商务智能通过数据挖掘技术从海量数据中发现潜在、新颖和有用的知识,体现了信息技术融合背景下进行精益化管理和科学化决策的能力。
本书从商务角度入手,以基础篇、方法篇、专题篇三大板块的形式,较全面地涵盖了商务智能领域的基础知识、基本原理和技术方法等内容;融入了若干前沿成果和*新应用;同时结合经济和管理实例,说明如何通过商务智能方法进行大数据分析,利用企业内外部数据资源优化企业经营,从而提升企业竞争优势。 商务智能原理与方法-(第2版)_陈国青_电子工业出版社_

第2版序言
在移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术的支撑下,网络生活、社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型应用模式持续拓展着人类创造和利用信息的范围与形式。这些日新月异的新兴技术与应用模式的涌现,使得全球数据量呈现****的爆发式增长态势。同时,数据复杂性也急剧增加,其多样性(多源、异构、多模态和富媒体等)、低价值密度(信息不相关性和高“提纯”难度等)、实时性(流信息和连续商务等)特征日益显著。可以说我们已经进入“大数据”时代。数据已经渗透到每一个行业和领域,成为**宏观调控和治理,社会各行各业管理和技术应用的基础和要素。
大数据时代的管理喻意可以从两个方面来概括,即“三个融合”和“三新”。“三个融合”指IT融合(信息技术与社会生活及企业业务的密不可分性)、内外融合(企业外部数据与内部数据整合的重要性)和价值融合(企业“造”与“用”价值创造的模式创新性)。这三个融合意味着:①越来越多的传统管理和决策成为基于数据分析的管理和决策(如数字化生存、数据运营、深度业务分析(Business Analytics,BA)核心能力等);②用户/公众创造内容(UGC/PGC)(如评论、口碑、商誉、舆情和社会网络等)成为企业活动的重要关注点;③企业的价值创造过程日益体现出“无形围绕有形”的互动(如“服务围绕产品”的业务拓展方式等)。而“三新”则指大数据时代催生的新模式、新业态和新人群。这意味着:①现有企业需要���级转型(如数据驱动的精益管理和模式创新等);②新兴业态在诞生和发展(如赛博空间生活和众包等);③信息社会中“移民”和“原住民”的多样化生存(如新型客户关系、新式企业文化和新颖行为特点等)。大数据时代管理喻意的上述两个方面反映了大数据时代管理理论和实践的变化特征,其中前者主要体现管理领域和视角上的变化,后者则主要体现管理主体和方式上的变化。
在我国信息化与工业化、城镇化和农业现代化同步发展的背景下,展望我国信息化发展的未来,信息技术应用将持续呈现出在物联网和智慧城市建设、云平台和大数据分析、新兴电子商务应用、企业信息化新拓展、绿色信息化路径等领域的主流现象和发展趋势,也为高等学校“信息管理与信息系统”专业建设和人才培养在新形势下带来新的挑战和机遇。
“信息管理与信息系统”作为一个快速更迭、动态演进的学科专业,必须以综合的视角和发展的眼光不断对自身进行调整和丰富,以适应新时代前进的步伐。高等学校信息管理与信息系统专业系列教材的第2版修订,就是希望通过更为系统化的逻辑体系和更具前瞻性的内容组织,帮助信息管理与信息系统专业相关领域的学生及实践者更好地理解现代信息系统在“造”(技术)和“用”(管理)维度上的分野和统一,掌握相关的基础知识和基本技能 (特别包括企业进行数据运营、利用深度业务分析(BA)构建核心竞争能力方面的基础知识和技能)。
本次对高等学校信息管理与信息系统专业系列教材的修订,在基本保留第1版主要内容的框架基础上,仍然强调把握领域知识的“基础、主流与发展”的关系,并体现“管理与技术并重”的领域特征。同时,在整个系列和相关教材内容中,从领域发展与知识点的角度,以不同程度和形式反映新技术时代的特点(如云计算和大数据这一新型计算模式)、IT应用特征(如移动性、虚拟性、个性化、社会性和**数据)、信息化拓展(如两化深度融合和企业外部数据分析)、新兴电子商务应用(如移动商务、社会化商务和O2O)、搜索方法与服务(如关键词搜索与营销、信息检索与匹配)、IT战略与管理(如服务管理、伙伴管理、业务**管理和连续商务管理)等。我们希望通过系列教材专业编委会的共同努力,第2版系列教材能够成为高等学校信息管理与信息系统专业及相关专业学生循序渐进了解和掌握专业知识的系统性学习材料,成为大数据环境下从业人员及管理者的有益参考资料。
本系列教材的编写和修订得到了多方面的帮助与支持。在此,我们感谢**信息化专家咨询委员会及高等学校信息管理与信息系统系列教材编委会专家们对教材体系设计的指导和建议,感谢教材编写者在时间和精力上的大量投入及所在单位给予的大力支持,感谢参与本系列教材研讨和编审的各位专家、学者的真知灼见!同时,我们对电子工业出版社在本系列教材整个出版过程中所做的努力深表谢意!
