商务智能：数据分析的管理视角（原书第5版）自营新华正版[美]拉姆什·沙尔达 Ramesh Sharda [美]杜尔森·德伦 Dursun Delen [美]埃弗瑞姆·特班 Efraim 9787111785057
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| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787111785057 |
| 所属分类：图书>管理>MBA>MBA实务 |
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全面升级，突出重点，添加章新内容，并且包含关于、元宇宙、可解释和认知计算等新兴技术的讨论。
采用（曝光、体验、探索）方法，鼓励读者通过软件工具来体验各类技术，并不断挖掘新技术和新应用。
不仅介绍设计和开发商务智能系统的原理和方法，而且涵盖丰富的实例，如运动学分析、电影票房预测、谎言挖掘、交通拥堵检测等。
内容简介
与数据分析类的书籍不同，本书从管理的角度出发，不拘泥于复杂的算法和技术细节，旨在帮助初步接触商务智能的读者厘清商务智能与人工智能（）、云计算、物联网、大数据、机器学习和数据科学等众多概念的区别和联系，并通过大量的实际案例体会商务智能的功能和价值。
本书主要讨论商务分析、数据科学和用于企业决策支持的，包括相关概念、技术和应用案例等。全书围绕三种主要的商务分析（描述性分析、预测性分析和规范性分析）组织内容，以反映商务分析的重点。
作者简介
拉姆什·沙尔达 ，俄克拉何马州立大学斯皮尔斯商学院负责研究和研究生课程的副院长，沃森康菲石油公司讲席教授，管理科学与信息系统专业校董教授。他是和会士，年入选俄克拉何马州高等教育名人堂。他目前的研究兴趣是决策支持系统、商务分析和管理信息超载技术。他拥有威斯康星大学麦迪逊分校博士学位。
杜尔森·德伦 ，俄克拉何马州立大学斯皮尔斯商学院商务管理讲席教授，商务分析讲席教授，卫生系统创新中心研究主任，管理科学与信息系统专业校董教授。他曾在 公司担任研究科学家，领导了许多关于决策支持和信息系统的项目。他目前的研究和教学兴趣是数据和文本挖掘、商务分析、决策支持系统、数据科学、知识管理、商务智能和企业建模。他拥有俄克拉何马州立大学博士学位。
埃弗瑞姆·特班 ，夏威夷大学太平洋信息系统管理研究所访问学者。在此之前，他曾在香港城市大学、理海大学、佛罗里达国际大学和南加州大学等学校任职。他目前的研究兴趣是基于网络的决策支持系统、社交商务和协同决策等。他拥有加州大学伯克利分校博士学位。
目 录
译者序
前言
致谢
作者简介
第章商务智能、分析、数据科学与概述
开篇小插曲：运动分析——学习和理解分析应用领域令人兴奋的前沿
不断变化的商业环境和不断发展的决策支持和分析需求
决策过程
数据分析和决策支持技术
决策过程与计算机化决策支持框架
过程：情报、设计与选择
情报活动阶段：问题（或机会）识别
设计阶段
选择阶段译者序
前言
致谢
作者简介
第章商务智能、分析、数据科学与概述
开篇小插曲：运动分析——学习和理解分析应用领域令人兴奋的前沿
不断变化的商业环境和不断发展的决策支持和分析需求
决策过程
数据分析和决策支持技术
决策过程与计算机化决策支持框架
过程：情报、设计与选择
情报活动阶段：问题（或机会）识别
设计阶段
选择阶段
实施阶段
计算机决策支持向分析数据科学的发展历程
商务智能框架
的定义
发展简史
的体系结构
的起源和驱动因素
商务智能多媒体练习
事务处理与分析处理
