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基础篇3

第1章 引言3

1.1 商务智能简介4

1.2 商务智能与信息社会7

1.2.1 商务智能是信息社会的产物8

1.2.2 商务智能是信息社会繁荣的推动力9

1.3 商务智能与企业管理10

1.3.1 商务智能在企业管理中的作用10

1.3.2 商务智能协助企业管理的方式12

1.3.3 商务智能的商业价值12

1.4 商务智能与数据挖掘13

1.4.1 数据挖掘的概念13

1.4.2 数据挖掘的特点15

1.5 商务智能与新技术融合16

1.6 小结17

思考练习题18

第2章 商务智能应用19

2.1 制造领域应用20

2.2 金融领域应用22

2.3 电信领域应用24

2.4 生物与医药领域应用25

2.5 零售与营销领域应用26

2.6 移动商务应用29

2.7 社会化商务应用30

2.8 商务智能系统与产品31

2.8.1 商务智能解决方案的系统结构32

2.8.2 商务智能系统产品37

2.9 小结39

思考练习题39

第3章 商务智能过程41

3.1 数据库与事务处理43

3.1.1 数据库与数据库管理系统43

3.1.2 在线事务处理44

3.2 数据仓库与在线分析处理45

3.2.1 从事务处理到分析处理45

3.2.2 数据仓库46

3.3 知识发现与可持续竞争优势50

3.3.1 OLAP与知识发现50

3.3.2 企业外部大数据分析51

3.3.3 使用数据挖掘增强企业竞争优势52

3.4 小结53

思考练习题54

第4章 数据仓库55

4.1 数据处理技术演进56

4.2 数据仓库过程与体系结构58

4.3 数据集成、提取与转换60

4.3.1 数据提取60

4.3.2 数据转换62

4.3.3 数据加载63

4.3.4 ETL设计与开发63

4.4 数据仓库开发、管理与安全64

4.4.1 数据仓库开发模式64

4.4.2 数据仓库设计66

4.4.3 数据仓库的数据模型67

4.4.4 元数据69

4.4.5 数据仓库的安全71

4.5 云数据平台73

4.5.1 云数据平台的概念73

4.5.2 云数据平台与BI75

4.6 小结76

思考练习题76

第5章 构建商务智能环境79

5.1 商务智能环境80

5.1.1 确定什么数据可用的能力80

5.1.2 对数据挖掘的能力81

5.1.3 用户与系统交互的能力81

5.2 商务智能组织82

5.2.1 外包商务智能84

5.2.2 内给商务智能84

5.2.3 商务智能组织成员85

5.3 商务智能基础设施86

5.4 商务智能系统软件87

5.5 小结89

思考练习题90

方法篇93

第6章 关联规则93

6.1 关联规则简介94

6.2 关联规则挖掘方法96

6.3 关联规则兴趣性99

6.4 关联规则知识形式扩展102

6.4.1 广义关联规则102

6.4.2 数量关联规则105

6.5 简单关联规则105

6.6 小结108

思考练习题108

第7章 分类分析111

7.1 分类分析简介112

7.2 决策树分类113

7.2.1 决策树构建114

7.2.2 决策树剪枝117

7.3 贝叶斯分类118

7.3.1 贝叶斯定理118

7.3.2 简单贝叶斯分类器119

7.3.3 贝叶斯信念网络120

7.4 其他分类方法121

7.4.1 神经元网络分类121

7.4.2 支持向量机分类122

7.4.3 懒惰型分类器123

7.5 分类准确率123

7.5.1 分类准确率比较与评估123

7.5.2 提高分类器的准确率128

7.6 小结129

思考练习题129

第8章 聚类分析131

8.1 聚类分析简介132

8.2 相似度及距离测度133

8.3 聚类分析方法135

8.3.1 划分方法136

8.3.2 层次方法136

8.3.3 基于密度的方法138

8.3.4 基于网格的方法138

8.3.5 基于模型的方法139

8.4 k-means方法139

8.5 DBSCAN方法143

8.6 小结147

思考练习题148

第9章 信息搜索服务149

9.1 信息搜索的基本概念150

9.2 信息搜索模型151

9.2.1 布尔模型152

9.2.2 空间向量模型152

9.3 信息搜索测度154

9.4 文本预处理156

9.5 搜索索引158

9.5.1 倒排索引搜索158

