具体描述
本教材根据中国计算机学会高职高专教育学组2001年审定的《管理信息系统实用教程》编写大纲编写,为中国计算机学会高职高专教育学组组织编写的高职高专与成人高等教育院校计算机及相近专业的推荐教材,并被教育部列为“十五”国家级规划教材。
本书共分10章。第1章为管理信息系统的基本知识；第2章为管理信息系统开发综述,介绍了软件工程规范与管理信息系统的开发方法；第3章为系统调查与可行性研究；第4章为系统分析；第5章为系统设计；第6章为信息系统的实施与测试；第7章为管理信息系统的运
行与维护；第8章为面向对象方法与CASE；第9章为管理信息系统的管理；第10章为课程设计实习，为学生实际开发一个简单的管理信息系统提供参考资料。
本书内容丰富、选材适当、结构合理、论述清楚,以两个实例作为教材的主线贯穿始终，重视实际能力的培养。既可作为计算机及相关专业大专层次的教材，也可供有关专业的师生和科技工作者阅读、参考。
深入探索数据驱动的决策与企业效能优化 图书名称：数据驱动的商业智能与组织变革 图书简介： 本著作《数据驱动的商业智能与组织变革》是一部聚焦于当代企业如何有效利用数据资产、整合先进信息技术，并在此基础上实现深刻组织结构优化与战略转型的专业论著。本书旨在为信息技术管理者、战略规划师、商业分析师以及寻求数字化转型路径的企业高层提供一套系统化、可操作的理论框架与实践指南。 第一部分：商业智能的战略基石与数据治理 本部分将“数据”提升至企业核心战略资源的地位，详细阐述了从原始数据到有效知识的转化路径。 第一章：商业智能的范式转变与价值定位 本章深入剖析了传统商业智能（BI）向现代决策支持系统（DSS）和先进分析（Advanced Analytics）演进的历史脉络与核心驱动力。我们探讨了数据如何从被动的报告工具转变为主动的预测和规范性建议引擎。内容涵盖了商业智能投资回报率（ROI）的量化方法，以及如何将BI能力与企业关键绩效指标（KPIs）紧密对齐，确保技术投入直接服务于商业目标。重点分析了敏捷BI（Agile BI）的理念，强调快速迭代和用户参与的重要性。 第二章：构建坚实的数据治理体系 数据质量是所有高级分析的基础。本章详尽介绍了建立全面数据治理框架的必要性与实施步骤。内容包括：数据所有权（Data Ownership）的明确界定、元数据管理（Metadata Management）策略的制定、数据标准与质量保证流程（Data Quality Assurance Processes）的标准化。我们特别关注了在跨部门协作中如何消除数据孤岛，确保数据的一致性、准确性和时效性。此外，本章还探讨了数据治理在应对日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA等）中的合规性作用。 第三章：现代数据架构与云原生集成 本章专注于支撑现代商业智能的技术基础设施。我们不再局限于传统的集中式数据仓库（Data Warehouse），而是深入探讨了数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的优劣及适用场景。内容详述了数据抽取、转换与加载（ETL/ELT）流程的现代化，以及流式处理技术（如Kafka、Spark Streaming）在实时决策中的应用。同时，本书对公有云、私有云和混合云环境下的数据存储、计算资源的弹性伸缩与成本优化进行了深入对比和分析。 第二部分：高级分析、预测建模与决策优化 本部分将视角转向如何利用复杂算法和机器学习（ML）模型，将数据转化为可执行的洞察。 第四章：数据科学在业务流程中的嵌入 本章是连接理论与实践的关键。我们详细介绍了从提出业务问题、数据准备、特征工程、模型选择到部署的全过程。内容涵盖了回归分析、时间序列预测、分类算法（如逻辑回归、决策树）在销售预测、需求规划中的具体应用案例。我们着重强调了“模型可解释性”（Model Explainability，XAI）的重要性，确保业务用户能够理解并信任模型的输出，避免“黑箱”风险。 第五章：客户行为分析与个性化体验 理解客户是现代竞争力的核心。本章探讨了如何利用RFM模型、生命周期价值（CLV）分析、以及基于序列模式挖掘的技术，对客户进行精细化分群。内容涉及推荐系统（Recommender Systems）的构建原理（协同过滤与内容推荐），以及如何通过A/B测试框架验证个性化策略的有效性，从而实现营销活动的精准投放和客户流失率的有效降低。 第六章：运营效率的量化与优化 本章聚焦于企业内部运营效率的提升。通过对供应链数据、生产物联网（IIoT）数据的分析，我们展示了如何构建预测性维护（Predictive Maintenance）模型，以最小化非计划停机时间。内容还包括库存优化的随机模型应用，以及利用流程挖掘（Process Mining）技术揭示和消除业务流程中的瓶颈和冗余环节，从而实现资源配置的最优化。 第三部分：组织变革、伦理考量与未来趋势 本部分探讨了技术实施的软性因素——人、组织结构、以及未来技术趋势对商业智能生态的影响。 第七章：数据驱动的组织文化建设与变革管理 技术转型必须辅以文化转型。本章分析了如何打破部门壁垒，建立跨职能的数据素养团队（Data Literacy Teams）。内容包括高层领导者在推动数据驱动决策中的角色，以及如何设计激励机制来鼓励员工积极使用和信任数据洞察。我们提供了变革管理模型，用以平稳过渡到以数据为中心的企业运作模式。 第八章：数据伦理、隐私保护与人工智能的社会责任 随着数据能力的增强，伦理和监管压力同步上升。本章系统梳理了数据偏见（Data Bias）的识别与缓解技术，特别是在招聘、信贷审批等敏感领域的应用。内容深入探讨了“隐私增强技术”（PETs），如联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy），如何在不牺牲分析价值的前提下满足严格的隐私要求。 第九章：新兴技术对决策智能的冲击与展望 展望未来，本章重点讨论了生成式人工智能（Generative AI）与大型语言模型（LLMs）如何被整合到商业智能平台中，以实现更自然、更直观的数据交互（例如自然语言查询BI）。此外，我们还探讨了数字孪生（Digital Twin）技术在复杂系统模拟与实时战略验证中的潜力，以及量子计算对未来复杂优化问题的可能影响。 总结： 《数据驱动的商业智能与组织变革》不仅是关于工具和技术的说明书，更是一本关于如何重塑企业思维和运营模式的指导手册。它要求读者超越简单的报表制作，拥抱数据科学的严谨性，并将技术能力转化为持续的、可量化的竞争优势。本书通过详实的案例分析和前瞻性的战略视角，确保读者能够驾驭数据时代的复杂性，实现真正的组织效能飞跃。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有