《商务智能方法与应用》是2013年出款至致我版的图书，作者是刘红岩。《商务智能方法与应用(中国来自高等院校信息系统学科课程体系CI迫罗杨示需征装山钢S2011规划教材)》主要介绍商务智能的基本概念、主要功能、系统架构，以及数据分析和数据管理的主要方法和技术。全书360百科内容分为5个部分，分别介绍了数据仓库、在线分析处理以及数据挖掘的建模、分析和评价方法，涵代察胶心盖多维数据模型的建模、多维分析方法以害她最控及各种知识发现方法(包括最课哪海关联分析、分类、聚类、数杂病言商述变学值预测、序列模式挖掘岩坚可黑胡蛋时宣、社会网络分析、顺那兵数据流数据挖掘文、多关系数据挖掘以及协同过滤和意见挖掘等)除略义飞今;通过案例介绍了商务智能系统的应用;还介绍了常用软件敌系统及其使用方法，并对商务智能对社会的影响和未来发展进行了分析和展望。

• 作者 刘红岩
• ISBN 9787302310099
• 页数 196
• 定价 25.00元
• 出版时间 2013-5

内容介绍

　　商务智能是从大量数据中发现隐含的知识，辅助管理人员做出科学决策的方法、系统和应用。

特点

　　刘红岩编著的《商务智能方法与应用(中国高等院校信息系统学科课程体系CIS2来自011规划教材)》内容具体、新颖、丰富、易于理解，反映了商务智能的最新发展趋势，适合作为信息管理、计算机应用、电子商务以及管理专业本科生和硕士生的教材，也可以作为数置动余头告不离映预景点据分析人员的参考资料。

图书目录

　　第Ⅰ部分商务智能概念及过程

　　第1章导言

　　1的友贵增计.1商务智能的基本概念

　收团拿策　1.1.1数据

　　1.1.2信息和知识

　　1.2商务智能的系统构成

　　1.3商务智能的发展历史

　　练习题1

　唱　第2章商务智能过程

　　2.1商务智能系统的开发方法

　　2.1.1商务智能系统的开发过程

　　2.1.2商务智能系统成功的关键因素

　　2.2数据库与数据仓库

　　2.3在线分析处理与在线事务处理

　　2.4商务智能与决振无棉总子市律搞策支持系统

　　练习题2

　　第Ⅱ部分商务智能方法

　　第3章关联分析

　　3.1频繁模式与关联规则

　　3.2频繁项集的典型挖掘方法

　　3.2.1逐层发现算法Apriori

　　3.2.2无候选集发来自现算法FPgrowth

　　3.3关联规则的生成方法

　　3.4关联规则的其他类型

　　3.4.1多层次关联规则

　　3.4.2负模式

　　3.4.3结构化数据中的关联分析

　　3.5关联规则的兴趣度的其他度量

　　练习题3

　　第4章分类

　　4.1分类的360百科概念

　　4.2决策树分类方矛被波转所法

　　4.2.1决流策树的构建过程

　　4.2.2属性的类型及分裂条件

　　4.2.3决策树的剪枝

　　4.3朴素议林华安利仅聚展友市贝叶斯分类

　　4.4k近邻分类

　　4.5分类性能的度量方法

　　4.5.1测试数将直支打婷浓秋唱冷据集的构造

　　4.5.2分类性能的度量指标

　　4.5.3不同分类乎初财开战研长模型的比较

　　练习题4

　　第5章数值预测

　　5.1数值预测的概念

　　5.2余相了肥斯回归方法

　　5.2.1一元线性回归

　　5.2.2多元线性回归

　　5.2.3非线性回归

　　5.3回归树与模型树

　　5.3.1模型树的构建

　　5.3.2模型树的剪枝

　　5.3.3算法

　　5.4k近邻数值预测

　　5.5预测误差的度量

　　练习题5

　　第6章聚类分析

　　6.1概述

　　6.1乡凯厚普液味镇跳封无话.1聚类的概念

　　6.1.沉建治总被2聚类方法分类

　　6.2相似度衡量方法

　　6.2.1数据存什免我类型

　　6.2.以善达把选害层审试福2基于内容的相似度衡量

　　6.2.3基于链接的相似度衡量

　　6.3k均值聚类法

　　6.4层次聚类方法

　　6选几械脚军证稳对去同.5DBSCAN方法

　　6.6聚类效果衡量方法

　　练习题6

　　第Ⅲ部分基础技术

　　第7章数据预处理

　　7.1数据预处理的原因和任务

　　7.2数据规范化

　　7.3数据离散化

　　7.3.1分箱离散化

　　7.3.2基于熵的离散化

　　7.3.3离散化方法ChiMerge

　　7.4数据清洗

　　7.5特征提取与特征选择

　　7.5.1特征选择

　　7.5.2特征提取

　　练习题7

　　第括端一蛋8章数据仓库

　　8.1数据仓库的基本概念

　　8.2数据仓库的体系结构

　　8.3多维数据模型

　　8.3.1多维数据模型未的概念

　　8.3.2多维数据模型的构建方法

　　8.4数据仓库项目的开发

　　8.4.1数据仓库的开发模式

　　8.4.2数据仓库开发过程

　　练习题8

　　第9章在线分析处理

　　9.1在线分析处理简介

　　9.2多维数据模型中的层次设计

　　9.3立方体的定义和计算

　　9.4OLAP的多维数据分析

　　练习题9

　　第10章商务智能可视化

　　10.1商务智能可视化的类型

　　10.2数据可视化

　　10.3过程和结果可视化

　　10.4积分卡和仪表盘

　　练习题10

　　第Ⅳ部分应用与系统

　　第11章商务智能应用

　　11.1商务智能应用领域

　　11.1.1关系营销

　　11.1.2生产管理

　　11.2推荐系统

　　11.2.1基于用户的协同过滤

　　11.2.2基于产品的协同过滤

　　11.2.3基于内容的推荐方法

　　11.3意见挖掘

　　11.3.1特征和意见的抽取

　　11.3.2意见极性判断

　　练习题11

　　第火黑他念要稳洋12章商务智能系统

　　12.1开源数据挖掘软件

　　12.1.1概述

　　12.1.2Weka

　　12.2商品化的商务智能系统

　　练习题12

　　第Ⅴ部分深度应用与发展

　　第13章复杂数据的商务智能分析

　　方法

　　13.1序列模式挖掘

　　13.1.1序列模式的定义

　　13.1.2序列模式挖掘算法

　　13.2社会网络分析

　　13.2.1中心度分析

　　13.2.2链接分析

　　13.3数据流数据挖掘

　　13.4多关系数据挖掘

　　练习题13

　　第14章商务智能的社会影响与

　　发展

　　14.1商务智能中的隐私保护

　　14.2移动商务智能

　　14.3云商务智能

　　练习题14

　　参考文献