商务智能（第四版）/清华科技大讲堂 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵卫东 著

图书标签:

• 商务智能
• 数据分析
• 数据挖掘
• 商业决策
• 数据可视化
• 清华大学
• 大数据
• 管理学
• 信息技术
• 商业智能

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302450689

版次：4

商品编码：12012297

包装：平装

丛书名： 清华科技大讲堂

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　商务智能是近年来企业信息化的热点，有着广阔的应用前景。本书首先系统地介绍了商务智能的基本概念、商务智能系统的架构以及数据仓库、OLAP和数据挖掘等核心技术。在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理、流程管理、RFID数据管理和大数据管理等领域的*新应用。此外，通过IBM、SAP等业界领先的商务智能工具进行实验，增强读者的应用能力。
　　本书内容新颖、全面，案例丰富，适合作为计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等相关专业本科生和研究生的教材，也可作为从事商务智能的信息化人员的参考资料。

内页插图

目录

第一部分商务智能基础
第1章商务智能概论
1.1商业决策需要商务智能
1.1.1数据、信息与知识
1.1.2管理就是决策
1.1.3决策需要信息和知识
1.1.4智能型企业
1.1.5商务智能支持商业决策
1.1.6新一代的决策支持系统
1.2商务智能简介
1.2.1商务智能概念
1.2.2商务智能的发展
1.2.3商务智能的价值
1.3商务智能系统的功能
1.4商务智能的应用
本章参考文献
思考题
第二部分商务智能核心技术
第2章商务智能系统架构
2.1商务智能系统的组成
2.2数据集成
本章参考文献
思考题
第3章数据仓库
3.1从数据库到数据仓库
3.2数据仓库的概念
3.3数据集市
3.4元数据
3.5ETL
3.6操作数据存储
3.7数据仓库模型
3.8数据挖掘查询语言
3.9医保数据仓库设计
本章参考文献
思考题
第4章在线分析处理
4.1OLAP简介
4.2OLTP与OLAP的区别
4.3OLAP操作
4.4OLAP的分类
4.5OLAP操作语言
本章参考文献
思考题
第5章数据挖掘
5.1数据挖掘的基础
5.1.1数据挖掘的概念
5.1.2数据挖掘的发展
5.1.3数据挖掘的过程
5.1.4数据挖掘原语与语言
5.1.5基于组件的数据挖掘
5.1.6可视化技术
5.1.7数据挖掘的隐私保护
5.2数据挖掘的典型应用领域
5.3数据预处理
5.4聚类分析
5.4.1聚类的概念
5.4.2聚类分析的统计量
5.4.3常用聚类算法
5.4.4其他聚类方法
5.4.5离群点检测
5.5分类分析
5.5.1贝叶斯分类器
5.5.2决策树
5.5.3支持向量机
5.5.4BP神经网络
5.5.5其他分类方法
5.6关联分析
5.6.1关联规则
5.6.2Apriori算法
5.6.3FP增长算法
5.6.4其他关联规则挖掘算法
5.7序列模式挖掘
5.7.1基本概念
5.7.2类Apriori算法
5.8回归分析
5.8.1一元回归分析
5.8.2多元线性回归分析
5.8.3其他回归分析
5.9时间序列分析
5.10数据挖掘技术与应用的发展方向
本章参考文献
思考题
第三部分商务智能应用
第6章移动商务智能
6.1移动商务
6.2商务智能在移动商务中的应用
本章参考文献
思考题
第7章商务智能与知识管理
7.1知识管理
7.2知识管理与商务智能的关系
7.2.1商务智能与知识管理的区别
7.2.2商务智能与知识管理的联系
本章参考文献
思考题
第8章Web挖掘
8.1Web挖掘基础
8.2Web内容挖掘
8.3Web结构挖掘
8.4Web日志挖掘
本章参考文献
思考题
第9章商务智能在企业绩效管理中的应用
9.1企业绩效管理的层次
9.2商务智能贯穿企业绩效管理的闭环流程
9.3商务智能在企业绩效管理中的应用
9.4商务智能给企业绩效管理带来的价值
本章参考文献
思考题
第10章数据挖掘在电子商务中的应用
10.1电子商务需要数据挖掘
10.2顾客管理
10.3网站结构优化
10.4智能搜索引擎
10.5异常事件确定
本章参考文献
思考题
第11章工作流挖掘
11.1工作流挖掘的发展
11.2工作流挖掘的概念与作用
11.2.1工作流挖掘的概念
11.2.2工作流挖掘的作用
11.3工作流挖掘的内容
11.3.1工作流模型的重构
11.3.2工作流的监控与工作流挖掘的评价
11.3.3组织视图挖掘
11.4工作流挖掘的应用
11.4.1流程监控
11.4.2流程优化
11.4.3社会关系分析
11.4.4工作流挖掘在其他领域中的应用
本章参考文献
思考题
第12章RFID数据挖掘
12.1RFID数据挖掘的发展
12.2RFID数据挖掘的作用
12.3RFID 数据分析的典型应用
12.3.1零售仓储
12.3.2通关检查
12.3.3运输管理
12.3.4医疗管理
12.3.5其他应用
本章参考文献
思考题
第13章大数据分析
13.1大数据核心技术基础
13.1.1大数据存储
13.1.2大数据处理
13.1.3大数据应用
13.1.4Hadoop开源架构
13.2大数据分析的基本流程
13.3大数据分析方法
13.4基于新浪微博的情感分析
13.5基于表情符号的微博情感预测
本章参考文献
思考题
第四部分商务智能发展
第14章商务智能进展
14.1商务智能应用趋势
14.2商务智能在中国的发展
14.3商务智能动态
本章参考文献
思考题
第五部分实验
第15章商务智能实验
15.1使用 SAP Crystal Reports创建报表
15.2SAP Lumira实验
15.3基于IBM Cognos 10的数据分析
15.3.1使用IBM Cognos 10创建报表
15.3.2基于IBM Cognos 10的多维分析
15.3.3使用Query Studio创建自助查询
15.4基于IBM SPSS Modeler 14.2的数据挖掘
15.5基于IBM Inforsphere BigInsights的用户行为分析
15.6电商评论的情感分析
思考题