适当规划并与企业战略保持一致
可实现的实时、按需
开发或获取系统
合理性和成本效益分析
安全及隐私保护
系统与应用集成
分析概述
描述性分析
预测性分析
规范性分析
分析数据科学机器学习
部分领域分析实例
医疗保健业分析应用——
零售价值链分析
博彩行业分析应用
本书安排
可用资源和大学学术链接
可用资源和链接
供应商、产品和试用软件
期刊
大学学术链接
第章人工智能：概念、驱动因素、主要技术及其商业应用
开篇小插曲：雇用聊天机器人减轻服务台负担
人工智能简介
人工智能的定义
机器的主要特征
的主要要素
应用
的主要目标
的驱动因素
的优势
机器的一些局限
决策的三种风格
人机智能
什么是智能
有多智能
测试
主要的技术及其衍生产品
对决策的支持
在各种业务功能中的应用
在会计中的应用
在金融服务中的应用
在人力资源管理中的应用
在市场营销、广告和领域中的应用
在生产经营管理中的应用
机器人简介
机器人应用简介
自动驾驶汽车：跑起来的机器人
对话式——聊天机器人
什么是聊天机器人
聊天机器人的发展
聊天机器人的组成部分及其使用过程
使用聊天机器人的驱动因素和好处
全球代表性聊天机器人
企业聊天机器人
企业对聊天机器人的兴趣
企业聊天机器人：营销和客户体验
可口可乐
企业聊天机器人：金融服务
企业聊天机器人：服务行业
聊天机器人平台
企业聊天机器人知识
虚拟个人助理
如果你是首席执行官马克·扎克伯格
亚马逊的和
苹果公司的
其他个人助理
聊天机器人作为专业顾问
金融顾问
金融机器人顾问的发展
第章描述性分析：数据的本质、大数据与统计建模
开篇小插曲：通过数据驱动式营销吸引新一代无线电消费者
用于分析的数据的性质
数据的简单分类
数据预处理的艺术与科学
大数据的定义
定义大数据的“”
大数据分析基础
大数据分析解决的业务问题
大数据技术
如何工作
为什么使用
技术组件
的利与弊
与
数据有益
大数据与流分析
流分析应用
电子商务
电信
执法与网络安全
电力工业
金融服务
健康科学
政府
商务分析统计建模
用于描述性分析的描述性统计
集中趋势度量
算术平均值
中位数
众数
离散程度度量
范围
方差
标准差
平均绝对偏差
四分位数和四分位数间距
箱线图
分布形状
推断性统计回归建模
如何开发线性回归模型
如何知道模型是否足够好
线性回归中最重要的假设是什么
逻辑回归
时间序列预测
第章描述性分析：商务智能、数据仓库和可视化
开篇小插曲：通过数据仓库和商务分析锁定税务欺诈
商务智能与数据仓库
什么是数据仓库
数据仓库的历史视角
数据仓库的特征
数据集市
操作数据存储
企业数据仓库
元数据
数据仓库过程
数据仓库架构
可选数据仓库架构
哪种架构优选
数据管理和数据仓库开发
数据仓库开发方法
其他数据仓库开发注意事项
数据仓库中数据的表示
数据仓库中的数据分析
和
操作
数据集成与提取、转换和加载过程
数据集成
提取、转换和加载
数据仓库管理、安全问题和未来趋势
数据仓库的未来
业务报表
数据可视化
数据可视化简史
不同类型的图表
基本图表
专用图表
应该使用哪种图表
可视化分析的兴起
可视化分析
高性能可视化分析环境
信息仪表盘
仪表盘设计
仪表盘中要查找的内容
仪表盘设计很好实践
以行业标准为基准制定关键性能指标
使用情境元数据包装仪表盘指标
由可用性专家对仪表盘设计进行验证
对传输到仪表盘的报警或异常进行优先级排序
以业务用户的评论丰富仪表盘
从三个不同层级呈现信息
使用仪表盘设计原则选择正确的可视化结构
提供指导性分析
第章预测性分析：数据挖掘过程、方法和算法
开篇小插曲：警察部门利用预测分析来预测和打击犯罪
