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  • 商务智能与数据分析 现代信息管理与信息系统系列教材 申贵成 清华大学出版社 9787512154872
  • 新商品上架
    • 作者: 无著
    • 出版社: 北京交通大学出版社
    • 出版时间:2025-04
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    • 作者: 无著
    • 出版社:北京交通大学出版社
    • 出版时间:2025-04
    • 开本:16开
    • ISBN:9788646896331
    • 版权提供:北京交通大学出版社

     

     

     

    【基本信息】

     

    商务智能与数据分析
    作者:申贵成
    丛书名:现代信息管理与信息系统系列教材
    定价:49元
    印次:1-1
    ISBN:9787512154872
    出版日期:2025.04.01
    印刷日期:2025.04.23

     

    【内容简介】

     

    "近年来,企业经营的数字化转型已经成为研究热点,而商务智能是企业数字化转型的关键。《商务智能与数据分析》结合商务智能的发展趋势,对商务智能的基础知识及其应用进行了详尽的阐述。《商务智能与数据分析》首先介绍商务智能的概念、发展历史等,然后介绍数据仓库、监控与运营、数据挖掘、文本挖掘与Web挖掘、大数据分析、商务智能案例、相关法规等内容。《商务智能与数据分析》融理论、方法、技术、应用于一体,并运用案例阐述商务智能如何来帮助企业进行战略、战术及运作决策,提高企业洞察现状、应对挑战的能力。

    《商务智能与数据分析》适合作为信息管理与信息系统、电子商务、管理科学、大数据管理与应用及其他相关专业的本科生和研究生教材,也可以作为从事商务智能的信息化人员的参考资料。

     

    【编辑推荐】

     

    "近年来,企业经营的数字化转型已经成为研究热点,而商务智能是企业数字化转型的关键。《商务智能与数据分析》结合商务智能的发展趋势,对商务智能的基础知识及其应用进行了详尽的阐述。《商务智能与数据分析》首先介绍商务智能的概念、发展历史等,然后介绍数据仓库、监控与运营、数据挖掘、文本挖掘与Web挖掘、大数据分析、商务智能案例、相关法规等内容。《商务智能与数据分析》融理论、方法、技术、应用于一体,并运用案例阐述商务智能如何来帮助企业进行战略、战术及运作决策,提高企业洞察现状、应对挑战的能力。

    《商务智能与数据分析》适合作为信息管理与信息系统、电子商务、管理科学、大数据管理与应用及其他相关专业的本科生和研究生教材,也可以作为从事商务智能的信息化人员的参考资料。



    "

    【作者简介】

     

    "申贵成,男,北京物资学院信息学院,教授,所教本科课程包括数据分析与可视化、数据挖掘、商务智能、物流数据分析与挖掘实训、Python程序设计等,研究生课程包括大数据技术、机器学习、计算科学等,2008年获得北京市教学成果二等奖(排名第五)、2019年作为专业负责人将信息管理与信息系统专业成功申报为国家一流专业建设点、2021年获得北京物资学院教学成果一等奖(排名第一)。

    韩丽华,女,北京物资学院信息学院,讲师,所教本科课程包括数据库基础、信息系统项目管理等。

    张玮炜,女,北京物资学院信息学院,讲师,所教本科课程包括Java程序设计、Python程序设计、数据库基础、电子商务等。

    李小燕,女,北京物资学院信息学院,副教授,所授本科课程包括Python程序设计、数智营销等。

    于建业,男,北京物资学院信息学院,副教授,所教本科课程包括自然语言处理、大数据计算与存储、大数据治理、Python程序设计、Python网页爬虫实训等,研究生课程包括自然语言处理。


    "


    【目录】

     

    第1章  商务智能概述 1

    1.1 商务智能的产生 1

    1.2 商务智能的概念 4

    1.3 商务智能的发展历史 7

    1.4 商务智能现状 10

    思考题 15

    第2章  数据仓库 16

    2.1 数据仓库的基本概念 16

    2.2 数据仓库架构 22

    2.3 数据集成与转换 25

    2.4 数据仓库的开发方法 27

    2.5 数据仓库的数据表示 30

    2.6 数据仓库的开发 34

    2.7 数据仓库的应用 36

    2.8 实时数据仓库 42

    2.9 数据仓库的管理 44

    2.10 数据仓库的安全 46

    2.11 数据仓库的发展趋势 47

    思考题 50

    第3章  监控与运营 51

    3.1 可视化基础 51

    3.2 可视化分析 59

    3.3 商务智能与可视化 63

    3.4 企业绩效管理 70

    3.5  企业绩效管理方法 73

    3.6 仪表盘 84

    思考题 88

    第4章  数据挖掘 89

    4.1 数据挖掘基本概念 89

    4.2 数据挖掘流程 93

    4.3 决策树 99

    4.4 人工神经网络 106

    4.5 聚类分析 112

    4.6 关联分析 117

    4.7 数据挖掘软件 122

    思考题 125

    第5章  文本挖掘与Web挖掘 127

    5.1 文本挖掘 127

    5.2 自然语言处理 131

    5.3 情感分析 134

    5.4 Web挖掘 137

    5.5 搜索引擎 141

    5.6 社交媒体分析 143

    思考题 147

    第6章  大数据分析 149

    6.1 大数据概述 149

    6.2 MapReduce技术 151

    6.3 Hadoop技术 154

    6.4 NoSQL技术 159

    6.5 大数据与数据仓库的对比 162

    6.6 流分析(实时分析) 164

    6.7 数据科学与数据科学家 174

    思考题 179

    第7章  商务智能案例——阿里巴巴集团 180

    7.1 阿里巴巴集团的数据仓库建设 180

    7.2 数据分析与可视化 188

    7.3 大数据与数据挖掘 194

    7.4 阿里巴巴集团的发展现状 212

    第8章  相关法规与商务智能发展的趋势 213

    8.1 商务智能的相关法规 213

    8.2 商务智能与商务分析 217

    8.3 用户端发展趋势 221

    8.4 影响商务智能发展的主要技术 225

    参考文献 232

     

     

     

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