商务智能

目录
第1章 商务智能导论 1
1.1 商务智能的产生背景 1
1.2 商务智能的概念界定 2
1.3 商务智能的支持理论及技术 3
1.4 商务智能的研究范式 6
1.5 商务智能分析过程 8
1.6 商务智能的应用 9
1.7 商务智能的发展趋势 11
课后思考题 14
第2章 商务智能的分层与体系结构 15
2.1 商务智能分层 15
2.2 商务智能的体系结构 19
2.3 数据集成 24
课后思考题 28
第3章 数据库与数据仓库基础 29
3.1 数据管理及其发展 29
3.2 数据库 33
3.3 数据仓库 39
课后思考题 50
第4章 数据挖掘 51
4.1 数据挖据在商务智能中的定位 51
4.2 数据挖掘概述及原理 52
4.3 数据挖掘过程 55
4.4 数据挖掘方法及评价指标 57
4.5 数据挖掘工具及发展方向 64
课后思考题 68
第5章 商务智能中的聚类 69
5.1 聚类分析简介 69
5.2 代表性的聚类算法 71
5.3 基于聚类的数据分析 74
5.4 应用案例 80
课后思考题 84
第6章 商务智能中的分类 86
6.1 分类算法简介 86
6.2 代表性的分类算法 86
6.3 应用案例及数据分析 104
课后思考题 120
第7章 商品信息检索 121
7.1 信息检索的概念 121
7.2 信息检索的过程 121
7.3 特征选择 123
7.4 特征提取 132
7.5 相关反馈 136
7.6 经典的信息检索模型 137
7.7 信息检索的评价指标 140
7.8 电子商务环境下的商品检索 143
课后思考题 149
第8章 商务智能中的推荐 150
8.1 推荐系统举例 150
8.2 推荐系统评测指标 151
8.3 基于用户行为的协同过滤算法 155
8.4 推荐系统冷启动问题 156
8.5 利用社交网络数据进行推荐 158
8.6 应用案例——京东个性化推荐系统发展 159
课后思考题 167
第9章 基于回归分析的鞋类商品需求量预测 168
9.1 相关分析基础 168
9.2 简单线性相关分析 170
9.3 线性回归分析 175
9.4 淘宝平台中某商家鞋类商品需求量预测 183
9.5 应用案例 186
课后思考题 188
第10章 商务智能应用及发展趋势 190
10.1 商务智能具有广泛的应用场景 190
10.2 新型商务智能企业 201
10.3 商务智能的发展趋势 205
课后思考题 209
参考文献 210