第一部分 商务智能基础 3
第1章 商务智能概论 3
1.1 商业决策需要商务智能 3
1.1.1 数据、信息与知识 3
1.1.2 管理就是决策 4
1.1.3 决策需要信息和知识 5
1.1.4 智能型企业 5
1.1.5 商务智能支持商业决策 5
1.1.6 新一代的决策支持系统 6
1.2 商务智能简介 7
1.2.1 商务智能概念 8
1.2.2 商务智能的发展 10
1.2.3 商务智能的价值 11
1.3 商务智能系统的功能 13
1.4 商务智能的应用 15
本章参考文献 23
思考题 24
第二部分 商务智能核心技术 27
第2章 商务智能系统架构 27
2.1 商务智能系统的组成 27
2.2 数据集成 30
本章参考文献 33
思考题 34
第3章 数据仓库 35
3.1 从数据库到数据仓库 35
3.2 数据仓库的概念 36
3.3 数据集市 38
3.4 元数据 39
3.5 ETL 42
3.6 操作数据存储 44
3.7 数据仓库模型 45
3.8 数据挖掘查询语言 48
3.9 医保数据仓库设计 50
本章参考文献 60
思考题 61
第4章 在线分析处理 62
4.1 OLAP简介 62
4.2 OLTP与OLAP的区别 64
4.3 OLAP操作 65
4.4 OLAP的分类 69
4.5 OLAP操作语言 72
4.6 流行的OLAP工具 75
本章参考文献 80
思考题 81
第5章 数据挖掘 82
5.1 数据挖掘的基础 82
5.1.1 数据挖掘的概念 82
5.1.2 数据挖掘的发展 84
5.1.3 数据挖掘的过程 85
5.1.4 数据挖掘原语与语言 87
5.1.5 基于组件的数据挖掘 90
5.1.6 可视化技术 91
5.1.7 数据挖掘的隐私保护 94
5.2 数据挖掘的典型应用领域 96
5.3 数据预处理 97
5.4 聚类分析 101
5.4.1 聚类的概念 102
5.4.2 聚类分析的统计量 102
5.4.3 常用聚类算法 104
5.4.4 其他聚类方法 111
5.4.5 离群点检测 112
5.5 分类分析 113
5.5.1 贝叶斯分类器 114
5.5.2 决策树 116
5.5.3 支持向量机 125
5.5.4 BP神经网络 128
5.5.5 其他分类方法 131
5.6 关联分析 135
5.6.1 关联规则 135
5.6.2 Apriori算法 138
5.6.3 FP增长算法 142
5.6.4 其他关联规则挖掘算法 144
5.7 序列模式挖掘 145
5.7.1 基本概念 145
5.7.2 类Apriori算法 146
5.8 回归分析 147
5.8.1 一元回归分析 148
5.8.2 多元线性回归分析 151
5.8.3 其他回归分析 154
5.9 时间序列分析 155
5.10 数据挖掘技术与应用的发展方向 157
本章参考文献 159
思考题 160
第三部分 商务智能应用 165
第6章 移动商务智能 165
6.1 移动商务 165
6.2 商务智能在移动商务中的应用 166
本章参考文献 172
思考题 173
第7章 商务智能与知识管理 174
7.1 知识管理 174
7.2 知识管理与商务智能的关系 174
7.2.1 商务智能与知识管理的区别 175
7.2.2 商务智能与知识管理的联系 176
本章参考文献 178
思考题 179
第8章 Web挖掘 180
8.1 Web挖掘基础 180
8.2 Web内容挖掘 182
8.3 Web结构挖掘 187
8.4 Web日志挖掘 192
本章参考文献 196
思考题 197
第9章 商务智能在企业绩效管理中的应用 198
9.1 企业绩效管理的层次 199
9.2 商务智能贯穿企业绩效管理的闭环流程 200
9.3 商务智能在企业绩效管理中的应用 202
9.4 商务智能给企业绩效管理带来的价值 205
本章参考文献 206
思考题 206
第10章 数据挖掘在电子商务中的应用 207
10.1 电子商务需要数据挖掘 207
10.2 顾客管理 208
10.3 网站结构优化 211
10.4 智能搜索引擎 212
10.5 异常事件确定 215
本章参考文献 216
思考题 217
第11章 工作流挖掘 218
11.1 工作流挖掘的发展 218
11.2 工作流挖掘的概念与作用 219
11.2.1 工作流挖掘的概念 219
11.2.2 工作流挖掘的作用 219
11.3 工作流挖掘的内容 220
11.3.1 工作流模型的重构 221
11.3.2 工作流的监控与工作流挖掘的评价 222
11.3.3 组织视图挖掘 223
11.4 工作流挖掘的应用 224
11.4.1 流程监控 224
11.4.2 流程优化 225
11.4.3 社会关系分析 225
11.4.4 工作流挖掘在其他领域中的应用 225
本章参考文献 225
思考题 227
第12章 RFID数据挖掘 228
12.1 RFID数据挖掘的发展 228
12.2 RFID数据挖掘的作用 229
12.3 RFID数据分析的典型应用 229
12.3.1 零售仓储 230
12.3.2 通关检查 231
12.3.3 运输管理 231
12.3.4 医疗管理 232
12.3.5 其他应用 233
本章参考文献 233
思考题 234
第四部分 商务智能发展 237
第13章 商务智能进展 237
13.1 商务智能应用趋势 237
13.2 商务智能在中国的发展 242
13.3 商务智能动态 244
本章参考文献 248
思考题 249
第五部分 实验 253
第14章 商务智能实验 253
14.1 应用SAP Xcelsius Engage创建仪表盘 253
14.2 基于Cognos（IBM）的OLAP分析 259
14.3 AlphaMiner数据挖掘 272
本章参考文献 281
思考题 281