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基础篇3

第1章 引言3

1.1 商务智能简介4

1.2 商务智能与信息社会7

1.2.1 商务智能是信息社会的产物7

1.2.2 商务智能是信息社会繁荣的推动力8

1.3 商务智能与企业管理9

1.3.1 商务智能在企业管理中的作用9

1.3.2 商务智能协助企业管理的方式10

1.3.3 商务智能的商业价值11

1.4 商务智能与数据挖掘12

1.4.1 数据挖掘的概念12

1.4.2 数据挖掘的特点13

1.5 商务智能与新技术融合14

1.6 小结15

思考练习题15

第2章 商务智能过程17

2.1 数据库与事务处理19

2.1.1 数据库与数据库管理系统19

2.1.2 在线事务处理20

2.2 数据仓库与在线分析处理21

2.2.1 从事务处理到分析处理21

2.2.2 数据仓库22

2.3 知识发现与可持续竞争优势26

2.3.1 OLAP与知识发现26

2.3.2 使用数据挖掘增强企业竞争优势27

2.4 小结28

思考练习题29

第3章 数据仓库31

3.1 数据处理技术演进32

3.2 数据仓库过程与体系结构34

3.3 数据集成、提取与转换36

3.3.1 数据提取36

3.3.2 数据转换38

3.3.3 数据加载39

3.3.4 ETL设计与开发39

3.4 数据仓库开发、管理与安全40

3.4.1 数据仓库开发模式40

3.4.2 数据仓库设计43

3.4.3 数据仓库的数据模型44

3.4.4 元数据45

3.4.5 数据仓库的安全47

3.5 小结50

思考练习题51

第4章 商务智能应用53

4.1 制造领域应用54

4.2 金融领域应用56

4.3 电信领域应用57

4.4 生物与医药领域应用58

4.5 零售与营销领域应用59

4.6 Web应用61

4.7 商务智能系统与产品63

4.7.1 商务智能解决方案系统结构64

4.7.2 商务智能系统产品69

4.8 小结70

思考练习题70

第5章 构建商务智能环境71

5.1 商务智能环境72

5.1.1 确定什么数据可用的能力72

5.1.2 数据挖掘的能力73

5.1.3 用户-系统交互能力73

5.2 商务智能组织74

5.2.1 外包商务智能76

5.2.2 内给商务智能77

5.2.3 商务智能组织成员78

5.3 商务智能基础设施78

5.4 商务智能系统软件79

5.5 小结82

思考练习题82

方法篇85

第6章 关联规则85

6.1 关联规则简介86

6.2 关联规则挖掘方法89

6.3 关联规则兴趣性92

6.4 关联规则知识形式扩展94

6.4.1 广义关联规则95

6.4.2 数量关联规则97

6.5 简单关联规则98

6.6 小结100

思考练习题101

第7章 分类分析103

7.1 分类分析简介104

7.2 决策树分类105

7.2.1 决策树构建106

7.2.2 决策树剪枝109

7.3 贝叶斯分类111

7.3.1 贝叶斯定理111

7.3.2 简单贝叶斯分类器111

7.3.3 贝叶斯信念网络113

7.4 其他分类方法114

7.4.1 神经元网络分类114

7.4.2 支持向量机分类115

7.4.3 懒惰型分类器116

7.5 分类准确率116

7.5.1 分类准确率比较与评估116

7.5.2 提高分类器的准确率121

7.6 小结122

思考练习题123

第8章 聚类分析125

8.1 聚类分析简介126

8.2 相似度及距离测度127

8.3 聚类分析方法129

8.3.1 划分方法130

8.3.2 层次方法131

8.3.3 基于密度的方法132

8.3.4 基于网格的方法132

8.3.5 基于模型的方法133

8.4 k-means方法134

8.5 DBSCAN方法137

8.6 小结142

思考练习题143

第9章 概念描述145

9.1 概念描述简介146

9.2 描述统计学方法146

9.3 数据归纳147

9.3.1 属性概化149

9.3.2 属性消减151

9.3.3 数据表示154

9.4 数据对比158

9.4.1 数据对比方法158

9.4.2 数据对比表示159

9.5 小结161

思考练习题162

第10章 数据预处理163

10.1 数据预处理简介164

10.1.1 数据预处理的原因164

10.1.2 数据预处理的目的166

10.1.3 数据预处理的方法166

10.2 数据清洗167

10.2.1 缺失数据处理167

10.2.2 噪声数据处理168

10.3 数据集成与规范171

10.3.1 数据集成处理171

10.3.2 数据规范处理172

10.4 数据消减173

10.4.1 清除冗余数据174

10.4.2 采样174

10.4.3 数据立方合计175

10.4.4 属性选取与生成177

10.4.5 数据压缩178

10.4.6 离散化与概念分层方法180

10.5 小结183

思考练习题183

专题篇187

第11章 时态模式187

11.1 时态数据类型与模式188

11.2 时态关联规则192

11.3 序列相似性195

11.3.1 距离测度法195

11.3.2 模式匹配法198

11.4 时态关系模式199

11.5 时态数据的表达与转换202

11.6 小结205

思考练习题205

第12章 关联分类207

12.1 生成分类关联规则208

12.2 分类关联规则剪枝211

12.2.1 后剪枝方法211

12.2.2 先剪枝方法213

12.3 构建分类器217

12.3.1 单一规则分类器217

12.3.2 多规则分类器219

12.4 混合型关联分类220

12.5 GARC方法解析220

12.5.1 GARC思路与算法框架221

12.5.2 数据实验与方法比较224

12.6 小结228

思考练习题229

第13章 不确定性知识发现231

13.1 不确定性信息表达232

13.2 分区中的边界问题239

13.3 数据间的部分隶属性243

13.4 不完整数据依赖246

13.5 小结249

思考练习题250

第14章 复杂类型数据的挖掘253

14.1 复杂类型数据254

14.2 多维分析和描述性挖掘255

14.3 空间数据挖掘257

14.4 多媒体数据挖掘260

14.5 文本数据挖掘262

14.6 Web挖掘265

14.7 小结273

思考练习题273

第15章 商务智能经济社会影响与发展275

15.1 商务智能经济社会影响276

15.1.1 “长尾”与“利基”市场276

15.1.2 隐私与安全278

15.2 商务智能的发展趋势280

15.2.1 商务智能技术标准280

15.2.2 实时商务智能285

15.2.3 移动商务智能288

15.3 小结290

思考练习题290

参考文献291