由于时间和水平有限,第2版系列教材在内容上肯定存在不足和不尽如人意之处,恳请广大读者批评指正。
高等学校信息管理与信息系统
专业系列教材编委会
2013年12月于北京
第2版前言
从《信息与知识管理》的第1版问世到现在已经4年了。在这短短的4年里,中国经济建设有了迅速的发展,全球的科学技术也出现了日新月异的进步。信息技术在发展过程中起到了推动和支撑的作用,随着信息管理与知识管理日益受人重视,这本教材也在人才培养、新学科的推广和普及过程中起到了应有的作用。但是信息技术的快速发展,特别是随着云计算、物联网、大数据这些新技术的产生和发展,《信息与知识管理》教材面临更新、不断完善的迫切要求。按照高等学校信息管理与信息系统专业系列教材编委会的统一计划,我们对本教材的第1版进行了必要的更新与修改。
通过对教材第1版整体架构进行审视,我们认为,它的整体结构还是能够适应学科发展与教学需要的:如第1部分是有关信息与知识管理的基本概念(包括原来的第1、2、3章),第2部分是信息管理与知识管理的共性技术与知识管理特有的技术(包括原来的第4章到第10章),第3部分是知识管理的应用和系统的开发(包括原来的第11、12章),这三部分符合高等学校信息管理与信息系统专业对知识管理内容的要求,而作为一种新的尝试,在简要、统一地介绍了信息与知识管理的一些基本概念之后,针对知识管理,将信息管理与知识管理具有共性的一些概念与方法尽可能合在一起进行讲述,这样的处理还是成功的。因此第2版仍旧继续保留这一架构。
在具体内容的增补和更新方面:首先,要提到“大数据”,这是当前信息技术发展*引人注意的领域,同时也是对信息与知识管理影响较大的领域。作为一种将在全球范围内启动透明政府、加速企业创新、**社会变革的利器,国内外业界无论在理论还是在应用上,*近都开始有所进展。要想通过种类繁杂、数量庞大的大数据,帮助我们更深入、更准确地认识和把握事物发展的内在规律,就需要进行广泛深入的数据挖掘和知识发现。因此我们在本教材第2版增添了大数据的章节,同时也增补了数据挖掘中很重要的一个方面——Web挖掘的章节。
其次,增补的内容是有关决策与创新中的知识运用。在决策过程中,需要采集、处理有关知识,有时还需要创造新知识,而创新过程是一个知识集成和创造的过程。特别是当前,创新驱动已经上升为**战略,因此又对教材第2版增加了一章专门探讨决策与创新中的知识运用与新知识创造的问题。
本教材第2版在第1版的基础上增加了3章,形成现在的15章。在内容上,第2版对比第1版各章有如下变化:
1. 第2版第1、2、3章基本保持第1版的原来内容,但是为了反映近年来的发展,在第1.3节中简单提到了近年来在发达**开展的“再工业化”,是以信息化技术为支撑的新的工业化革命;为使读者理解当前城市智慧化和信息与知识管理的关系,在第1.4节中加入了介绍知识、智能与智慧关系的内容;在第1.6节提到了创新型城市的建设;再就是在第1.6节讨论创造力经济时,强调了科技创新与文化创意并举,同时力求使两者融为一体;在第1.6节的*后,还特别指出知识的双刃剑特点,提醒人们不要滥用或误用知识。在第3.4节强调了知识运作过程与知识管理过程需要区分开,这一点却是多数专著和教材有所忽略的。
2.第4章保持原来内容。
3.增加了新的第5章——大数据与数据科学,在这一章里,主要讲述大数据与数据科学的基本概念。**介绍大数据时代背景、特征和典型大数据源及其价值,在大数据时代科学研究的第四范式、大数据的关键技术和数据科学,以及大数据时代的隐私保护问题。
