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第一部分 决策与分析2

第1章 商务智能、分析和决策支持概述2

1.1 开篇案例：Magpie Sensing公司使用分析技术高效而安全地管理疫苗供应链2

1.2 不断变化的商务环境和计算机决策支持4

1.3 管理决策6

1.4 决策的信息系统支持8

1.5 计算机决策支持的早期架构10

1.6 决策支持系统（DSS）的定义与概念12

1.7 商务智能的架构13

1.8 商务分析综述18

1.9 大数据分析简介26

1.10 本书安排28

1.11 资源、链接以及Teradata大学的网络连接30

本章要点30

关键词31

问题讨论31

练习32

章末应用案例Nationwide Insurance使用商务智能完善客户服务33

参考文献35

第2章 决策制定的基础与技术36

2.1 开篇案例：惠普利用电子表格进行决策建模36

2.2 决策制定：介绍和定义39

2.3 决策制定过程的阶段41

2.4 决策：情报阶段43

2.5 决策：设计阶段45

2.6 决策：抉择阶段53

2.7 决策：实施阶段54

2.8 如何支持决策55

2.9 决策支持系统：性能57

2.10 决策支持系统分类60

2.11 决策支持系统的组件62

本章要点70

关键词72

问题讨论72

练习73

章末应用案例 一家大型航运公司（CSAV）的物流优化73

参考文献75

第二部分 描述性分析78

第3章 数据仓库78

3.1 开篇案例：卡普里岛赌场利用企业数据仓库获胜78

3.2 数据仓库的定义和概念81

3.3 数据仓库流程概述87

3.4 数据仓库架构90

3.5 数据集成、提取、转换和加载（ETL）过程97

3.6 数据仓库开发101

3.7 数据仓库的实施问题113

3.8 实时数据仓库116

3.9 数据仓库管理、安全问题和未来趋势121

3.10 资源、链接和Teradata大学网络连接125

本章要点127

关键词128

问题讨论128

练习128

章末应用案例 大陆航空公司借助实时数据仓库迅速发展131

参考文献133

第4章 业务报表、可视化分析与企业绩效管理135

4.1 开篇案例：自助服务的报表环境为企业用户节省上百万美元136

4.2 业务报表的定义和概念139

4.3 数据与信息可视化145

4.4 不同类型的图表150

4.5 数据可视化与可视化分析的兴起153

4.6 绩效仪表盘159

4.7 企业绩效管理164

4.8 绩效评价168

4.9 平衡计分卡170

4.10 六西格玛绩效评价系统173

本章要点177

关键词178

问题讨论178

练习179

章末应用案例 智能的业务报表帮助医疗机构提供更好的服务181

参考文献183

第三部分 预测性分析186

第5章 数据挖掘186

5.1 开篇案例：坎贝拉公司用高级分析和数据挖掘服务更多客户186

5.2 数据挖掘的概念和应用189

5.3 数据挖掘应用200

5.4 数据挖掘流程203

5.5 数据挖掘方法211

5.6 数据挖掘软件工具224

5.7 数据挖掘的隐私问题、谬误和隐患230

本章要点233

关键词234

问题讨论234

练习235

章末应用案例 Macys.com应用分析技术提升顾客购物体验238

参考文献239

第6章 预测建模相关技术240

6.1 开篇案例：预测建模有助于更好地理解和管理复杂的医疗过程240

6.2 神经网络的基本概念243

6.3 开发基于人工神经网络的系统253

6.4 使用敏感性分析来探测ANN中的黑箱257

6.5 支持向量机260

6.6 基于过程方法的SVM使用267

6.7 用于预测的最近邻方法269

本章要点273

关键词274

问题讨论274

练习275

章末应用案例Coors利用人工神经网络提升啤酒风味279

参考文献281

第7章 文本分析、文本挖掘和情感分析283

7.1 开篇案例：机器与人类在《危险边缘》的竞争：Watson的故事283

7.2 文本分析和文本挖掘的概念和定义286

7.3 自然语言处理291

7.4 文本挖掘应用295

7.5 文本挖掘过程302

7.6 文本挖掘工具311

7.7 情感分析概述314

7.8 情感分析应用317

7.9 情感分析过程319

7.10 情感分析和语音分析323

本章要点326

关键词327

问题讨论328

练习328

章末应用案例BBVA无死角监控并改进其在线声誉330