前言/序言

　　目前社会已经由信息时代转向数据时代，数据成为人工智能的基础，也成为应用软件智能的基础。单凭经验的管理已经无法满足当前企业的发展需求，基于数据的决策已经得到了企业的广泛关注。借助认知计算，领先的企业不会面对海量数据束手无策，而是从中挖掘价值。未来有竞争力的公司，必然是数据驱动型的公司。
　　把数据变成产品或服务是未来企业的基本功。数据正成为企业重要的资源，引发企业管理的变革。越来越多的领域开始应用商务智能技术，企业应用软件也出现了智能化的趋势。
　　大数据是商务智能外延的扩展，在架构、模型和分析方法等方面都做了新的工作。大数据技术的发展，也拓展了商务智能的应用范围，在一定程度上助推了商务智能的发展。无论是大数据分析，还是常规的数据分析，都是实现数据资产的价值必不可少的工具。在这种背景下，企业界对数据分析人才的需求增长旺盛，为此国内越来越多的高校开设了商务智能课程。
　　作为数据科学的重要应用领域，商务智能技术和应用变化很快。如何适应产业界对商务智能应用的需求，并结合商务智能课程的新要求，对原有的教学内容进行完善，就成为《商务智能（第四版）》的改版动机。《商务智能（第三版）》经过多次印刷，承蒙多所兄弟院校的师生使用，作者收集了一些反馈信息，在此基础上进行修正。
　　《商务智能（第四版）》在保留第三版总体结构的基础上，主要做了如下的修订工作：
　　（1） 删除了一些过时、冗余的内容，包括少数案例、实验指导等，使教材与时俱进，与业界的发展步调更一致。
　　（2） 补充、修正了一些新内容，包括数据挖掘算法、参考文献、案例、习题以及实验指导书等。其中结合大数据的发展，介绍了目前业界流行的Hadoop分布式架构的核心组成，并增加了业界主流的IBM InforSphere BigInsight大数据分析的实验。此外，还在实验部分补充了IBM SPSS Modeler、电商文本评论挖掘的实际应用等内容，提高学生的动手能力。
　　《商务智能（第四版）》的出版得到了IBM大学合作项目的支持。在写作过程中，研究生蒋丹妮、董亮等帮忙收集了一些资料，特表示感谢。由于作者水平有限，请读者多提出批评指正。可以联系作者获取实验用到的数据和课件。
　　编者