4.第6、7、8、9章保持原来第1版的5、6、7、8章内容,而在第9章中,增加了第9.4节数据可视化技术和第9.6节时间序列数据挖掘内容。
5.第10章为新增加的一章——Web挖掘,该章主要介绍数据挖掘在网络上的应用,包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘内容。强调介绍了网络爬虫技术、Web结构挖掘与Web内容挖掘的算法,以及个性化**系统的原理和主要**方法。
6.第11章保持第1版第9章的内容,在第11.2节中增加了有关物联网与云计算内容。
7.第12章是第1版第10章的内容。
8.第13章是第1版的第12章的内容。
9.第14章也是新增加的一章——决策与创新中的知识过程,讲述的是决策与创新中的知识过程与各种类型知识的运用,包括有关决策的概念,以及其中的知识特征;决策思维与各类知识的关系;实际生活中的决策与知识的运用。之后介绍了元决策及其中的知识运用。该章后半部分介绍了创新活动中的知识过程,以及系统集成创新和知识集成的关系。
10.第15章是原第1版的第11章的内容。
教材第2版的总体结构与各章之间的关系如下图所示。
正如本教材第1版前言所建议,本教材可用于高等学校开设不同学时的知识管理课程。对于多学时的课程可以选择全部15章,如已学习过信息管理,可以略去第1章的前一半和整个第2章。对于学时较少,而只希望了解知识管理概貌的短课程,可以只用第1、2、3、14、15这5章,当然也可有选择地添加个别章节。本教材也适合于开设通识性课程使用。而一些人文学科(如历史学)和社会科学的一些学科(如法律、政治、公共事业管理等),由于当前大数据的发展,也开始关注数据、信息与知识的管理,本教材的有关章节也可供这类学科开设短课程或系列讲座使用。

本教材第2版新增的第5章由郭崇慧编写,第10章由吴江宁编写,第14章由王众托编写。其余各章的修订和增补仍由原编写者负责。
我们衷心感谢“信息化与信息社会”系列丛书编委会和高等学校信息管理与信息系统专业系列教材编委会各位领导和专家、大连理工大学管理与经济学部、系统工程研究所的领导和知识管理课题组一如既往的支持。衷心感谢**自然科学基金委员会在知识管理领域连续不断的项目支持,以及中国工程院和大连市政府提供的参与有关智能型城市和创造力经济研究的条件。我们在教学与科研过程中还得到许多专家学者的关注和支持,从他们的著作和谈话中也得到了很多教益。
在此,我们还要特别要感谢中国信息管理学科的创建人之一、**的管理信息系统专家黄梯云教授,作为本书的主审者,继续对新版进行了审查指导。感谢电子工业出版社的**策划编辑刘宪兰在本书筹划、组织与出版过程中付出的辛勤劳动。由于各级编委会的支持和广大读者的厚爱,本教材第1版曾被评为**精品教材,这对我们既是一种荣誉,更是一种鞭策,我们还需要继续对教材进行补充和修订,诚恳希望广大读者不断批评指教。
编者谨识
2014年1月

第1章 引言
1.1 商务智能简介
1.2 商务智能与信息社会
1.2.1 商务智能是信息社会的产物
1.2.2 商务智能是信息社会繁荣的推动力
1.3 商务智能与企业管理
1.3.1 商务智能在企业管理中的作用
1.3.2 商务智能协助企业管理的方式
1.3.3 商务智能的商业价值
1.4 商务智能与数据挖掘
1.4.1 数据挖掘的概念