9.5.2 倒排索引的建立160

9.6 搜索结果排序161

9.7 小结163

思考练习题164

第10章 社会网络分析165

10.1 社会网络的中心性166

10.1.1 度中心性167

10.1.2 贴近中心性167

10.1.3 中介中心性168

10.2 社会网络的权威169

10.2.1 度权威169

10.2.2 邻近权威169

10.2.3 等级权威170

10.3 引用社会网络171

10.3.1 同引分析171

10.3.2 引文耦合171

10.4 社会网络的链接分析172

10.4.1 PageRank算法172

10.4.2 HITS算法172

10.5 社会网络中的社区174

10.6 小结175

思考练习题176

第11章 概念描述177

11.1 概念描述简介178

11.2 描述统计学的方法178

11.3 数据归纳179

11.3.1 属性概化180

11.3.2 属性消减183

11.3.3 数据表示185

11.4 数据对比189

11.4.1 数据对比方法190

11.4.2 数据对比表示191

11.5 小结193

思考练习题193

第12章 数据预处理195

12.1 数据预处理简介196

12.1.1 数据预处理的原因196

12.1.2 数据预处理的目的198

12.1.3 数据预处理的方法198

12.2 数据清洗198

12.2.1 缺失数据处理199

12.2.2 噪声数据处理200

12.3 数据集成与规范202

12.3.1 数据集成处理202

12.3.2 数据规范化处理203

12.4 数据消减205

12.4.1 清除冗余数据205

12.4.2 采样205

12.4.3 数据立方合计206

12.4.4 属性选取与生成208

12.4.5 数据压缩209

12.4.6 离散化与概念分层方法210

12.5 小结213

思考练习题213

专题篇217

第13章 信息提取与推荐217

13.1 信息提取与推荐问题概述218

13.2 代表性信息提取方法219

13.2.1 网络文本的代表性评估测度221

13.2.2 网络文本的代表性信息提取方法223

13.2.3 在线产品评论的代表性信息提取225

13.3 信息推荐方法228

13.3.1 推荐系统概述229

13.3.2 两种协同过滤推荐方法230

13.3.3 推荐系统评测指标232

13.3.4 消费者信息搜索过程中的推荐234

13.4 小结236

思考练习题237

第14章 时态模式239

14.1 时态数据类型与模式240

14.2 时态关联规则244

14.3 序列相似性246

14.3.1 距离测度法247

14.3.2 模式匹配法250

14.4 时态关系模式251

14.5 时态数据的表达与转换254

14.6 小结255

思考练习题256

第15章 关联分类259

15.1 生成分类关联规则260

15.2 分类关联规则剪枝262

15.2.1 后剪枝方式263

15.2.2 先剪枝方式265

15.3 构建分类器269

15.3.1 单一规则分类器269

15.3.2 多规则分类器271

15.4 混合型关联分类271

15.5 GARC方法解析272

15.5.1 GARC思路与算法框架272

15.5.2 数据实验与方法比较275

15.6 小结279

思考练习题280

第16章 不确定性知识发现283

16.1 不确定性信息表达284

16.2 分区中的边界问题290

16.3 数据间的部分隶属性294

16.4 不完整数据依赖298

16.5 小结301

思考练习题301

第17章 复杂类型数据的挖掘303

17.1 复杂类型数据304

17.2 多维分析和描述性挖掘306

17.3 空间数据挖掘307

17.4 多媒体数据挖掘310

17.5 Web挖掘312

17.6 小结316

思考练习题316

第18章 商务智能的经济社会影响与发展317

18.1 商务智能的经济社会影响318

18.1.1 “长尾”与“利基”市场318

18.1.2 大数据与新兴电子商务320

18.1.3 隐私与安全321

18.2 商务智能的发展趋势323

18.2.1 移动商务智能323

18.2.2 社会化商务智能324

18.2.3 实时商务智能325

18.2.4 商务智能的技术标准328

18.3 小结333

思考练习题333

参考文献335

索引词检索目录357