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  • 商业分析 基于数据科学及人工智能技术的决策支持系统(原书第11版)
  • 新华书店正版
    • 作者: (美)拉姆什·沙尔达//杜尔森·德伦//埃弗瑞姆·特班著 | | 蔡晓妍//杨黎斌//韩军伟//姚超译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-05-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: (美)拉姆什·沙尔达//杜尔森·德伦//埃弗瑞姆·特班著| 蔡晓妍//杨黎斌//韩军伟//姚超译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-05-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-05-01
    • 字数:1046
    • 页数:750
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111704355
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    商业分析 基于数据科学及人工智能技术的决策支持系统(原书第11版)

    作  者:(美)拉姆什·沙尔达,(美)杜尔森·德伦,(美)埃弗瑞姆·特班 著 蔡晓妍 等 译
    定  价:199
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2022年05月01日
    页  数:768
    装  帧:平装
    ISBN:9787111704355
    主编推荐

    内容简介

    本书主要介绍用于支持企业决策的分析、数据科学和人工智能技术。除了传统的决策支持应用外,本书还介绍了人工智能、机器学习、机器人技术、聊天机器人、物联网和互联网技术。 全书分为五部分,第一部分(第1~3章)概述分析与人工智能,第二部分(第4~7章)介绍预测性分析和机器学习,第三部分(第8和9章)深入研究规范性分析和大数据,第四部分(第10~13章)介绍机器人、社交网络、人工智能和物联网,第五部分(第14章)讨论分析与人工智能对安全、隐私和社会等方面的影响。 本书的读者对象包括数据分析、商务智能相关专业的学生和研究人员,以及商业分析、决策支持系统相关从业人员。

    作者简介

    杜尔森·德伦(Dursun Delen),俄克拉何马州立大学博士,是Spears和Patterson商务分析主席,健康系统创新中心的研究主任,俄克拉何马州立大学管理科学和信息系统教授。在他开始学术生涯之前,他为一家私营研究和顾问公司——Knowledge Based Systems工作,该公司位于得克萨斯州。他作为一位数据科学家工作了5年,在此期间,他主持了许多决策支持和其他信息系统相关的研究项目,由联邦机构资助,如DOD、NASA、NIST和DOE。德伦博士的研究发表在许多核心期刊上,包括Decision Support Systems、Communications of the ACM、Computers and Operations Research、Computers in Industry、Journal of Production Operations Managemenull

    精彩内容

    目录
    前言
    致谢
    作者简介
    第一部分 分析和人工智能简介
    第1章 用于决策支持的商务智能、分析、数据科学和人工智能系统概述
    1.1 开篇小插曲:通力电梯和自动扶梯公司的智能系统是如何工作的
    1.2 不断变化的商业环境、决策支持与分析需求
    1.3 决策过程和计算机化决策支持框架
    1.4 计算机决策支持向商务智能/分析/数据科学的发展
    1.5 分析概述
    1.6 相关领域中的分析示例
    1.7 人工智能简介
    1.8 分析与人工智能的融合
    1.9 分析生态系统综述
    1.10 本书规划
    1.11 相关资源
    本章要点
    讨论
    参考文献
    第2章 人工智能:概念、驱动力、主要技术和商业应用
    2.1 开篇小插曲:INRIX解决了交通问题
    2.2 人工智能概论
    2.3 人类智能与计算机智能
    2.4 主要人工智能技术和衍生产品
    2.5 人工智能对决策的支持
    2.6 人工智能在会计中的应用
    2.7 人工智能在金融服务中的应用
    2.8 人工智能在人力资源管理中的应用
    2.9 人工智能在营销、广告和客户关系管理中的应用
    2.10 人工智能在生产运营管理中的应用
    本章要点
    讨论
    参考文献
    第3章 数据性质、统计建模和可视化
    第二部分 预测性分析/机器学习
    第4章 数据挖掘过程、方法和算法
    第5章 用于预测性分析的机器学习技术
    第6章 深度学习和认知计算
    第7章 文本挖掘、情感分析和社交分析
    第三部分 规范性分析和大数据
    第8章 规范性分析:优化与仿真
    第9章 大数据、云计算和位置分析:概念和工具
    第四部分 机器人、社交网络、人工智能与物联网
    第10章 机器人:工业和消费者领域的应用
    第11章 群体决策、协作系统和AI支持
    第12章 知识系统:专家系统、推荐人、聊天机器人、虚拟人助理和机器人顾问
    第13章 物联网智能应用平台
    第五部分 关于分析和人工智能的说明
    第14章 实施人工智能的问题:从伦理和隐私到组织和社会影响
    术语表

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