1.4.2 数据挖掘的特点
1.5 商务智能与新技术融合
1.6 小结
思考练习题
第2章 商务智能应用
2.1 制造领域应用
2.2 金融领域应用
2.3 电信领域应用
2.4 生物与医药领域应用
2.5 零售与营销领域应用
2.6 移动商务应用
2.7 社会化商务应用
2.8 商务智能系统与产品
2.8.1 商务智能解决方案的系统结构
2.8.2 商务智能系统产品
2.9 小结
思考练习题
第3章 商务智能过程
3.1 数据库与事务处理
3.1.1 数据库与数据库管理系统
3.1.2 在线事务处理
3.2 数据仓库与在线分析处理
3.2.1 从事务处理到分析处理
3.2.2 数据仓库
3.3 知识发现与可持续竞争优势
3.3.1 OLAP与知识发现
3.3.2 企业外部大数据分析
3.3.3 使用数据挖掘增强企业竞争优势
3.4 小结
思考练习题
第4章 数据仓库
4.1 数据处理技术演进
4.2 数据仓库过程与体系结构
4.3 数据集成、提取与转换
4.3.1 数据提取
4.3.2 数据转换
4.3.3 数据加载
4.3.4 ETL设计与开发
4.4 数据仓库开发、管理与**
4.4.1 数据仓库开发模式
4.4.2 数据仓库设计
4.4.3 数据仓库的数据模型
4.4.4 元数据
4.4.5 数据仓库的**
4.5 云数据平台
4.5.1 云数据平台的概念
4.5.2 云数据平台与BI
4.6 小结
思考练习题
第5章 构建商务智能环境
5.1 商务智能环境
5.1.1 确定什么数据可用的能力
5.1.2 对数据挖掘的能力
5.1.3 用户与系统交互的能力
5.2 商务智能组织
5.2.1 外包商务智能
5.2.2 内给商务智能
5.2.3 商务智能组织成员
5.3 商务智能基础设施
5.4 商务智能系统软件
5.5 小结
思考练习题
方 法 篇
第6章 关联规则
6.1 关联规则简介
6.2 关联规则挖掘方法
6.3 关联规则兴趣性
6.4 关联规则知识形式扩展
6.4.1 广义关联规则
6.4.2 数量关联规则
6.5 简单关联规则
6.6 小结
思考练习题
第7章 分类分析
7.1 分类分析简介
7.2 决策树分类
7.2.1 决策树构建
7.2.2 决策树剪枝
7.3 贝叶斯分类
7.3.1 贝叶斯定理
7.3.2 简单贝叶斯分类器
7.3.3 贝叶斯信念网络
7.4 其他分类方法
7.4.1 神经元网络分类
7.4.2 支持向量机分类
7.4.3 懒惰型分类器
7.5 分类准确率
7.5.1 分类准确率比较与评估
7.5.2 提高分类器的准确率
7.6 小结
思考练习题
第8章 聚类分析
8.1 聚类分析简介
8.2 相似度及距离测度
8.3 聚类分析方法
8.3.1 划分方法
8.3.2 层次方法
8.3.3 基于密度的方法
8.3.4 基于网格的方法
8.3.5 基于模型的方法
8.4 k-means方法
8.5 DBSCAN方法
8.6 小结
思考练习题
第9章 信息搜索服务
9.1 信息搜索的基本概念
9.2 信息搜索模型
9.2.1 布尔模型
9.2.2 空间向量模型
9.3 信息搜索测度
9.4 文本预处理
9.5 搜索索引
9.5.1 倒排索引搜索
9.5.2 倒排索引的建立
9.6 搜索结果排序
9.7 小结
思考练习题
第10章 社会网络分析
10.1 社会网络的**性
10.1.1 度**性
