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第1章 商务智能概述1

1.1 商务智能的产生背景2

1.1.1 商务智能的产生原因2

1.1.2 商业决策需要商务智能3

1.1.3 企业智能化管理需要商务智能4

1.2 商务智能的基本概念6

1.2.1 商务智能的基础6

1.2.2 商务智能的概念11

1.2.3 理解商务智能13

1.3 商务智能的应用16

1.3.1 商务智能技术应用17

1.3.2 商务智能应用领域18

1.3.3 商务智能系统应用步骤21

1.4 商务智能与电子商务22

1.4.1 智能电子商务22

1.4.2 智能化电子商务24

1.4.3 智能化电子商务网站——PT37网25

本章小结26

综合练习27

第2章 商务智能基础理论31

2.1 商务智能基础32

2.1.1 商务智能的组成32

2.1.2 商务智能的功能37

2.2 商务智能核心技术39

2.2.1 数据仓库39

2.2.2 数据挖掘41

2.2.3 联机分析处理43

2.2.4 数据预处理49

2.2.5 展示技术50

本章小结55

综合练习56

第3章 数据仓库60

3.1 数据仓库特点61

3.2 数据仓库结构63

3.3 数据仓库系统的结构65

3.4 数据仓库系统的应用特点66

3.5 元数据68

3.5.1 元数据的定义68

3.5.2 元数据的分类69

3.5.3 元数据的作用70

3.5.4 元数据的重要性71

3.5.5 元数据的存储方式72

3.5.6 商务智能系统中的元数据来源及分类73

3.6 数据仓库模型74

3.6.1 概念模型74

3.6.2 逻辑模型77

3.6.3 物理模型80

3.7 数据仓库设计过程81

3.8 数据仓库的发展85

本章小结87

综合练习88

第4章 数据挖掘92

4.1 数据挖掘简介93

4.1.1 数据挖掘的任务93

4.1.2 数据挖掘的特点96

4.1.3 数据挖掘的分类97

4.1.4 数据挖掘的功能98

4.2 数据挖掘技术的主要方法99

4.2.1 回归分析99

4.2.2 关联分析101

4.2.3 聚类分析103

4.2.4 判别分析104

4.2.5 神经网络分析105

4.2.6 决策树分析107

4.2.7 其他分析方法109

4.3 数据挖掘建模111

4.3.1 算法选择111

4.3.2 数据挖掘模型建立111

4.4 数据挖掘的流程113

4.4.1 普通数据挖掘过程113

4.4.2 Web数据挖掘过程114

4.4.3 数据挖掘人员和工作量116

4.5 数据挖掘的应用117

4.5.1 生物医学行业的数据挖掘117

4.5.2 金融业的数据挖掘119

4.5.3 零售业中的数据挖掘120

4.5.4 电信业中的数据挖掘121

本章小结122

综合练习122

第5章 数据预处理技术126

5.1 数据预处理技术概述127

5.1.1 数据预处理研究内容127

5.1.2 数据预处理的重要性127

5.2 数据预处理任务129

5.3 数据预处理方法130

5.3.1 数据清洗方法130

5.3.2 数据集成方法133

5.3.3 数据转换方法134

5.3.4 数据归约方法136

5.3.5 用于Web挖掘的预处理146

5.4 数据预处理工具149

5.4.1 评价ETL工具的标准149

5.4.2 ETL工具的分类151

5.4.3 主流的ETL工具151

本章小结154

综合练习154

第6章 联机分析处理159

6.1 联机分析处理多维分析操作160

6.1.1 多维操作160

6.1.2 多维操作实例165

6.2 联机分析处理的数据组织形式168

6.2.1 关系型联机分析处理168

6.2.2 多维联机分析处理171

6.2.3 MOLAP和ROLAP的比较173

6.2.4 混合型OLAP174

6.3 联机分析处理操作语言175

6.3.1 多维表达式175

6.3.2 SQL和MDX的区别178

6.4 联机分析处理的系统结构179

6.4.1 联机分析处理的Web体系180

6.4.2 联机分析处理的应用体系182

6.5 联机分析处理智能分析工具182

6.5.1 IBM Cognos PowerPlay183

6.5.2 微软SSAS184

6.5.3 Oracle Essbase185

6.5.4 微策略（Micro Strategy）186

6.5.5 主流OLAP工具比较187

本章小结188

综合练习189

第7章 商务智能的实现193

7.1 商务智能技术路线的选择194

7.1.1 Microsoft的BI技术路线194

7.1.2 IBM的BI技术路线195

7.1.3 Oracle的BI技术路线195

7.1.4 其他公司的BI技术路线196

7.1.5 技术路线分析与选择197

7.2 商务智能模型建立198

7.2.1 基于SQL Server2005的商务智能模型198

7.2.2 基于DB 2的商务智能模型209

7.3 商务智能工具220

7.3.1 商务智能技术工具简介220

7.3.2 数据前端展现工具220

7.3.3 商务智能技术工具选型221

7.4 商务智能项目实施222

7.4.1 商务智能项目需求分析223

7.4.2 商务智能项目设计227

7.4.3 商务智能项目的实现与维护231

本章小结231

综合练习232

第8章 商务智能在网络环境下的应用235

8.1 商务智能在网站优化方面的应用236

8.1.1 商务智能技术实现网站个性化服务236

8.1.2 智能化自适应网站设计240

8.1.3 智能搜索引擎244

8.2 商务智能在商务谈判方面的应用248

8.2.1 智能商务谈判248

8.2.2 智能谈判系统组成250

8.2.3 智能谈判系统框架251

8.3 商务智能在移动商务方面的应用252

8.3.1 移动商务252

8.3.2 移动商务智能257

本章小结261

综合练习262

第9章 商务智能在企业管理中的应用265

9.1 商务智能在客户关系管理中的应用266

9.1.1 客户智能266

9.1.2 客户智能系统269

9.2 商务智能在企业绩效管理中的应用272

9.2.1 商务绩效管理定义273

9.2.2 商务绩效管理系统框架274

9.2.3 智能化商务绩效管理流程275

9.2.4 影响商务绩效管理系统运行因素277

9.3 商务智能在企业决策中的应用279

9.3.1 智能决策支持系统的发展背景279

9.3.2 智能决策支持系统结构281

9.3.3 智能决策支持系统组成285

本章小结288

综合练习288

第10章 商务智能应用展望292

10.1 商务智能的应用前景293

10.1.1 全球商务智能的应用293

10.1.2 商务智能发展趋势展望296

10.2 实时商务智能299

10.2.1 实时商务智能系统299

10.2.2 企业实时决策与商务智能301

10.2.3 建立实时商务智能的思考303

10.3 政务智能304

10.3.1 全球政府的BI应用304

10.3.2 电子政务的发展方向——政务智能307

10.3.3 政务智能的基础308

10.4 物联网与商务智能311

10.4.1 认识物联网311

10.4.2 物联网进入智能时代314

本章小结315

综合练习316

参考文献320