前言 “互联网+”的快速普及，各种企业信息管理系统逐步应用于不同规模的企业，数字化运营已经成为企业的标配。人工智能的兴起，进一步提升了企业信息管理系统的数据分析能力，使得企业各级人员在做决策时，不再仅仅依赖传统商务智能系统提供的报表、在线分析处理和简单的数据挖掘结果，而是可以利用新兴的大数据挖掘、深度学习等模型，对多模态的数据进行深入的加工，从而提升了企业信息管理系统的智能性，辅助各岗位的决策者更高效地、自动化地进行决策。 纵观商务智能的应用，其市场随着相关技术的进步以及竞争的激化，近几年变化比较大。智能是软件未来发展的方向，商务数据分析功能已经成为企业管理软件的标配，并成为数据中台的核心。云计算、物联网、大数据分析、深度学习等新一代的信息技术已经融入各种商务智能系统。未来对企业经营的各类多模态数据的利用深度还会进一步增强。 上述商务数据分析发展的背景，对国内数据分析人才的培养也提出了相应的挑战。越来越多的高校开设商务智能相关课程，如何与业界的发展以及相应的人才需求相匹配就成为高校教学突出的问题，一本合适的商务智能教材尤为必要。 《商务智能（第五版）》在前四版的基础上，总结了多家兄弟院校在使用过程中发现的一些问题，并结合学科最新的进展以及课程教学的要求，对教材内容进行了大幅的修改。其中不仅删除了一些过时的内容，而且还补充了新内容，尤其是对实验的内容进行了重写，配套的在线课程资源也丰富了很多，使教材适用于更广泛的学生群体，可推动混合式教学的改革。 具体来说，《商务智能（第五版）》做了如下修订： （1） 删除了一些过时的理论知识、案例和实验等内容，使课程内容与时俱进，尽量与商务数据分析的实际应用保持一致。 （2） 补充了多种数据挖掘算法的介绍和应用案例（参考文献）等，并应用主流的数据可视化、数据挖掘或机器学习工具、语言，对可视化分析、数据挖掘或机器学习应用等进行实例解释，并使用Python语言对上述应用进行实现。 （3） 强化了实验部分的内容，重新设计了5个新的实验，覆盖了数据爬取、可视化、在线分析处理、数据挖掘等商务智能的核心内容，通过这些典型的案例，阐述数据分析的流程以及其中遇到的关键问题的解决方法，满足商务智能课程实验或实训的要求。 （4） 使用Tableau、SPSS Modeler、SPSS Statistics和Python等主流的数据分析工具和编程语言，对课程核心的内容进行实操讲解和练习，融理论和实际应用于一体，满足新工科/新商科的课程教学要求。 为了配合课程的教学，作者还在中国大学MOOC开发了配套的在线视频课“商务数据分析”，除了课程视频外，每个单元还提供了多道选择题、参考案例以及应用案例程序等内容，便于读者自学。 在教材的编写过程中，研究生董亮、潘智涛、陶文慧等参与了部分资料的收集和校对工作，在此特表感谢。由于作者水平有限，书中有不到之处，敬请批评指正。 赵卫东 2020年12月于复旦大学

• 课件下载
• 样章下载
• 暂无网络资源

扫描二维码
下载APP了解更多

版权图片链接