商務智能

前言

在日益激烈的競爭環(huán)境下，商務智能已經(jīng)成為很多企業(yè)提高競爭力的重要手段。簡單地講，商務智能是利用先進的數(shù)據(jù)庫存儲、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析技術，把海量的業(yè)務數(shù)據(jù)轉化成有價值的信息和知識，輔助管理者進行決策。因此，商務智能在市場營銷、客戶關系管理、風險管理、績效管理等重要的商業(yè)應用領域中發(fā)揮著越來越大的作用，已被銀行、電信、保險、證券、零售、制造、社保等企業(yè)和政府部門廣泛采用。商務智能技術與應用在中國起步較晚，但發(fā)展迅速。1999年4月第三屆亞太地區(qū)知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘國際會議（PAKDD）在北京召開，我國的學術界迅速掀起商務智能與數(shù)據(jù)挖掘的研究與應用熱潮。國家863計劃和自然科學基金多次為商務智能與數(shù)據(jù)挖掘立項，具有自主知識產(chǎn)權的商務智能技術和軟件產(chǎn)品不斷出現(xiàn)。商務智能的應用近年來也有了很大進展，企業(yè)界已經(jīng)逐步認識到商務智能對提高企業(yè)競爭力的重要性，特別是電信、銀行、保險、稅務等信息化水平較高的行業(yè)，在完成數(shù)據(jù)集中整合后都把商務智能作為新的應用重點，從而帶動了商務智能技術和服務水平的提高。目前，中國的商務智能技術和應用市場正快速增長。商務智能的應用正向制造業(yè)、電子商務、物流和政府機構擴展，各行各業(yè)對商務智能技術和人才的需求也在不斷擴大。很多大學的計算機學院、軟件學院和商學院等都開設了商務智能相關課程，培養(yǎng)各類商務智能技術和應用人才，以滿足商務智能人才市場的需求。

內(nèi)容概要

商務智能是近年來企業(yè)信息化的熱點，有著廣闊的應用前景。本書首先介紹了商務智能的基本概念、商務智能系統(tǒng)的架構以及數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等核心技術。在此基礎上，討論了商務智能在電子商務、移動商務、知識管理、Web挖掘、企業(yè)績效管理和流程管理等領域的應用。此外，還分析了商務智能在國內(nèi)外的發(fā)展趨勢。    本書內(nèi)容比較新穎、全面，案例豐富，適合計算機應用、軟件工程、信息管理、電子商務和管理科學等相關專業(yè)本科生和研究生的教材，也可作為從事商務智能的信息化人員的參考資料。