10.1.2 贴近**性
10.1.3 中介**性
10.2 社会网络的权威
10.2.1 度权威
10.2.2 邻近权威
10.2.3 等级权威
10.3 引用社会网络
10.3.1 同引分析
10.3.2 引文耦合
10.4 社会网络的链接分析
10.4.1 PageRank算法
10.4.2 HITS算法
10.5 社会网络中的社区
10.6 小结
思考练习题
第11章 概念描述
11.1 概念描述简介
11.2 描述统计学的方法
11.3 数据归纳
11.3.1 属性概化
11.3.2 属性消减
11.3.3 数据表示
11.4 数据对比
11.4.1 数据对比方法
11.4.2 数据对比表示
11.5 小结
思考练习题
第12章 数据预处理
12.1 数据预处理简介
12.1.1 数据预处理的原因
12.1.2 数据预处理的目的
12.1.3 数据预处理的方法
12.2 数据清洗
12.2.1 缺失数据处理
12.2.2 噪声数据处理
12.3 数据集成与规范
12.3.1 数据集成处理
12.3.2 数据规范化处理
12.4 数据消减
12.4.1 清除冗余数据
12.4.2 采样
12.4.3 数据立方合计
12.4.4 属性选取与生成
12.4.5 数据压缩
12.4.6 离散化与概念分层方法
12.5 小结
思考练习题
专 题 篇
第13章 信息提取与**
13.1 信息提取与**问题概述
13.2 代表性信息提取方法
13.2.1 网络文本的代表性评估测度
13.2.2 网络文本的代表性信息提取方法
13.2.3 在线产品评论的代表性信息提取
13.3 信息**方法
13.3.1 **系统概述
13.3.2 两种协同过滤**方法
13.3.3 **系统评测指标
13.3.4 消费者信息搜索过程中的**
13.4 小结
思考练习题
第14章 时态模式
14.1 时态数据类型与模式
14.2 时态关联规则
14.3 序列相似性
14.3.1 距离测度法
14.3.2 模式匹配法
14.4 时态关系模式
14.5 时态数据的表达与转换
14.6 小结
思考练习题
第15章 关联分类
15.1 生成分类关联规则
15.2 分类关联规则剪枝
15.2.1 后剪枝方式
15.2.2 先剪枝方式
15.3 构建分类器
15.3.1 单一规则分类器
15.3.2 多规则分类器
15.4 混合型关联分类
15.5 GARC方法解析
15.5.1 GARC思路与算法框架
15.5.2 数据实验与方法比较
15.6 小结
思考练习题
第16章 不确定性知识发现
16.1 不确定性信息表达
16.2 分区中的边界问题
16.3 数据间的部分隶属性
16.4 不完整数据依赖
16.5 小结
思考练习题
第17章 复杂类型数据的挖掘
17.1 复杂类型数据
17.2 多维分析和描述性挖掘
17.3 空间数据挖掘
17.4 多媒体数据挖掘
17.5 Web挖掘
17.6 小结
思考练习题
第18章 商务智能的经济社会影响与发展
18.1 商务智能的经济社会影响
18.1.1 “长尾”与“利基”市场
18.1.2 大数据与新兴电子商务
18.1.3 隐私与**
18.2 商务智能的发展趋势
18.2.1 移动商务智能
18.2.2 社会化商务智能
18.2.3 实时商务智能
18.2.4 商务智能的技术标准
18.3 小结
思考练习题
参考文献
索引词检索目录