数据挖掘概念与应用
定义、特征和优势
数据挖掘原理
数据挖掘与统计学
数据挖掘应用
数据挖掘过程
步骤：业务理解
步骤：数据理解
步骤：数据准备
步骤：建模
步骤：测试和评估
步骤：部署
其他数据挖掘标准化过程和方法
数据挖掘方法分类
估计分类模型的准确度
数据挖掘聚类分析
关联规则挖掘
数据挖掘软件工具
数据挖掘的隐私问题、谬误和隐患
数据挖掘的误区
第章预测性分析：文本、以及社交媒体分析
开篇小插曲：!上的
人机大战：的故事
文本分析与文本挖掘概述
自然语言处理
文本挖掘应用
市场营销应用
安全应用
生物医学应用
学术应用
文本挖掘过程
任务：建立语料库
任务：创建词项文档矩阵
任务：提取知识
情感分析与主题建模
情感分析
情感分析应用
情感分析过程
极性识别方法
使用词典
使用训练文档集
识别句子和短语的语义倾向
识别文档的语义倾向
主题建模
隐含狄利克雷分配
挖掘概述
内容挖掘和结构挖掘
搜索引擎
搜索引擎剖析
搜索引擎优化
搜索引擎优化方法
使用挖掘
分析技术
分析指标
网站可用性
流量来源
访客特征
转化统计
社交分析
社交网络分析
社交网络分析指标
联系
分布
分割
社交媒体分析
人们如何使用社交媒体
度量社交媒体的影响
社交媒体分析的很好实践
第章深度学习与认知计算
开篇小插曲：利用深度学习和人工神经网络处理欺诈
深度学习简介
浅层神经网络概述
开发神经网络系统的过程
人工神经网络中的学习过程
用于神经网络训练的反向传播算法
照亮人工神经网络的黑箱
深度神经网络
前馈多层感知机深度网络
随机权重在深度中的影响
更多的隐藏层与更多的神经元
卷积神经网络
卷积函数
池化
使用卷积网络进行图像处理
使用卷积网络处理文本
递归网络和长短期记忆网络
网络的应用
实施深度学习的计算机架构
：一个应用程序编程接口
认知计算
认知计算如何工作
认知计算与有何不同
认知搜索
认知计算实例：
第章规范性分析：优化和模拟
显示全部信息
商品详情
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全面升级，突出重点，添加章新内容，并且包含关于、元宇宙、可解释和认知计算等新兴技术的讨论。
采用（曝光、体验、探索）方法，鼓励读者通过软件工具来体验各类技术，并不断挖掘新技术和新应用。
不仅介绍设计和开发商务智能系统的原理和方法，而且涵盖丰富的实例，如运动学分析、电影票房预测、谎言挖掘、交通拥堵检测等。
内容简介
与数据分析类的书籍不同，本书从管理的角度出发，不拘泥于复杂的算法和技术细节，旨在帮助初步接触商务智能的读者厘清商务智能与人工智能（）、云计算、物联网、大数据、机器学习和数据科学等众多概念的区别和联系，并通过大量的实际案例体会商务智能的功能和价值。
本书主要讨论商务分析、数据科学和用于企业决策支持的，包括相关概念、技术和应用案例等。全书围绕三种主要的商务分析（描述性分析、预测性分析和规范性分析）组织内容，以反映商务分析的重点。
作者简介
拉姆什·沙尔达 ，俄克拉何马州立大学斯皮尔斯商学院负责研究和研究生课程的副院长，沃森康菲石油公司讲席教授，管理科学与信息系统专业校董教授。他是和会士，年入选俄克拉何马州高等教育名人堂。他目前的研究兴趣是决策支持系统、商务分析和管理信息超载技术。他拥有威斯康星大学麦迪逊分校博士学位。
杜尔森·德伦 ，俄克拉何马州立大学斯皮尔斯商学院商务管理讲席教授，商务分析讲席教授，卫生系统创新中心研究主任，管理科学与信息系统专业校董教授。他曾在 公司担任研究科学家，领导了许多关于决策支持和信息系统的项目。他目前的研究和教学兴趣是数据和文本挖掘、商务分析、决策支持系统、数据科学、知识管理、商务智能和企业建模。他拥有俄克拉何马州立大学博士学位。