商务智能（第四版）/清华科技大讲堂 洞察数据，驱动决策，赋能增长 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，如何将这些洞察转化为切实可行的商业策略，如何构建一个能够持续支持企业决策和创新的智能体系，是每一个现代企业都面临的核心挑战。《商务智能（第四版）/清华科技大讲堂》并非一本关于特定软件操作的指南，它是一部深入探讨商务智能（Business Intelligence, BI）理论、方法与实践的权威著作，旨在帮助读者建立起全面、系统的BI知识体系，从而在激烈的市场竞争中抢占先机。 本书并非简单罗列技术名词，而是着力于解释为什么需要商务智能，是什么构成了完整的BI体系，以及如何系统性地构建和落地BI解决方案。它将引导您理解BI如何从数据采集、存储、处理、分析到可视化呈现，层层递进，最终实现从“原始数据”到“商业价值”的蜕变。 核心内容解析： BI的战略意义与价值： 本书将深入阐述商务智能在现代企业运营中的核心地位。您将了解到，BI不仅仅是技术工具的集合，更是驱动企业战略决策、优化业务流程、提升运营效率、预测市场趋势、发现潜在商机，乃至构建竞争优势的关键引擎。它能帮助企业从“凭经验”决策迈向“凭数据”决策，实现更精准、更高效、更具前瞻性的经营管理。 BI的架构与关键组成部分： 理解BI的整体框架是掌握其精髓的第一步。本书将系统性地介绍BI系统的典型架构，并详细剖析各个关键组成部分的功能与作用。这包括： 数据源层： 探讨不同类型的数据源（如ERP、CRM、OA系统、第三方数据等）的特点，以及如何有效整合异构数据。 数据仓库/数据湖： 深入讲解数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的设计原则、构建方法及其在BI中的核心作用，包括ETL（Extract, Transform, Load）/ELT（Extract, Load, Transform）过程的原理与最佳实践。 OLAP（Online Analytical Processing）与数据挖掘： 介绍多维分析（OLAP）如何支持企业进行深入的钻取、切片、切块等操作，从而探索数据的多角度关联。同时，还将涵盖数据挖掘技术，帮助读者理解如何从中发现隐藏的模式、关联规则和预测模型。 BI平台与可视化工具： 探讨BI平台的功能，如报表制作、仪表板设计、即席查询、移动BI等。重点在于如何通过直观、易懂的可视化图表（如柱状图、折线图、饼图、地图等）将复杂的分析结果呈现给业务用户，帮助他们快速理解数据洞察。 数据治理与安全： 强调在BI实践中，数据质量、数据标准、数据安全和隐私保护的重要性，以及如何建立完善的数据治理体系。 BI的实施方法论与生命周期： 从概念到落地，BI的成功实施需要一套科学的方法论。本书将引导读者了解BI项目的规划、设计、开发、部署、维护以及持续优化的整个生命周期。这包括： 需求分析与业务场景： 如何识别关键的业务问题，并将其转化为可衡量的BI需求。 数据模型设计： 讲解不同类型的数据模型（如星型模型、雪花模型）的设计理念和应用场景。 项目管理与团队协作： 强调BI项目成功的关键因素，包括跨部门协作、沟通机制和项目管理技巧。 用户培训与推广： 如何确保BI解决方案能够被业务用户广泛接受和有效利用。 BI的未来发展趋势： 随着技术的发展，BI也在不断演进。本书将前瞻性地探讨诸如人工智能（AI）与机器学习（ML）在BI中的融合、自助式BI（Self-service BI）、实时分析、云BI、以及大数据技术对BI的影响等最新发展趋势，帮助读者预见并适应未来的变化。 本书的价值与适用人群： 《商务智能（第四版）/清华科技大讲堂》适合任何希望提升企业数据驱动能力、优化决策流程的管理者、决策者、IT专业人士、数据分析师，以及对商务智能领域感兴趣的学生和研究者。无论您是初次接触BI，还是希望深化理解和提升实践能力，本书都能为您提供宝贵的知识和指导。 阅读本书，您将： 建立宏观视野： 深刻理解BI在企业战略中的作用，以及如何将其转化为实实在在的业务价值。 掌握核心原理： 深入理解BI系统的构成要素、工作流程及相关技术原理。 习得实践方法： 学习如何系统地规划、设计和实施BI项目，应对实际挑战。 洞察未来趋势： 了解BI的最新发展动态，为企业拥抱智能化未来做好准备。 踏上数据智能之旅，从本书开始。

评分☆☆☆☆☆

我承认，一开始拿到这本书时，我对“商务智能”这个词还是有点模糊的，总觉得和大数据、人工智能这些概念有点重叠，分不太清楚。但随着阅读的深入，我才真正领略到BI的精髓所在。《商务智能（第四版）》这本书的结构非常完整，从基础的概念讲解，到具体的实施步骤，再到后期的维护和发展，几乎涵盖了BI领域的方方面面。我特别欣赏作者在介绍不同BI工具和平台时的客观性，没有一味地推崇某一种，而是列举了它们的优缺点，让读者可以根据自己的实际情况进行选择。其中关于数据治理的部分，让我深有感触。很多时候，企业的数据质量不高，导致BI系统的分析结果也失之毫厘，谬以千里。这本书详细阐述了数据治理的重要性，以及如何建立一套有效的数据治理体系，这对于想构建稳健BI系统的企业来说，无疑是宝贵的经验。而且，书中还探讨了BI在不同行业中的应用，比如零售、金融、制造等，这些案例分析让我看到了BI的巨大潜力，也激发了我将BI理念融入到我所在行业的思考。

