决策知识自动化 大数据时代的商业决策分析方法PDF电子书下载

第1章 知识的价值 1

1.1 经济学中的知识 1

1.1.1 新古典增长理论 1

1.1.2 新增长理论 3

1.1.3 知识经济 5

1.2 知识型业务 7

1.2.1 战略决策与经营决策 7

1.2.2 决策收益定价法 9

1.3 参考文献 13

第2章 业务流程中的决策 14

2.1 业务流程建模 15

2.2 决策点和决策服务 16

2.3 业务流程决策的重设计 19

2.3.1 员工决策机制的建模 20

2.3.2 自动化决策制定流程 23

2.3.3 合理化决策点 26

2.4 发放流程模板 31

2.5 流程设计方法 33

2.6 参考文献 35

第3章 在决策服务中封装知识 37

3.1 业务规则 38

3.1.1 对象模型 40

3.1.2 推理策略 41

3.1.3 规则集和规则隐喻 42

3.1.4 产生式规则及约束式规则 46

3.2 算法 48

3.3 预测分析建模 52

3.3.1 规则和决策树归纳法 53

3.3.2 评分卡模型 54

3.3.3 神经网络 58

3.4 汇总 60

3.5 参考文献 64

第4章 决策需求分析 66

4.1 基本原则 67

4.2 决策需求图表 68

4.2.1 定义 69

4.2.2 用途 71

4.3 DRAW 74

4.3.1 资源 74

4.3.2 日程安排 75

4.3.3 方法 76

4.4 参考文献 86

第5章 DRA在知识自动化项目中的应用 87

5.1 DRA在项目管理中的应用 87

5.1.1 自动化范围界定 88

5.1.2 项目评估 90

5.1.3 项目规划 92

5.2 DRA在知识发现中的应用 100

5.2.1 发现业务规则 102

5.2.2 发现算法 106

5.2.3 发现分析模型 106

5.3 DRA在设计中的应用 108

5.3.1 在决策点上分配决策服务 108

5.3.2 设计决策流程 110

5.3.3 设计对象模型 112

5.4 DRA在实施中的应用 116

5.4.1 基础设施开发 117

5.4.2 知识配置 118

5.4.3 测试 120

5.5 知识生产线 124

5.6 参考文献 126

第6章 常见决策模式 127

6.1 决策实施类型 127

6.1.1 带理由的分类决策 128

6.1.2 带异常记录的规则决策 131

6.1.3 细分模型 134

6.1.4 冠军-挑战者模型 136

6.2 协同决策机制 139

6.2.1 待定需评审 139

6.2.2 决策支持 140

总结 146

术语表 149

延展阅读 155

关于作者 158

关于译者 159