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第1章 商务智能概述 1

1.1 商务智能的产生背景 2

1.1.1 商务智能的产生原因 2

1.1.2 商业决策需要商务智能 3

1.1.3 企业智能化管理需要商务智能 4

1.2 商务智能的基本概念 6

1.2.1 商务智能的基础 6

1.2.2 商务智能的概念 11

1.2.3 理解商务智能 13

1.3 商务智能的应用 16

1.3.1 商务智能技术应用 17

1.3.2 商务智能应用领域 18

1.3.3 商务智能系统应用步骤 21

1.4 商务智能与电子商务 22

1.4.1 智能电子商务 22

1.4.2 智能化电子商务 24

1.4.3 智能化电子商务网站——PT37网 25

本章小结 26

综合练习 27

第2章 商务智能基础理论 31

2.1 商务智能基础 32

2.1.1 商务智能的组成 32

2.1.2 商务智能的功能 37

2.2 商务智能核心技术 39

2.2.1 数据仓库 39

2.2.2 数据挖掘 41

2.2.3 联机分析处理 43

2.2.4 数据预处理 49

2.2.5 展示技术 50

本章小结 55

综合练习 56

第3章 数据仓库 60

3.1 数据仓库特点 61

3.2 数据仓库结构 63

3.3 数据仓库系统的结构 65

3.4 数据仓库系统的应用特点 66

3.5 元数据 68

3.5.1 元数据的定义 68

3.5.2 元数据的分类 69

3.5.3 元数据的作用 70

3.5.4 元数据的重要性 71

3.5.5 元数据的存储方式 72

3.5.6 商务智能系统中的元数据来源及分类 73

3.6 数据仓库模型 74

3.6.1 概念模型 74

3.6.2 逻辑模型 77

3.6.3 物理模型 80

3.7 数据仓库设计过程 81

3.8 数据仓库的发展 85

本章小结 87

综合练习 88

第4章 数据挖掘 92

4.1 数据挖掘简介 93

4.1.1 数据挖掘的任务 93

4.1.2 数据挖掘的特点 96

4.1.3 数据挖掘的分类 97

4.1.4 数据挖掘的功能 98

4.2 数据挖掘技术的主要方法 99

4.2.1 回归分析 99

4.2.2 关联分析 101

4.2.3 聚类分析 103

4.2.4 判别分析 104

4.2.5 神经网络分析 105

4.2.6 决策树分析 107

4.2.7 其他分析方法 109

4.3 数据挖掘建模 111

4.3.1 算法选择 111

4.3.2 数据挖掘模型建立 111

4.4 数据挖掘的流程 113

4.4.1 普通数据挖掘过程 113

4.4.2 Web数据挖掘过程 114

4.4.3 数据挖掘人员和工作量 116

4.5 数据挖掘的应用 117

4.5.1 生物医学行业的数据挖掘 117

4.5.2 金融业的数据挖掘 119

4.5.3 零售业中的数据挖掘 120

4.5.4 电信业中的数据挖掘 121

本章小结 122

综合练习 122

第5章 数据预处理技术 126

5.1 数据预处理技术概述 127

5.1.1 数据预处理研究内容 127

5.1.2 数据预处理的重要性 127

5.2 数据预处理任务 129

5.3 数据预处理方法 130

5.3.1 数据清洗方法 130

5.3.2 数据集成方法 133

5.3.3 数据转换方法 134

5.3.4 数据归约方法 136

5.3.5 用于Web挖掘的预处理 146

5.4 数据预处理工具 149

5.4.1 评价ETL工具的标准 149

5.4.2 ETL工具的分类 151

5.4.3 主流的ETL工具 151

本章小结 154

综合练习 154

第6章 联机分析处理 159

6.1 联机分析处理多维分析操作 160

6.1.1 多维操作 160

6.1.2 多维操作实例 165

6.2 联机分析处理的数据组织形式 168

6.2.1 关系型联机分析处理 168

6.2.2 多维联机分析处理 171

6.2.3 MOLAP和ROLAP的比较 173

6.2.4 混合型OLAP 174

6.3 联机分析处理操作语言 175

6.3.1 多维表达式 175

6.3.2 SQL和MDX的区别 178

6.4 联机分析处理的系统结构 179

6.4.1 联机分析处理的Web体系 180

6.4.2 联机分析处理的应用体系 182

6.5 联机分析处理智能分析工具 182

6.5.1 IBM Cognos PowerPlay 183

6.5.2 微软SSAS 184

6.5.3 Oracle Essbase 185

6.5.4 微策略（Micro Strategy） 186

6.5.5 主流OLAP工具比较 187

本章小结 188

综合练习 189

第7章 商务智能的实现 193

7.1 商务智能技术路线的选择 194

7.1.1 Microsoft的BI技术路线 194

7.1.2 IBM的BI技术路线 195

7.1.3 Oracle的BI技术路线 195

7.1.4 其他公司的BI技术路线 196

7.1.5 技术路线分析与选择 197

7.2 商务智能模型建立 198

7.2.1 基于SQL Server2005的商务智能模型 198

7.2.2 基于DB 2的商务智能模型 209

7.3 商务智能工具 220

7.3.1 商务智能技术工具简介 220

7.3.2 数据前端展现工具 220

7.3.3 商务智能技术工具选型 221

7.4 商务智能项目实施 222

7.4.1 商务智能项目需求分析 223

7.4.2 商务智能项目设计 227

7.4.3 商务智能项目的实现与维护 231

本章小结 231

综合练习 232

第8章 商务智能在网络环境下的应用 235

8.1 商务智能在网站优化方面的应用 236

8.1.1 商务智能技术实现网站个性化服务 236

8.1.2 智能化自适应网站设计 240

8.1.3 智能搜索引擎 244

8.2 商务智能在商务谈判方面的应用 248

8.2.1 智能商务谈判 248

8.2.2 智能谈判系统组成 250

8.2.3 智能谈判系统框架 251

8.3 商务智能在移动商务方面的应用 252

8.3.1 移动商务 252

8.3.2 移动商务智能 257

本章小结 261

综合练习 262

第9章 商务智能在企业管理中的应用 265

9.1 商务智能在客户关系管理中的应用 266

9.1.1 客户智能 266

9.1.2 客户智能系统 269

9.2 商务智能在企业绩效管理中的应用 272

9.2.1 商务绩效管理定义 273

9.2.2 商务绩效管理系统框架 274

9.2.3 智能化商务绩效管理流程 275

9.2.4 影响商务绩效管理系统运行因素 277

9.3 商务智能在企业决策中的应用 279

9.3.1 智能决策支持系统的发展背景 279

9.3.2 智能决策支持系统结构 281

9.3.3 智能决策支持系统组成 285

本章小结 288

综合练习 288

第10章 商务智能应用展望 292

10.1 商务智能的应用前景 293

10.1.1 全球商务智能的应用 293

10.1.2 商务智能发展趋势展望 296

10.2 实时商务智能 299

10.2.1 实时商务智能系统 299

10.2.2 企业实时决策与商务智能 301

10.2.3 建立实时商务智能的思考 303

10.3 政务智能 304

10.3.1 全球政府的BI应用 304

10.3.2 电子政务的发展方向——政务智能 307

10.3.3 政务智能的基础 308

10.4 物联网与商务智能 311

10.4.1 认识物联网 311

10.4.2 物联网进入智能时代 314

本章小结 315

综合练习 316

参考文献 320