评分☆☆☆☆☆

《商务智能（第四版）》这本书，给我的感觉是它非常有前瞻性。它不仅仅关注现有的BI技术和应用，更着眼于未来的发展趋势。书中对于如何利用新兴技术，如物联网、社交媒体数据等，来丰富BI分析的维度，给我留下了深刻的印象。我最欣赏的是作者在讲解如何构建一个以用户为中心的BI系统时，所提出的那些细致入微的建议。很多时候，BI系统建设的失败，恰恰是因为忽视了最终用户的需求和使用习惯。《商务智能（第四版）》这本书，在这一点上做得非常出色，它教会我们如何从用户的角度出发，设计易于理解和使用的BI报表和仪表盘，让数据真正为企业员工所用。这本书的内容不仅具有理论深度，更具备实践指导意义，它为我打开了一扇新的大门，让我看到了BI在企业转型中的巨大作用。

评分☆☆☆☆☆

这本《商务智能（第四版）》绝对是一本“干货满满”的书。它没有花哨的包装，也没有空洞的口号，而是专注于如何将BI技术落地，解决企业的实际问题。我特别喜欢书中关于“流程优化”的讲解。通过对业务流程中的数据进行分析，BI可以帮助企业识别瓶颈，找出效率低下的环节，从而进行有针对性的改进，提升整体运营效率。作者在讲解各种BI工具时，也尽可能地提供了一些实操性的建议，比如如何选择合适的工具，以及如何进行配置和部署。这本书的知识体系非常完整，从数据的价值链到BI的战略定位，都做了详尽的阐述。我感觉，读完这本书，我不再是那个对BI一知半解的人，而是能更清晰地认识到BI的价值，以及如何将其应用到我的工作中，为企业创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初选择阅读《商务智能（第四版）》是因为工作需要，但读完之后，我发现它带来的价值远远超出了我的预期。这本书的编排非常有条理，从宏观的战略层面，到微观的技术细节，都处理得恰到好处。我特别喜欢其中关于“数据资产管理”的讨论，这让我意识到，数据不仅仅是信息，更是一种重要的企业资产，需要像对待其他资产一样进行有效的管理和运营。作者在讲解如何构建一个成功的BI项目时，强调了跨部门协作的重要性，以及如何平衡不同部门的需求，这对于许多项目失败的企业来说，是极其宝贵的经验。书中还提到了数据安全和隐私保护的问题，在当今数据泄露频发的时代，这方面的内容显得尤为重要。这本书不仅让我学到了BI的知识，更让我对企业如何进行数字化转型有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的行业顾问，在向你传授宝贵的实践经验。《商务智能（第四版）》的语言风格很务实，没有太多华而不实的辞藻，每一句话都直击核心，切中要害。我最喜欢的是书中关于“数据驱动决策”的强调。很多企业都有很多数据，但却不知道如何利用，最终数据成了“沉睡的资产”。这本书就是告诉我们，如何唤醒这些数据，让它们为我们服务，帮助我们做出更明智的商业决策。作者在讲解如何构建BI体系时，逻辑非常清晰，从顶层设计到具体实施，每一步都有明确的指导。我尤其喜欢书中关于“度量衡”和“关键绩效指标（KPI）”的章节，它们是衡量企业运营状况、评估决策效果的重要工具。学会如何科学地设定和追踪KPI，能让我们的工作更有针对性，避免盲目。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它不仅教会我“是什么”，更教会我“怎么做”，这才是真正有价值的知识。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《商务智能（第四版）》是一本让我眼前一亮的书。它打破了我之前对BI的刻板印象，让我看到了BI的真正价值和无限可能。书中的内容非常前沿，很多观点和方法都是当前业界最热门的，比如利用AI和机器学习来提升BI的预测能力，以及如何构建实时BI平台。作者在讲解这些高级概念时，用非常生动形象的方式，把它们“翻译”成我这样普通读者也能理解的语言，让我感到既惊喜又信服。我特别欣赏书中关于“数据故事”的讲解，这让我意识到，再好的数据分析，如果不能以一种引人入胜的方式呈现出来，也很难打动人。学会如何用数据讲故事，能让我们的分析结果更有说服力，更能引起共鸣。这本书不仅仅是关于技术，更是关于如何利用技术来解决实际商业问题，这让我觉得非常有价值。读完之后，我感觉自己对商务智能的理解上了一个全新的台阶，也更加渴望将这些知识运用到我的实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《商务智能（第四版）》之前，我曾对BI的实用性产生过一些疑问。但这本书用大量的实例和细致的分析，彻底打消了我的顾虑。我最印象深刻的是书中关于“客户细分”和“个性化营销”的章节。通过BI技术，企业可以精准地了解不同客户群体的需求和偏好，从而制定更有针对性的营销策略，提高营销ROI。这种将数据转化为实际商业价值的能力，让我感到非常震撼。书中的图表和模型设计也非常精妙，能够直观地展示复杂的数据关系。我尤其喜欢书中关于“趋势预测”的介绍，这对于企业制定长远发展规划，规避市场风险，有着至关重要的作用。这本书不仅提供了理论知识，更强调了实践的重要性，鼓励读者将所学知识应用到实际工作中，不断优化和迭代。

