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内容大纲
本书共10章内容，系统地讲述了商务智能的相关知识。前4章为基础理论知识：第1章讲述了商务智能的背景、概念、特点及实现过程等，属于综述性章节，涉及内容较多；第2章从分层的角度出发，对商务智能的系统结构进行了详细叙述；第3章内容涉及商务智能实现中的核心理论之一——数据库和数据仓库，该章通过比较数据库和数据仓库的异同，引出数据仓库的重要性第4章详细介绍了数据挖掘的相关知识，为后续知识的讲解作出铺垫第5章至第9章在上述章节的基础上，结合电商平台，分别详述了商务智能中聚类、分类、商品信息检索、智能推荐及基于回归分析的电商企业销售预测；第10章对商务智能的应用及发展前景进行了分析、总结本书注重基础、讲究实用性、选材得当、深入浅出，希望初学者通过本书的学习可以很好地掌握商务智能的相关知识。
本书可作为高等学校相关专业商务智能课程的教材，同时也适合于相关专业自学考试人员使用。 -
作者介绍
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目录
第1章 商务智能导论
1.1 商务智能的产生背景
1.2 商务智能的概念界定
1.3 商务智能的支持理论及技术
1.4 商务智能的研究范式
1.5 商务智能分析过程
1.6 商务智能的应用
1.7 商务智能的发展趋势
课后思考题
第2章 商务智能的分层与体系结构
2.1 商务智能分层
2.2 商务智能的体系结构
2.3 数据集成
课后思考题
第3章 数据库与数据仓库基础
3.1 数据管理及其发展
3.2 数据库
3.3 数据仓库
课后思考题
第4章 数据挖掘
4.1 数据挖据在商务智能中的定位
4.2 数据挖掘概述及原理
4.3 数据挖掘过程
4.4 数据挖掘方法及评价指标
4.5 数据挖掘工具及发展方向
课后思考题
第5章 商务智能中的聚类
5.1 聚类分析简介
5.2 代表性的聚类算法
5.3 基于聚类的数据分析
5.4 应用案例
课后思考题
第6章 商务智能中的分类
6.1 分类算法简介
6.2 代表性的分类算法
6.3 应用案例及数据分析
课后思考题
第7章 商品信息检索
7.1 信息检索的概念
7.2 信息检索的过程
7.3 特征选择
7.4 特征提取
7.5 相关反馈
7.6 经典的信息检索模型
7.7 信息检索的评价指标
7.8 电子商务环境下的商品检索
课后思考题
第8章 商务智能中的推荐
8.1 推荐系统举例
8.2 推荐系统评测指标
8.3 基于用户行为的协同过滤算法
8.4 推荐系统冷启动问题
8.5 利用社交网络数据进行推荐
8.6 应用案例——京东个性化推荐系统发展
课后思考题
第9章 基于回归分析的鞋类商品需求量预测
9.1 相关分析基础
9.2 简单线性相关分析
9.3 线性回归分析
9.4 淘宝平台中某商家鞋类商品需求量预测
9.5 应用案例
课后思考题
第10章 商务智能应用及发展趋势
10.1 商务智能具有广泛的应用场景
10.2 新型商务智能企业
10.3 商务智能的发展趋势
课后思考题
参考文献
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