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  • [正版]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11版 拉姆什·沙尔达 杜尔森·德伦 机械工业出版社97
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    • 作者: 拉姆什·沙尔达,杜尔森·德伦,埃弗瑞姆·特班著 | 无编 | 蔡晓妍等译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-04
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    • 作者: 拉姆什·沙尔达,杜尔森·德伦,埃弗瑞姆·特班著| 无编| 蔡晓妍等译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-04
    • 页数:无
    • 开本:16开
    • ISBN:9780341731769
    • 版权提供:机械工业出版社

                                                        店铺公告

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货), 关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

    D4

    书   名:  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11版)
     图书定价:  199元
     作 者:  [美]拉姆什·沙尔达(Ramesh Sharda) 杜尔森·德伦(Dursun Delen) 埃弗瑞姆·特班(Efraim Turban)
     出 版 社:  机械工业出版社
     出版日期:  2022-05-19
     ISBN 号:  9787111704355
     开   本: 16开
     页   数: 768
     版   次: 1-1

     



    本书是对分析 (或商业分析) 的技术以及用于设计和开发决策支持系统的基本方法、技术和软件的全面介绍。除了传统的决策支持应用程序外,本书还介绍了人工智能、机器学习、机器人技术、聊天机器人、物联网和与互联网相关的技术,通过提供示例、产品、服务和练习阐述各种类型的分析。