评分☆☆☆☆☆

这本《商务智能（第四版）》真是让我醍醐灌顶，以前总觉得BI是个虚无缥缈的概念，现在读完才发现它原来是企业决策的“眼睛”和“大脑”。书里的案例分析特别接地气，不是那种高高在上的理论堆砌，而是结合了实际企业遇到的问题，比如库存积压、客户流失、市场预测不准等等，然后一步步教你如何运用BI工具和方法来解决。我尤其喜欢其中关于数据可视化那一章，以前觉得图表就是给领导看的，看了这本书才知道，好的数据可视化能瞬间抓住核心信息，就像给一堆杂乱的数据穿上整齐的衣服，让它们一目了然，甚至能发现隐藏在数字背后的规律。作者在讲解数据仓库、ETL、OLAP这些技术名词时，也没有让我感到晦涩难懂，反而像是循循善诱的老师，通过形象的比喻和清晰的逻辑，把复杂的概念一一拆解，让我这个非IT专业背景的读者也能理解得八九不离十。读这本书的过程，就像是走进了一个充满智慧的宝库，每翻开一页，都能有所收获，感觉自己的思维模式都在悄悄发生改变，更能从数据的角度去思考问题，这对于我目前的工作来说，简直是如虎添翼。

评分☆☆☆☆☆

《商务智能（第四版）》这本书，与其说是一本技术手册，不如说是一部商业智慧的百科全书。它将复杂的BI概念，通过清晰的逻辑和丰富的案例，一一呈现在读者面前。我尤其喜欢书中关于“洞察力”的探讨。很多时候，我们拥有海量的数据，但却缺乏能够从中挖掘出真正洞察力的能力。这本书教会了我如何通过数据分析，发现隐藏在表象之下的商业机会和潜在风险，这对于我进行战略规划和市场分析来说，具有极其重要的指导意义。作者在介绍不同的BI架构时，也考虑到了不同规模企业的需求，提供了多种可行的方案。这本书的知识体系非常全面，从数据的采集、存储、处理，到分析、可视化、应用，每一个环节都做了深入浅出的讲解。读完这本书，我感觉自己像是拥有了一张通往数据王国的藏宝图，知道在哪里可以找到最有价值的宝藏，以及如何将它们化为己用。

评分☆☆☆☆☆

《商务智能（第四版）》这本书，真的让我感受到了一种“智慧”的力量。它不仅仅是关于数据分析，更是关于如何通过数据来洞察商业世界的本质。我最喜欢的是书中关于“商业智能与企业文化”的讨论。作者认为，成功的BI实施，离不开企业文化的支撑，需要建立一种以数据驱动决策的文化氛围。这一点让我深有同感。很多时候，技术本身并不是最大的障碍，而是思想观念的转变。这本书提供了一种非常全面的视角，它将BI置于整个企业战略的宏观框架下进行考量，让我看到了BI在企业发展中的长远意义。书中的案例分析也非常精彩，让我能够直观地感受到BI如何帮助企业实现增长、降低成本、提升竞争力。总而言之，这是一本值得反复阅读、受益终身的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

很快很新很好

评分☆☆☆☆☆

慢慢学习，这种只能慢慢来，京东购书很给力

评分☆☆☆☆☆

不错 讲解的很详细

评分☆☆☆☆☆

课程教材，有新增不少内容。

评分☆☆☆☆☆

课程教材，有新增不少内容。

评分☆☆☆☆☆

很快很新很好

评分☆☆☆☆☆

配套的实验教材《数据挖掘实用案例分析》即将出版

评分☆☆☆☆☆

继续使用教材

评分☆☆☆☆☆

还行吧，老师叫我买的。感觉还可以就是这样。