参考文献332

第8章 网络分析、网络挖掘和社交分析333

8.1 开篇案例：安全第一保险加深与投保人的联系333

8.2 网络挖掘概述336

8.3 网络内容和网络结构挖掘338

8.4 搜索引擎341

8.5 搜索引擎优化348

8.6 网络使用挖掘（网络分析）352

8.7 网络分析成熟模型和网络分析工具360

8.8 社交分析和社交网络分析366

8.9 社交媒体的定义和概念370

8.10 社交媒体分析373

本章要点379

关键词380

问题讨论380

练习380

章末应用案例 通过网络和预测性分析跟踪学生381

参考文献383

第四部分 规范性分析386

第9章 基于模型制定决策：优化和多目标系统386

9.1 开篇案例：中西部独立输电系统运营商通过更好地设备规划和容量规划节省数十亿美元387

9.2 决策支持系统建模388

9.3 决策支持中数学模型的构建393

9.4 确定性、不确定性和风险394

9.5 决策建模与电子表格397

9.6 数学规划优化399

9.7 多目标、灵敏度分析、假设分析和单变量求解409

9.8 用决策表和决策树进行决策分析413

9.9 通过成对比较进行多目标决策415

本章要点421

关键词421

问题讨论422

练习422

章末应用案例 国际援外合作署紧急项目的预先部署426

参考文献427

第10章 建模和分析：启发式搜索方法和仿真429

10.1 开篇案例：系统动力学帮助美国福陆公司更好地计划项目和变更管理429

10.2 解决问题的搜索方法431

10.3 遗传算法和开发遗传算法应用434

10.4 仿真439

10.5 可视化交互仿真446

10.6 系统动力学建模450

10.7 基于代理建模453

本章要点456

关键词456

问题讨论456

练习457

章末应用案例 惠普应用管理科学建模来优化供应链，并赢得大奖457

参考文献459

第11章 自动决策系统和专家系统461

11.1 开篇案例：洲际酒店集团使用决策规则来优化酒店房价461

11.2 自动决策系统463

11.3 人工智能领域466

11.4 专家系统的基本概念468

11.5 专家系统的应用471

11.6 专家系统的结构474

11.7 知识工程478

11.8 适用于专家系统的问题领域487

11.9 专家系统的开发488

11.10 结束语492

本章要点492

关键词493

问题讨论493

练习494

章末应用案例 纽约州的税收优化495

参考文献496

第12章 知识管理和协作系统497

12.1 开篇案例：专业知识传输系统训练未来的军队人员498

12.2 知识管理介绍501

12.3 知识管理的方法505

12.4 知识管理中的信息技术508

12.5 群体决策：特点、过程、好处和障碍511

12.6 用计算机系统支持群体工作513

12.7 间接支持决策制定的工具515

12.8 直接计算机支持决策制定：从群体决策支持系统到群体支持系统518

本章要点521

关键词523

问题讨论523

练习524

章末应用案例 通过共享数字法医知识解决犯罪525

参考文献527

第五部分 大数据与商务分析的未来发展方向530

第13章 大数据与分析530

13.1 开篇案例：当大数据遇上大数据科学530

13.2 大数据的定义534

13.3 大数据分析的基础539

13.4 大数据技术544

13.5 数据科学家552

13.6 大数据和数据仓库556

13.7 大数据供应商561

13.8 大数据与流分析568

13.9 流分析的应用571

本章要点575

关键词575

问题讨论575

练习576

章末应用案例 Discovery Health利用大数据提供更优质的医疗577

参考文献579

第14章 商务分析：趋势及未来的影响581

14.1 开篇案例：俄克拉何马州天然气及电力公司利用数据分析促进智能能源应用581

14.2 为组织提供基于地理位置的分析583

14.3 面向消费者的分析应用588

14.4 推荐引擎590

14.5 Web2.0革命和在线社交网络592

14.6 云计算与商务智能594

14.7 数据分析对组织的影响600

14.8 法律、隐私和道德问题603

14.9 数据分析生态系统607

本章要点614

关键词615

问题讨论615

练习616

章末应用案例Alteryx帮助南方州立合作社优化营销活动617

参考文献618

术语表620