商务智能
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本书从商务智能的三个组成部分——数据仓库、联机分析和数据挖掘入手，以具体实例的形式，从技术和应用两个方面对商务智能中所涉及的相关概念、方法及在管理中的应用进行了详细介绍。
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CommonID:DIR_13843949,ID:3843949,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155824,name:第1章 概述,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 1 Introduction,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
近年来商务智能在管理中有着极其广泛的应用,商务智能的应用问题主要从以下几个方面进行考虑:一是要解决什么样的问题;二是围绕要解决的问题进行相关数据的收集;三是选取合适的数据挖掘方法对数据进行分析;四是对分析的结果有个合理的说明并提出切实可行的建议。
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CommonID:DIR_13843974,ID:3843974,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155825,name:第2章 数据仓库,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 2 Data Warehouse,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
构造数据仓库和数据预处理是数据挖掘前的一个重要步骤。此外,联机分析处理用于从多个视角进行多维数据分析,这种分析有利于数据挖掘。因此在介绍数据挖掘之前,我们概括地介绍数据仓库、数据预处理和联机分析等内容。
,AbstractEN:,KeyWords:24676,44103,425784,EKeyWords:24719,76425,425785,SubjectWords:,LiteratureId:3843975,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010619_000_002,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-04-02 10:40:00.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2021-11-02 22:09:03.0,HitCount:34,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:3843976,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-01-01 00:00:00.0,SearchTitle:电子商务数据仓库,ISBN:978-7-5097-2947-2,BookTitle:商务智能,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:null,researchorg:null,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:null,PrizeLevel:null,IsExcellence:null,ContentClass:null,IsDisabled:N,SearchTitle_2:电子商务数据仓库,_RowNo:3
CommonID:DIR_13844072,ID:3844072,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155826,name:第3章 数据预处理,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 3 Data Preprocessing,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
数据预处理是指在主要的分析、运算之前对数据进行的一些处理。这些预处理包括填写空缺值、去掉数据之间的不一致性等。之所以要进行这些预处理,是因为现实世界中的数据很多都是不完整、不一致的脏数据,即存在数据质量问题。
,AbstractEN:,KeyWords:44103,24676,69227,EKeyWords:76425,24719,71279,SubjectWords:,LiteratureId:3844073,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010619_000_003,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-04-02 10:40:01.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2021-11-02 22:09:03.0,HitCount:6,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:3844074,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-01-01 00:00:00.0,SearchTitle:电子商务数据库的数据预处理,ISBN:978-7-5097-2947-2,BookTitle:商务智能,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:null,researchorg:null,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:null,PrizeLevel:null,IsExcellence:null,ContentClass:null,IsDisabled:N,SearchTitle_2:电子商务数据库的数据预处理,_RowNo:4
CommonID:DIR_13844131,ID:3844131,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155827,name:第4章 联机分析处理,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 4 Online Analytical Processing,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
随着信息技术的不断发展以及企业需求的不断增加,全球数据呈爆炸式增长。数据的增加也促使了信息处理技术的不断发展,在这个过程中,联机分析处理以其能够分析那些保存在数据集市、数据仓库和其他多维数据库中的成千上万数据项之间的关系,并能快速响应决策人员的复杂查询的能力而得到广泛应用。
,AbstractEN:,KeyWords:24676,69227,36620,EKeyWords:24719,71279,36623,SubjectWords:,LiteratureId:3844132,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010619_000_004,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-04-02 10:40:01.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2021-11-02 22:09:03.0,HitCount:6,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:3844133,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-01-01 00:00:00.0,SearchTitle:电子商务数据联机分析处理,ISBN:978-7-5097-2947-2,BookTitle:商务智能,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:null,researchorg:null,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:null,PrizeLevel:null,IsExcellence:null,ContentClass:null,IsDisabled:N,SearchTitle_2:电子商务数据联机分析处理,_RowNo:5
CommonID:DIR_13844201,ID:3844201,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155828,name:第5章 分类,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 5 Classification,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
分类的主要思想是首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘中的分类技术,建立分类模型,并根据分类模型对没有分类的数据进行分类。因此,分类是一种有监督的学习过程,有监督的学习是让计算机去学习我们已经建立好的分类系统。
,AbstractEN:,KeyWords:24676,425786,425787,EKeyWords:24719,425788,425789,SubjectWords:,LiteratureId:3844202,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010619_000_005,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-04-02 10:40:01.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2021-11-02 22:09:03.0,HitCount:19,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:3844203,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-01-01 00:00:00.0,SearchTitle:电子商务数据挖掘的分类,ISBN:978-7-5097-2947-2,BookTitle:商务智能,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:null,researchorg:null,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:null,PrizeLevel:null,IsExcellence:null,ContentClass:null,IsDisabled:N,SearchTitle_2:电子商务数据挖掘的分类,_RowNo:6
CommonID:DIR_13844336,ID:3844336,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155829,name:第6章 关联规则,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 6 Association Rules,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
关联规则力图发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关程度,并用这些规则找出顾客购买行为模式。它在数据挖掘中是一个重要的课题,最近几年已被业界所广泛研究。
,AbstractEN:,KeyWords:24676,425790,69227,EKeyWords:24719,425791,71279,SubjectWords:,LiteratureId:3844337,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010619_000_006,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-04-02 10:40:02.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2021-11-02 22:09:03.0,HitCount:11,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:3844338,DownCount:6,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-01-01 00:00:00.0,SearchTitle:电子商务中消费习惯的关联规则,ISBN:978-7-5097-2947-2,BookTitle:商务智能,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:null,researchorg:null,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:null,PrizeLevel:null,IsExcellence:null,ContentClass:null,IsDisabled:N,SearchTitle_2:电子商务中消费习惯的关联规则,_RowNo:7
CommonID:DIR_13844469,ID:3844469,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155830,name:第7章 聚类,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 7 Clustering Analysis,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
聚类技术是在没有或不用样本所属类别信息的情况下,依据样本集数据的内在结构,在样本之间相似性度量的基础上对样本进行分类的方法,其目标是簇内的样本相互之间是相似的,即簇内样本之间的距离小;不同簇中的样本是不同的,即簇间样本之间的距离大。这样,聚类技术就可以把大数据集合中相似度较高的对象聚集在一起,而把相似度较低的对象区分开来。
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CommonID:DIR_13844531,ID:3844531,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:155831,name:第8章 商务智能在管理中的应用,ShortName:,SubName:,EnTitle:Chapter 8 Business Intelligence Application in Management,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:3843943,AbstractCH:
如何利用信息技术收集数据并采取有效的方法处理这些大量的、有噪声的、不完全的数据,进而从中找出未知的、有用的信息和知识来帮助人们作决策?因此,商务智能作为一种能帮助人们将大量数据转化成有价值的信息和知识的有效过程越来越引起人们的广泛重视,很多公司和个人都根据自己的理解给出了商务智能的定义。
,AbstractEN:,KeyWords:33666,414497,69227,EKeyWords:36505,425795,71279,SubjectWords:,LiteratureId:3844532,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010619_000_008,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-04-02 10:40:03.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2021-11-02 22:09:03.0,HitCount:5,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:3844533,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-01-01 00:00:00.0,SearchTitle:商务智能在管理中的应用,ISBN:978-7-5097-2947-2,BookTitle:商务智能,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:null,researchorg:null,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:null,PrizeLevel:null,IsExcellence:null,ContentClass:null,IsDisabled:N,SearchTitle_2:商务智能在管理中的应用,_RowNo:9
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