書籍目錄

第一部分  商務智能基礎  第1章  商務智能概論    1.1  商業(yè)決策需要商務智能      1.1.1  數(shù)據(jù)、信息與知識      1.1.2  管理就是決策      1.1.3  決策需要信息和知識      1.1.4  智能型企業(yè)      1.1.5  商務智能支持商業(yè)決策    1.2  商務智能簡介      1.2.1  商務智能概念      1.2.2  商務智能的發(fā)展      1.2.3  商務智能的價值    1.3  商務智能系統(tǒng)的功能    1.4  商務智能的應用    思考題    本章參考文獻第二部分  商務智能核心技術  第2章  商務智能系統(tǒng)架構    2.1  商務智能系統(tǒng)的組成    2.2  數(shù)據(jù)集成    思考題    本章參考文獻  第3章  數(shù)據(jù)倉庫    3.1  從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫    3.2  數(shù)據(jù)倉庫的概念    3.3  數(shù)據(jù)集市    3.4  元數(shù)據(jù)    3.5  ETL    3.6  操作數(shù)據(jù)存儲    3.7  數(shù)據(jù)倉庫模型    3.8  數(shù)據(jù)挖掘查詢語言    3.9  醫(yī)保數(shù)據(jù)倉庫設計    思考題    本章參考文獻  第4章  在線分析處理    4.1  OLAP簡介    4.2  OLAP與OLTP    4.3  OLAP操作    4.4  OLAP分類    4.5  OLAP操作語言    4.6  流行的OLAP工具    思考題    本章參考文獻  第5章  數(shù)據(jù)挖掘    5.1  數(shù)據(jù)挖掘基礎      5.1.1  數(shù)據(jù)挖掘的概念      5.1.2  數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展      5.1.3  數(shù)據(jù)挖掘的過程      5.1.4  數(shù)據(jù)挖掘原語與語言      5.1.5  基于組件的數(shù)據(jù)挖掘      5.1.6  可視化技術      5.1.7  數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護    5.2  數(shù)據(jù)挖掘的典型應用領域    5.3  數(shù)據(jù)預處理    5.4  聚類分析      5.4.1  聚類的概念      5.4.2  聚類分析的統(tǒng)計量      5.4.3  常用聚類算法      5.4.4  其他聚類方法      5.4.5  離群點檢測    5.5  分類分析      5.5.1  貝葉斯分類器      5.5.2  決策樹      5.5.3  支持向量機      5.5.4  BP神經(jīng)網(wǎng)絡      5.5.5  其他分類方法    5.6  關聯(lián)分析      5.6.1  關聯(lián)規(guī)則      5.6.2  Apriori算法      5.6.3  FP增長算法      5.6.4  其他關聯(lián)規(guī)則挖掘算法    5.7  序列模式挖掘      5.7.1  基本概念      5.7.2  類Aptjori算法    5.8  回歸分析      5.8.1  一元回歸分析      5.8.2  多元線性回歸分析      5.8.3  其他回歸分析    5.9  時間序列分析    5.10  數(shù)據(jù)挖掘技術與應用的發(fā)展方向    思考題    本章參考文獻第三部分  商務智能應用  第6章  移動商務智能    6.1  移動商務    6.2  商務智能在移動商務中的應用    思考題    本章參考文獻  第7章  商務智能與知識管理    7.1  知識管理    7.2  知識管理與商務智能的關系      7.2.1  商務智能與知識管理的區(qū)別      7.2.2  商務智能與知識管理的聯(lián)系    思考題    本章參考文獻  第8章  Web挖掘    8.1  Web挖掘基礎    8.2  Web內(nèi)容挖掘    8.3  Web結構挖掘    8.4  Web日志挖掘    思考題    本章參考文獻  第9章  商務智能在企業(yè)績效管理中的應用    9.1  企業(yè)績效管理的層次    9.2  商務智能貫穿企業(yè)績效管理的閉環(huán)流程    9.3  商務智能在企業(yè)績效管理中的應用    9.4  商務智能給企業(yè)績效管理帶來的價值    9.5  企業(yè)績效管理的主要工具    思考題    本章參考文獻  第10章  數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用    10.1  電子商務需要數(shù)據(jù)挖掘    10.2  顧客管理    10.3  網(wǎng)站結構優(yōu)化    10.4  智能搜索引擎    10.5  異常事件確定    思考題    本章參考文獻  第11章  工作流挖掘    11.1  工作流挖掘的發(fā)展    11.2  工作流挖掘的概念與作用    11.3  工作流挖掘的內(nèi)容      11.3.1  工作流模型的重構      11.3.2  工作流的監(jiān)控與工作流挖掘的評價      11.3.3  組織視圖挖掘      11.4  工作流挖掘的應用      思考題      本章參考文獻第四部分  商務智能發(fā)展  第12章  商務智能進展    12.1  商務智能應用趨勢    12.2  商務智能在中國的發(fā)展    12.3  商務智能動態(tài)    思考題    本章參考文獻第五部分  數(shù)據(jù)挖掘實驗  第13章  AphaMiner數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)    13.1  AlphaMiner簡介    13.2  AlphaMiner的應用    思考題    本章參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：第一部分 商務智能基礎第1章 商務智能概論隨著信息化時代的來臨，經(jīng)濟全球化的發(fā)展，信息數(shù)據(jù)存儲成本的不斷下降，企業(yè)數(shù)據(jù)正在以驚人的速度增長。這些數(shù)據(jù)是企業(yè)的重要資源，但目前大多數(shù)的企業(yè)并未對其進一步的利用。統(tǒng)計表明，目前國內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)有效利用率不足7％，許多決策是在沒有充分信息支持的情況下做出的。為應對日益激烈的競爭，企業(yè)需要有靈敏的感覺和快速反應能力，提高反應速度和決策的準確性。美國市場調(diào)查公司IDC的調(diào)查表明，37％的業(yè)務決策仍然主要依賴于“直覺”或本能+。如何充分利用這些隱藏著巨大商業(yè)價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提煉出有價值的信息、知識，對提高企業(yè)的智能至關重要，依賴直覺制定決策使企業(yè)管理水平遠遠落后于投資商務智能的領先企業(yè)，商務智能已成為領先企業(yè)與傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)生差異化的重要因素，而且商務智能開始擴展到業(yè)務運營將使這種差異更加明顯。正如前GE首席執(zhí)行官Jack Welch所說：“一個組織獲取知識以及把知識快速轉化為行動的能力決定其最終的競爭優(yōu)勢”。在這種背景下，商務智能(Business Intelligence，BI)逐漸得到學術界和企業(yè)界的重視，它被認為是繼ERP之后企業(yè)信息化的又一個新熱潮。商務智能能夠幫助企業(yè)整合數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)轉換成有用的信息，從數(shù)據(jù)中獲取知識，提高企業(yè)理性的管理決策的能力。“億萬富翁商務成功的秘密是知道一些其他人不知道的東西”，商務智能的最終目的是幫助管理者實現(xiàn)更有效的企業(yè)管理，做出更明智的決策，取得更大的收益。本章從商務智能的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程開始，討論商務智能的定義、作用等基礎知識，然后對商務智能的功能和應用領域進行討論，通過案例闡述商務智能的價值。

編輯推薦

《商務智能》中實驗部分的軟件乎臺來自香港大學ETl和SAP Business Objects等研究機構和企業(yè)。《商務智能》相關配套的軟件資源（哈爾濱工業(yè)大學提供）。

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