前言

当今社会信息技术飞速发展，经济全球化趋势日益明显，市场竞争激烈。生存在这样一个“信息爆炸”的时代，企业管理者能否利用信息进行快速而有效的决策已直接关系到企业的生死存亡。越来越多的企业提出对商务智能的需求，商务智能的出现和飞速发展已成为必然趋势。但随着商务智能在企业活动中的不断进行，海量的、具有潜在价值知识的信息便混同一般信息积累在企业商务智能系统中，尽管企业希望能够提取出有价值的信息，应用各种技术进行数据分析，以期将分析结果用于科学研究、商业决策或企业管理决策等方面，但目前市场数据分析工具种类繁多，若选择不当就很难对数据进行深层次的处理，无法真正提炼出信息的价值，使得企业管理层只能望“数”兴叹。除此之外，电子商务数据类型繁多、模型复杂，以及应用系统的分布性和异构性都会增加这些数据的分析难度，由此数据挖掘技术应运而生。

本教材自2016年4月出版，经过一年多的使用，根据学生和教师的反馈，编者对教材中的相关内容进行了改动。第2版与第1版相比增加了新的知识，删除了一些陈旧或使用较少的知识，使其更加简练。具体体现在以下几个方面。

(1) 增加了新的技术知识。

① 增加了第1章商务智能系统框架及数据流程的相关知识。

② 增加了第2章数据可视化的内容。

③ 增加了第7章深度学习的内容。

(2) 对原第4、5、10章重新组织编写，使其内容更贴切、更充实。

① 第4章对决策树和支持向量机进行了重新描述，去掉了BP神经网络算法，增加了粗糙集的阐述。

② 第5章对Apriori算法、Apriori改进算法以及FP增长算法进行了重新描述。

③ 去掉了原第7章。

④ 原第10章改为现第9章，重新举例并深入阐述了数据挖掘在电子商务中的典型应用。

本书各章编写分工如下： 蔡晓妍编写第1、3章； 杨丽丽编写第2章； 朱珊娜编写第4章； 李梅编写第5章； 梁春泉编写第6章；杨黎斌编写第7、9章； 张晓婷编写第8章。蔡晓妍负责全书的策划、大纲的制定和统纂工作。

本书在编写过程中，参考了一些优秀教材和论文，在此对所有被引用文献的原作者表示衷心的感谢。研究生郭蓝天、何健、张野和吕鑫分别对本书进行了校对并提出了宝贵的建议，特在此表示感谢。由于编者水平所限，书中如有不妥之处，欢迎读者批评指正。

编者

2017年8月