智能中的推薦系統，為讀者提供了在具體業務環境中應用商務智能的思考和方法。
    第4部分回顧了商務智能在不同行業中的應用實踐，並展望了未來的發展方向。第15章總結了商務智能的廣泛應用，強調了其在各個領域中的不可替代性。第16章則深入研究了商務智能的未來，討論了新興技術對商務智能領域的挑戰和機遇。
作者介紹
胡涵清//魯匯智//金苑苑//戴建華//馬昱等|責編:劉穎超//李靜偉
目錄
第1部分  商務智能基礎
  第1章  商務智能概論
    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  商務智能的研究內容和範式
  第2章  商務智能與數據
    2.1  數據科學
    2.2  管理決策
    2.3  信息和知識
    2.4  商務智能的體系結構及數據流
    2.5  智能型企業
    2.6  商務智能支持商業決策
  第3章  商務智能應用與發展
    3.1  商務智能系統的功能
    3.2  商務智能的價值
    3.3  商務智能分析過程
    3.4  商務智能的應用
    3.5  商務智能的發展趨勢
    3.6  商務智能與其他系統的關係
第2部分  商務智能數據挖掘技術
  第4章  資料庫與數據倉庫
    4.1  數據管理及其發展
    4.2  資料庫
    4.3  數據倉庫的產生與發展
    4.4  數據倉庫的概念與特徵
    4.5  數據集市
    4.6  元數據
    4.7  ETL
    4.8  數據倉庫的數據組織
    4.9  數據倉庫的體系結構
    4.10  數據倉庫的開發步驟
  第5章  在線分析處理
    5.1  OLAP簡介
    5.2  OLAP的定義和相關概念
    5.3  OLAP與OLTP的區別
    5.4  OLAP的分類
    5.5  OLAP多維數據分析
    5.6  OLAP操作語言
  第6章  數據挖掘基礎
    6.1  數據挖掘概念及原理
    6.2  數據挖掘系統的分類
    6.3  數據挖掘過程
    6.4  數據挖掘方法及評價指標
    6.5  數據挖掘工具及發展方向
    6.6  數據挖掘的隱私保護
    6.7  數據挖掘的典型應用領域
    6.8  數據挖掘的發展
    6.9  數據挖掘在商務智能中的定位
  第7章  回歸分析

    7.1  基本概念
    7.2  一元回歸分析
    7.3  多元線性回歸分析
    7.4  其他回歸分析
    7.5  時間序列分析
  第8章  分類分析
    8.1  基本概念
    8.2  貝葉斯分類器
    8.3  貝葉斯信念網路
    8.4  決策樹
    8.5  支持向量機
    8.6  粗糙集
    8.7  其他分類演算法
    8.8  評估分類器的性能
  第9章  聚類分析
    9.1  聚類的概念
    9.2  常用聚類演算法
    9.3  聚類趨勢
    9.4  聚類與分類比較
  第10章  關聯分析
    10.1  基本概念
    10.2  關聯規則的分類
    10.3  關聯規則挖掘演算法
    10.4  改善關聯規則挖掘質量問題
  第11章  深度學習
    11.1  深度學習概述
    11.2  深度學習的經典方法
    11.3  深度學習的應用
    11.4  深度學習的總結與展望
第3部分  商務智能應用
  第12章  數據挖掘在電子商務中的應用
    12.1  網站結構優化
    12.2  智能搜索引擎
    12.3  移動商務智能
    12.4  客戶關係管理
    12.5  客戶分類
  第13章  商品信息檢索
    13.1  信息檢索概述
    13.2  信息檢索的過程
    13.3  特徵選擇
    13.4  特徵提取
    13.5  經典的信息檢索模型
    13.6  信息檢索的評價指標
  第14章  商務智能中的推薦
    14.1  推薦系統概述
    14.2  推薦系統評測指標
    14.3  基於用戶行為的協同過濾演算法
    14.4  推薦系統冷啟動問題
    14.5  利用社交網路數據進行推薦
第4部分  商務智能發展

  第15章  商務智能的應用
    15.1  商務智能應用場景
    15.2  新型商務智能企業
  第16章  商務智能的未來
    16.1  商務智能的發展趨勢
    16.2  商務智能在中國的發展及展望

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032