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內(nèi)容簡介

　　《商務智能》共10章內(nèi)容，系統(tǒng)地講述了商務智能的相關知識。前4章為基礎理論知識：第1章講述了商務智能的背景、概念、特點及實現(xiàn)過程等，屬于綜述性章節(jié)，涉及內(nèi)容較多；第2章從分層的角度出發(fā)，對商務智能的系統(tǒng)結構進行了詳細敘述；第3章內(nèi)容涉及商務智能實現(xiàn)中的核心理論之一——數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，該章通過比較數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的異同，引出數(shù)據(jù)倉庫的重要性；第4章詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的相關知識，為后續(xù)知識的講解作出鋪墊；第5章至第9章在上述章節(jié)的基礎上，結合電商平臺，分別詳述了商務智能中聚類、分類、商品信息檢索、智能推薦及基于回歸分析的電商企業(yè)銷售預測；第10章對商務智能的應用及發(fā)展前景進行了分析、總結?！渡虅罩悄堋纷⒅鼗A、講究實用性、選材得當、深入淺出，希望初學者通過《商務智能》的學習可以很好地掌握商務智能的相關知識。

作者簡介

暫缺《商務智能》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章商務智能導論 1
1.1 商務智能的產(chǎn)生背景 1
1.2 商務智能的概念界定 2
1.3 商務智能的支持理論及技術 3
1.4 商務智能的研究范式 6
1.5 商務智能分析過程 8
1.6 商務智能的應用 9
1.7 商務智能的發(fā)展趨勢 11
課后思考題 14
第2章商務智能的分層與體系結構 15
2.1 商務智能分層 15
2.2 商務智能的體系結構 19
2.3 數(shù)據(jù)集成 24
課后思考題 28
第3章數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫基礎 29
3.1 數(shù)據(jù)管理及其發(fā)展 29
3.2 數(shù)據(jù)庫 33
3.3 數(shù)據(jù)倉庫 39
課后思考題 50
第4章數(shù)據(jù)挖掘 51
4.1 數(shù)據(jù)挖據(jù)在商務智能中的定位 51
4.2 數(shù)據(jù)挖掘概述及原理 52
4.3 數(shù)據(jù)挖掘過程 55
4.4 數(shù)據(jù)挖掘方法及評價指標 57
4.5 數(shù)據(jù)挖掘工具及發(fā)展方向 64
課后思考題 68
第5章商務智能中的聚類 69
5.1 聚類分析簡介 69
5.2 代表性的聚類算法 71
5.3 基于聚類的數(shù)據(jù)分析 74
5.4 應用案例 80
課后思考題 84
第6章商務智能中的分類 86
6.1 分類算法簡介 86
6.2 代表性的分類算法 86
6.3 應用案例及數(shù)據(jù)分析 104
課后思考題 120
第7章商品信息檢索 121
7.1 信息檢索的概念 121
7.2 信息檢索的過程 121
7.3 特征選擇 123
7.4 特征提取 132
7.5 相關反饋 136
7.6 經(jīng)典的信息檢索模型 137
7.7 信息檢索的評價指標 140
7.8 電子商務環(huán)境下的商品檢索 143
課后思考題 149
第8章商務智能中的推薦 150
8.1 推薦系統(tǒng)舉例 150
8.2 推薦系統(tǒng)評測指標 151
8.3 基于用戶行為的協(xié)同過濾算法 155
8.4 推薦系統(tǒng)冷啟動問題 156
8.5 利用社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行推薦 158
8.6 應用案例——京東個性化推薦系統(tǒng)發(fā)展 159
課后思考題 167
第9章基于回歸分析的鞋類商品需求量預測 168
9.1 相關分析基礎 168
9.2 簡單線性相關分析 170
9.3 線性回歸分析 175
9.4 淘寶平臺中某商家鞋類商品需求量預測 183
9.5 應用案例 186
課后思考題 188
第10章商務智能應用及發(fā)展趨勢 190
10.1 商務智能具有廣泛的應用場景 190
10.2 新型商務智能企業(yè) 201
10.3 商務智能的發(fā)展趨勢 205
課后思考題 209
參考文獻 210