第1章 绪论 1
1．1 企业管理思想 1
1．2 信息与知识 2
1．3 系统与系统工程 4
1．4 信息系统与信息系统工程 7
1．5 系统集成技术 13
习题 13
第2章 网络与通信 15
2．1 网络发展的历史 15
2．2．1 通信信道的特征 16
2．2 网络通信部件 16
2．2．2 传输介质 19
2．2．3 开放系统互连参考模型 21
2．2．4 网络互连设备 22
2．2．5 网络协议 24
2．2．6 网络操作系统 24
2．2．7 网络服务器 25
2．3 网络结构 25
2．3．1 网络的拓扑结构 25
2．3．2 局域网 26
2．3．3 广域网和城域网 27
2．3．4 Intranet 28
习题 30
第3章 关系数据库 31
3．1 关系数据库基础 31
3．1．1 数据库系统的特点 31
3．1．2 关系数据模型 33
3．1．3 关系代数 36
3．1．4 函数依赖 39
3．1．5 关系模式的规范形式 44
3．1．6 关系模式的分解 46
3．1．7 SQL语言 52
3．1．8 数据库管理 70
3．2 数据库设计 71
3．2．1 需求分析 72
3．2．2 实体关系模型 73
3．2．3 建立概念数据模型 76
3．2．4 实例分析——大学生管理信息系统(一) 77
3．2．5 建立逻辑数据模型 82
3．2．6 实例分析——大学生管理信息系统(二) 83
3．2．7 建立物理数据模型 87
3．2．8 实例分析——大学生管理信息系统(三) 88
习题 96
第4章 信息系统分析与设计 98
4．1 软件工程的诞生 98
4．2 传统途径——生命周期法 99
4．3．1 迭代法 104
4．3 传统途径的改进 104
4．3．2 用户确认法 105
4．3．3 渐进法 106
4．3．4 原型法 107
4．4 结构化技术 109
4．5 JSD方法 123
4．6 面向对象方法 129
4．6．1 对象的概念 129
4．6．2 对象模型的描述 130
4．6．4 实例分析——超市收款机的管理与控制 132
4．6．3 面向对象分析 132
4．6．5 分析模型质量 141
4．6．6 面向对象设计 142
4．6．7 面向对象实现 144
4．7 信息系统的质量 145
习题 146
第5章 决策支持技术 147
5．1 预测 147
5．1．1 时间序列分析法 147
5．1．2 相关分析法 150
5．1．3 季节性影响因子 151
5．2 专家系统 152
5．3 决策支持系统 155
5．4 数据仓库技术 157
5．4．1 OLTP与OLAP 157
5．4．2 数据仓库概念 160
5．4．3 元数据 166
5．4．4 建立多维模型 173
5．4．5 实例分析——集成产量管理系统 193
5．5 数据挖掘技术 195
5．5．1 自动聚类检测 196
5．5．2 决策树 200
5．5．3 神经网络 205
5．5．4 关联规则 208
5．5．5 可视化技术 210
5．6 数据挖掘在商业中的应用 210
5．6．1 实例分析——讲西班牙语顾客的购物习惯 212
5．6．2 实例分析——购买酸奶酪的顾客群 214
5．6．3 实例分析——购买肉的顾客群 216
5．7 数据挖掘在工业生产中的应用 217
5．7．1 实例分析——降低印刷公司废品率 217
5．7．2 实例分析——减少出版社纸张消耗 220
习题 224
参考文献 225