- 商业智能原理与应用(第2版浙江省普通高校十三五新形态教材)/商业智能与商业分析系列丛书
- - 作者：编者:鲍立威//蔡颖|责编:李晨
  - 出版社：浙江大学
  - ISBN：9787308188241
  - 出版日期：2020/02/01
  - 页数：337
- 售价：24

内容大纲
本书紧密结合经管类学生的知识结构和学习特点，以“商业智能”应用为主线，系统介绍了商业智能的概念、方法、技术及应用，克服了以“数据挖掘”技术为主线的局限性。本书可以作为高等院校高年级本科生的教村，也可以作为MBA的教材，以及T相关专业人员、市场营销人员、管理决策支持等实际经济管理领域实务工作者的参考用书。
作者介绍
目录
第一章  数据挖掘和商业智能
  第一节  数据挖掘的兴起
  第二节  什么是商业智能
  第三节  数据挖掘和商业智能工具
  第四节  数据挖掘应用案例
  小结
  思考与练习
第二章  数据仓库
  第一节  数据仓库的概念
  第二节  数据仓库的体系结构
  第三节  元数据
  第四节  数据集市
  第五节  数据仓库设计与实施
  第六节  Microsoft数据仓库和商业智能工具
  第七节  数据仓库设计案例
  小结
  思考与练习
  实验
第三章  数据预处理
  第一节  数据预处理的重要性
  第二节  数据清洗
  第三节  数据集成与转换
  第四节  数据消减
  第五节  离散化和概念层次树生成
  第六节  使用SSIS对数据进行ETL操作
  小结
  思考与练习
  实验
第四章  多维数据分析
  第一节  多维数据分析基础
  第二节  多维数据分析方法
  第三节  多维数据的存储方式
  第四节  多维表达式
  第五节  使用SQL Server Analysis Server构建维度和多维数据集
  第六节  使用Excel数据透视图浏览多维数据集
  小结
  思考与练习
  实验
第五章  用Microsoft SSRS处理智能报表
  第一节  SSRS商业智能报表
  第二节  使用SSRS创建报表
  小结
  实验
第六章  数据挖掘技术
  第一节  数据挖掘的任务
  第二节  数据挖掘的对象
  第三节  数据挖掘系统的分类
  第四节  数据挖掘项目的生命周期
  第五节  数据挖掘面临的挑战及发展
  小结

  思考与练习
第七章  关联挖掘
  第一节  关联规则挖掘
  第二节  单维布尔关联规则挖掘
  第三节  挖掘多层次关联规则
  第四节  多维关联规则的挖掘
  第五节  关联挖掘中的相关分析
  第六节  利用Microsoft SSAS进行关联挖掘
  小结
  思考与练习
  实验
第八章  分类与预测
  第一节  分类与预测基本知识
  第二节  有关分类和预测的几个问题
  第三节  基于决策树的分类
  第四节  贝叶斯分类方法
  第五节  神经网络分类方法
  第六节  分类器准确性
  第七节  预测方法
  第八节  Microsoft贝叶斯算法
  第九节  Microsoft决策树算法
  第十节  Microsoft神经网络算法
  小结
  思考与练习
  实验
第九章  聚类分析
  第一节  聚类分析概念
  第二节  聚类分析中的数据类型
  第三节  主要聚类方法
  第四节  划分方法
  第五节  层次方法
  第六节  基于密度方法
  第七节  异常数据分析
  第八节  Microsoft聚类算法
  小结
  思考与练习
  实验
第十章  时序数据和序列数据挖掘
  第一节  时间序列模型
  第二节  Microsoft的时序算法
  第三节  Microsoft时序算法示例
  第四节  Microsoft的序列模式挖掘
  小结
  思考与练习
  实验
第十一章  基于多维数据集的数据挖掘
  第一节  OLAP和数据挖掘之间的关系
  第二节  构建OLAP挖掘模型
  小结
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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