商业智能--方法与应用

本书系统地介绍了与商 业智能(也称为商务智能)相 关的基础知识和技术，用 简洁、清晰的语言讲解了 数据分析、数据挖掘、数 据可视化等技术和管理模 式。 全书共分为10章，内容 包括商业智能概述、联机 事务处理与联机分析处理 、数据仓库、数据挖掘、 人工神经网络与机器学习 、Web挖掘与文本分析、 用户画像与推荐系统、数 据可视化、报表自动化系 统、大数据技术与应用。 本书提供了多个典型应用 ，以帮助读者理解各种技 术工具及其在商业智能实 践中的作用，章末给出了 课后思考题，以便于教师 对学生的学习情况进行考 查。 本书可作为高等学校计 算机、信息管理、电子商 务和工商管理等相关专业 的教材，也适合广大商业 智能管理者自学使用。

第1章 商业智能概述 1.1 数据、信息、知识 1.2 商业智能的定义与特点 1.2 商业智能的产展 1.3 商业智能的应用领域 思考题 第2章 联机事务处理与联机分析处理 2.1 数据库与联机事务处理 2.1.2 关系数据库简介 2.1.3 关系数据库的设计范式 2.1.4 联机事务处理的主要作 2.1.5 事务的特性 2.2 联机分析处理——OLAP 2.2 联机分析处理的发展背景 2.2.2 联机分析处理的概念和模型 2.2.3 联机分析处理的主要作 2.2.4 联机分析处理的体系结构 思考题 第3章 数据仓库 3.1 数据仓库的定义及特点 3.1.2 数据集市、元数据管理和数据质量管理 3.1.3 数据仓库的体系结构 3.2 教据仓库设计 3.2 概念模型设计 3.2.2 逻辑模型设计 3.2.3 物理模型设计 3.3 ETL的过程设计 3.3 数据抽取设计 3.3.2 数据清洗设计 3.3.3 数据加载设计 思考题 第4章 数据挖掘 4.1 数据挖掘的概念与任务 4.1.2 数据挖掘领域的经典算法 4.2 分类 4.2 分类概述 4.2.2 分类方法——以决策树为例 4.3 聚类 4.3 聚类分析概述 4.3.2 聚类分析方法——以K-Means算法为例 4.4 关联分析 4.4 关联分析概述 4.4.2 关联分析算法——以Apriori算法为例 4.5 PageRank算法 4.5.1 PageRank算法概述 4.5.2 PageRank算法的原理 4.5.3 PageRank算法的应用 思考题 第5章 人工神经网络与机器学s 5.1 人工神经网络的产展