埃弗瑞姆·特班 ，夏威夷大学太平洋信息系统管理研究所访问学者。在此之前，他曾在香港城市大学、理海大学、佛罗里达国际大学和南加州大学等学校任职。他目前的研究兴趣是基于网络的决策支持系统、社交商务和协同决策等。他拥有加州大学伯克利分校博士学位。
目 录
译者序
前言
致谢
作者简介
第章商务智能、分析、数据科学与概述
开篇小插曲：运动分析——学习和理解分析应用领域令人兴奋的前沿
不断变化的商业环境和不断发展的决策支持和分析需求
决策过程
数据分析和决策支持技术
决策过程与计算机化决策支持框架
过程：情报、设计与选择
情报活动阶段：问题（或机会）识别
设计阶段
选择阶段译者序
前言
致谢
作者简介
第章商务智能、分析、数据科学与概述
开篇小插曲：运动分析——学习和理解分析应用领域令人兴奋的前沿
不断变化的商业环境和不断发展的决策支持和分析需求
决策过程
数据分析和决策支持技术
决策过程与计算机化决策支持框架
过程：情报、设计与选择
情报活动阶段：问题（或机会）识别
设计阶段
选择阶段
实施阶段
计算机决策支持向分析数据科学的发展历程
商务智能框架
的定义
发展简史
的体系结构
的起源和驱动因素
商务智能多媒体练习
事务处理与分析处理
适当规划并与企业战略保持一致
可实现的实时、按需
开发或获取系统
合理性和成本效益分析
安全及隐私保护
系统与应用集成
分析概述
描述性分析
预测性分析
规范性分析
分析数据科学机器学习
部分领域分析实例
医疗保健业分析应用——
零售价值链分析
博彩行业分析应用
本书安排
可用资源和大学学术链接
可用资源和链接
供应商、产品和试用软件
期刊
大学学术链接
第章人工智能：概念、驱动因素、主要技术及其商业应用
开篇小插曲：雇用聊天机器人减轻服务台负担
人工智能简介
人工智能的定义
机器的主要特征
的主要要素
应用
的主要目标
的驱动因素
的优势
机器的一些局限
决策的三种风格
人机智能
什么是智能
有多智能
测试
主要的技术及其衍生产品
对决策的支持
在各种业务功能中的应用
在会计中的应用
在金融服务中的应用
在人力资源管理中的应用
在市场营销、广告和领域中的应用
在生产经营管理中的应用
机器人简介
机器人应用简介
自动驾驶汽车：跑起来的机器人
对话式——聊天机器人
什么是聊天机器人
聊天机器人的发展
聊天机器人的组成部分及其使用过程
使用聊天机器人的驱动因素和好处
全球代表性聊天机器人
企业聊天机器人
企业对聊天机器人的兴趣
企业聊天机器人：营销和客户体验
可口可乐
企业聊天机器人：金融服务
企业聊天机器人：服务行业
聊天机器人平台
企业聊天机器人知识
虚拟个人助理
如果你是首席执行官马克·扎克伯格
亚马逊的和
苹果公司的
其他个人助理
聊天机器人作为专业顾问
金融顾问
金融机器人顾问的发展
第章描述性分析：数据的本质、大数据与统计建模
开篇小插曲：通过数据驱动式营销吸引新一代无线电消费者
用于分析的数据的性质
数据的简单分类
数据预处理的艺术与科学
大数据的定义
定义大数据的“”
大数据分析基础
大数据分析解决的业务问题
大数据技术
如何工作
为什么使用
技术组件
的利与弊
与
数据有益
大数据与流分析
流分析应用
电子商务
电信
执法与网络安全
电力工业
金融服务
健康科学
政府
商务分析统计建模
用于描述性分析的描述性统计
集中趋势度量
算术平均值
中位数
众数
离散程度度量
范围
方差
标准差
平均绝对偏差
四分位数和四分位数间距
箱线图
分布形状