    前言
    致谢
    作者简介
    一部分 分析和人工智能简介
    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2
    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3
    1.2 不断变化的商业环境、决策支持与分析需求5
    1.3 决策过程和计算机化决策支持框架8
    1.4 计算机决策支持向商务智能/分析/数据科学的发展20
    1.5 分析概述29
    1.6 相关领域中的分析示例37
    1.7 人工智能简介50
    1.8 分析与人工智能的融合58
    1.9 分析生态系统综述63
    1.10 本书规划64
    1.11 相关资源65
    本章要点66
    讨论67
    参考文献67
    2章 人工智能:概念、驱动力、主要技术和商业应用70
    2.1 开篇小插曲:INRIX解决了交通问题71
    2.2 人工智能概论73
    2.3 人类智能与计算机智能79
    2.4 主要人工智能技术和衍生产品82
    2.5 人工智能对决策的支持91
    2.6 人工智能在会计中的应用95
    2.7 人工智能在金融服务中的应用97
    2.8 人工智能在人力资源管理中的应用101
    2.9 人工智能在营销、广告和客户关系管理中的应用103
    2.10 人工智能在生产运营管理中的应用107
    本章要点109
    讨论110
    参考文献111
    3章 数据性质、统计建模和可视化113
    3.1 开篇小插曲:SiriusXM通过数据驱动型营销吸引新一代的广播消费者114
    3.2 数据的性质117
    3.3 简单的数据分类法120
    3.4 数据预处理的艺术和科学124
    3.5 用于业务分析的统计建模133
    3.6 用于推论统计的回归建模143
    3.7 业务报告154
    3.8 数据可视化157
    3.9 不同类型的图表和图形162
    3.10 视觉分析的出现165
    3.11 信息仪表板172
    本章要点177
    讨论177
    参考文献178
    二部分 预测性分析/机器学习
    4章 数据挖掘过程、方法和算法182
    4.1 开篇小插曲:美国迈阿密戴德警察局使用预测性分析来预测和打击犯罪182
    4.2 数据挖掘概念186
    4.3 数据挖掘应用196
    4.4 数据挖掘过程199
    4.5 数据挖掘方法206
    4.6 数据挖掘软件工具221
    4.7 数据挖掘隐私问题、误解和失误227
    本章要点231
    讨论232
    参考文献233
    5章 用于预测性分析的机器学习技术234
    5.1 开篇小插曲:预测建模有助于更好地理解和管理复杂的医疗程序234
    5.2 神经网络的基本概念237
    5.3 神经网络架构241
    5.4 支持向量机245
    5.5 基于过程的支持向量机使用方法254
    5.6 用于预测的邻近法256
    5.7 朴素贝叶斯分类法260
    5.8 贝叶斯网络268
    5.9 集成建模274
    本章要点286
    讨论287
    参考文献288
    6章 深度学习和认知计算290
    6.1 开篇小插曲:利用深度学习和人工智能打击欺诈291
    6.2 深度学习介绍294
    6.3 “浅”神经网络基础299
    6.4 基于神经网络系统的开发流程308
    6.5 阐明ANN黑箱原理314
    6.6 深度神经网络317
    6.7 卷积神经网络323
    6.8 循环网络和长短期记忆网络334
    6.9 实现深度学习的计算机框架341
    6.10 认知计算344
    本章要点354
    讨论356
    参考文献357
    7章 文本挖掘、情感分析和社交分析360
    7.1 开篇小插曲:Amadori集团将消费者情感转化为近实时销售361
    7.2 文本分析和文本挖掘概述363
    7.3 自然语言处理369
    7.4 文本挖掘应用375
    7.5 文本挖掘过程382
    7.6 情感分析390
    7.7 Web挖掘概述401
    7.8 搜索引擎406
    7.9 Web使用情况挖掘(Web分析)413
    7.10 社交分析419
    本章要点428
    讨论429
    参考文献430
    三部分 规范性分析和大数据
    8章 规范性分析:优化与仿真434
    8.1 开篇小插曲:费城学区使用规范性分析来寻找外包巴士路线的佳解决方案435
    8.2 基于模型的决策436
    8.3 决策支持的数学模型的结构442
    8.4 确定性、不确定性和风险444
    8.5 电子表格决策模型446
    8.6 数学规划优化450
    8.7 多重目标、灵敏度分析、假设分析和单变量求解460
    8.8 基于决策表和决策树的决策分析464
    8.9 仿真简介466
    8.10 视觉交互仿真473
    本章要点478
    讨论479
    参考文献479
    9章 大数据、云计算和位置分析:概念和工具481
    9.1 开篇小插曲:在电信公司中使用大数据方法分析客户流失情况482
    9.2 大数据定义485
    9.3 大数据分析基础490
    9.4 大数据技术494
    9.5 大数据与数据仓库503
    9.6 内存分析和Apache Spark508
    9.7 大数据和流分析514
    9.8 大数据提供商和平台519
    9.9 云计算和业务分析526
    9.10 基于位置的组织分析537
    本章要点544
    讨论544
    参考文献545
    部分 机器人、社交网络、人工智能与物联网
    10章 机器人:工业和消费者领域的应用548
    10.1 开篇小插曲:机器人为患者和儿童提供情感支持548
    10.2 机器人技术概述551
    10.3 机器人技术的历史552
    10.4 机器人技术的应用实例554
    10.5 机器人的组件563
    10.6 各种各样的机器人565
    10.7 无人驾驶汽车:运动中的机器人566
    10.8 机器人对当前和未来工作的影响569
    10.9 机器人和人工智能的法律含义571
    本章要点574
    讨论575
    参考文献575
    11章 体决策、协作系统和AI支持578
    11.1 开篇小插曲:HMS与团队合作表现出色579
    11.2 分组决策:特点、过程、好处和机能障碍581
    11.3 使用计算机系统支持团队工作和团队协作584
    11.4 软件支持团队通信与协作586
    11.5 计算机直接支持集体决策590
    11.6 集体智慧和合作智慧595
    11.7 众包作为决策支持的一种方法599
    11.8 人工智能和体人工智能支持团队协作和体决策603
    11.9 人机协作和机器人团队607
    本章要点611
    讨论612
    参考文献612
    12章 知识系统:专家系统、推荐人、聊天机器人、虚拟个人助理和机器人顾问614
    12.1 开篇小插曲:丝芙兰与聊天机器人的出色表现615
    12.2 专家系统和推荐人616
    12.3 聊天机器人的概念、驱动程序和好处626
    12.4 企业聊天机器人630
    12.5 虚拟个人助理638
    12.6 聊天机器人作为专业顾问(机器人顾问)643
    12.7 实施问题648
    本章要点650
    讨论651
    参考文献652
    13章 物联网智能应用平台654
    13.1 开篇小插曲:CNH Industrial利用物联网异军突起654
    13.2 物联网要素656
    13.3 物联网的主要优势和驱动因素660
    13.4 物联网的工作原理662
    13.5 传感器及其在物联网中的作用663
    13.6 物联网应用示例668
    13.7 智能家居和家电670
    13.8 智慧城市和工厂674
    13.9 自动驾驶汽车682
    13.10 实施物联网和管理的考虑因素685
    本章要点688
    讨论689
    参考文献689
    五部分 关于分析和人工
    智能的说明
    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694
    14.1 开篇小插曲:为什么优步向Waymo支付2.45亿美元694
    14.2 实施智能系统概述696
    14.3 法律、隐私和伦理问题698
    14.4 成功部署智能系统705
    14.5 智能系统对组织的影响708
    14.6 智能系统对职业和工作的影响714
    14.7 机器人、人工智能和分析建模的潜在危险721
    14.8 相关技术趋势724
    14.9 智能系统的未来728
    本章要点733
    讨论733
    参考文献734
    术语表737
     
     


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