推断性统计回归建模
如何开发线性回归模型
如何知道模型是否足够好
线性回归中最重要的假设是什么
逻辑回归
时间序列预测
第章描述性分析：商务智能、数据仓库和可视化
开篇小插曲：通过数据仓库和商务分析锁定税务欺诈
商务智能与数据仓库
什么是数据仓库
数据仓库的历史视角
数据仓库的特征
数据集市
操作数据存储
企业数据仓库
元数据
数据仓库过程
数据仓库架构
可选数据仓库架构
哪种架构优选
数据管理和数据仓库开发
数据仓库开发方法
其他数据仓库开发注意事项
数据仓库中数据的表示
数据仓库中的数据分析
和
操作
数据集成与提取、转换和加载过程
数据集成
提取、转换和加载
数据仓库管理、安全问题和未来趋势
数据仓库的未来
业务报表
数据可视化
数据可视化简史
不同类型的图表
基本图表
专用图表
应该使用哪种图表
可视化分析的兴起
可视化分析
高性能可视化分析环境
信息仪表盘
仪表盘设计
仪表盘中要查找的内容
仪表盘设计很好实践
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使用情境元数据包装仪表盘指标
由可用性专家对仪表盘设计进行验证
对传输到仪表盘的报警或异常进行优先级排序
以业务用户的评论丰富仪表盘
从三个不同层级呈现信息
使用仪表盘设计原则选择正确的可视化结构
提供指导性分析
第章预测性分析：数据挖掘过程、方法和算法
开篇小插曲：警察部门利用预测分析来预测和打击犯罪
数据挖掘概念与应用
定义、特征和优势
数据挖掘原理
数据挖掘与统计学
数据挖掘应用
数据挖掘过程
步骤：业务理解
步骤：数据理解
步骤：数据准备
步骤：建模
步骤：测试和评估
步骤：部署
其他数据挖掘标准化过程和方法
数据挖掘方法分类
估计分类模型的准确度
数据挖掘聚类分析
关联规则挖掘
数据挖掘软件工具
数据挖掘的隐私问题、谬误和隐患
数据挖掘的误区
第章预测性分析：文本、以及社交媒体分析
开篇小插曲：!上的
人机大战：的故事
文本分析与文本挖掘概述
自然语言处理
文本挖掘应用
市场营销应用
安全应用
生物医学应用
学术应用
文本挖掘过程
任务：建立语料库
任务：创建词项文档矩阵
任务：提取知识
情感分析与主题建模
情感分析
情感分析应用
情感分析过程
极性识别方法
使用词典
使用训练文档集
识别句子和短语的语义倾向
识别文档的语义倾向
主题建模
隐含狄利克雷分配
挖掘概述
内容挖掘和结构挖掘
搜索引擎
搜索引擎剖析
搜索引擎优化
搜索引擎优化方法
使用挖掘
分析技术
分析指标
网站可用性
流量来源
访客特征
转化统计
社交分析
社交网络分析
社交网络分析指标
联系
分布
分割
社交媒体分析
人们如何使用社交媒体
度量社交媒体的影响
社交媒体分析的很好实践
第章深度学习与认知计算
开篇小插曲：利用深度学习和人工神经网络处理欺诈
深度学习简介
浅层神经网络概述
开发神经网络系统的过程
人工神经网络中的学习过程
用于神经网络训练的反向传播算法
照亮人工神经网络的黑箱
深度神经网络
前馈多层感知机深度网络
随机权重在深度中的影响
更多的隐藏层与更多的神经元
卷积神经网络
卷积函数
池化
使用卷积网络进行图像处理
使用卷积网络处理文本
递归网络和长短期记忆网络
网络的应用
实施深度学习的计算机架构
：一个应用程序编程接口
认知计算
认知计算如何工作
认知计算与有何不同
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认知计算实例：
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