譯者序
前言
作者簡介
第一部分　決策與分析
第1章　商務智能、分析和決策支持概述 2
1.1　開篇案例：Magpie Sensing公司使用分析技術高效而安全地管理疫苗供應鏈 2
1.2　不斷變化的商務環境和計算機決策支持 4
1.3　管理決策 6
1.4　決策的信息係統支持 8
1.5　計算機決策支持的早期架構 10
1.6　決策支持係統（DSS）的定義與概念 12
1.7　商務智能的架構 13
1.8　商務分析綜述 18
1.9　大數據分析簡介 26
1.10　本書安排 28
1.11　資源、鏈接以及Teradata大學的網絡連接 30
本章要點 30
關鍵詞 31
問題討論 31
練習 32
章末應用案例　Nationwide Insurance
使用商務智能完善客戶服務 33
參考文獻 35
第2章　決策製定的基礎與技術 36
2.1　開篇案例：惠普利用電子錶格進行決策建模 36
2.2　決策製定：介紹和定義 39
2.3　決策製定過程的階段 41
2.4　決策：情報階段 43
2.5　決策：設計階段 45
2.6　決策：抉擇階段 53
2.7　決策：實施階段 54
2.8　如何支持決策 55
2.9　決策支持係統：性能 57
2.10　決策支持係統分類 60
2.11　決策支持係統的組件 62
本章要點 70
關鍵詞 72
問題討論 72
練習 73
章末應用案例　一傢大型航運公司（CSAV）的物流優化 73
參考文獻 75
第二部分　描述性分析
第3章　數據倉庫 78
3.1　開篇案例：卡普裏島賭場利用企業數據倉庫獲勝 78
3.2　數據倉庫的定義和概念 81
3.3　數據倉庫流程概述 87
3.4　數據倉庫架構 90
3.5　數據集成、提取、轉換和加載（ETL）過程 97
3.6　數據倉庫開發 101
3.7　數據倉庫的實施問題 113
3.8　實時數據倉庫 116
3.9　數據倉庫管理、安全問題和未來趨勢 121
3.10　資源、鏈接和Teradata大學網絡連接 125
本章要點 127
關鍵詞 128
問題討論 128
練習 128
章末應用案例　大陸航空公司藉助實時數據倉庫迅速發展 131
參考文獻 133
第4章　業務報錶、可視化分析與企業績效管理 135
4.1　開篇案例：自助服務的報錶環境
為企業用戶節省上百萬美元 136
4.2　業務報錶的定義和概念 139
4.3　數據與信息可視化 145
4.4　不同類型的圖錶 150
4.5　數據可視化與可視化分析的興起 153
4.6　績效儀錶盤 159
4.7　企業績效管理 164
4.8　績效評價 168
4.9　平衡計分卡 170
4.10　六西格瑪績效評價係統 173
本章要點 177
關鍵詞 178
問題討論 178
練習 179
章末應用案例　智能的業務報錶幫助醫療機構提供更好的服務 181
參考文獻 183
第三部分　預測性分析
第5章　數據挖掘 186
5.1　開篇案例：坎貝拉公司用
高級分析和數據挖掘服務更多客戶 186
5.2　數據挖掘的概念和應用 189
5.3　數據挖掘應用 200
5.4　數據挖掘流程 203
5.5　數據挖掘方法 211
5.6　數據挖掘軟件工具 224
5.7　數據挖掘的隱私問題、謬誤和隱患 230
本章要點 233
關鍵詞 234
問題討論 234
練習 235
章末應用案例　Macys.com應用分析技術提升顧客購物體驗 238
參考文獻 239
第6章　預測建模相關技術 240
6.1　開篇案例：預測建模有助於更好地理解和管理復雜的醫療過程 240
6.2　神經網絡的基本概念 243
6.3　開發基於人工神經網絡的係統 253
6.4　使用敏感性分析來探測ANN中的黑箱 257
6.5　支持嚮量機 260
6.6　基於過程方法的SVM使用 267
6.7　用於預測的最近鄰方法 269
本章要點 273
關鍵詞 274
問題討論 274
練習 275
章末應用案例　Coors利用人工神經網絡提升啤酒風味 279
參考文獻 281
第7章　文本分析、文本挖掘和情感分析 283
7.1　開篇案例：機器與人類在《危險邊緣》的競爭：Watson的故事 283
7.2　文本分析和文本挖掘的概念和定義 286
7.3　自然語言處理 291
7.4　文本挖掘應用 295
7.5　文本挖掘過程 302
7.6　文本挖掘工具 311
7.7　情感分析概述 314
7.8　情感分析應用 317
7.9　情感分析過程 319
7.10　情感分析和語音分析 323
本章要點 326
關鍵詞 327
問題討論 328
練習 328
章末應用案例　BBVA無死角監控並改進其在綫聲譽 330
參考文獻 332
第8章　網絡分析、網絡挖掘和社交分析 333
8.1　開篇案例：安全第一保險加深與投保人的聯係 333
8.2　網絡挖掘概述 336
8.3　網絡內容和網絡結構挖掘 338
8.4　搜索引擎 341
8.5　搜索引擎優化 348
8.6　網絡使用挖掘（網絡分析） 352
8.7　網絡分析成熟模型和網絡分析工具 360
8.8　社交分析和社交網絡分析 366
8.9　社交媒體的定義和概念 370
8.10　社交媒體分析 373
本章要點 379
關鍵詞 380
問題討論 380
練習 380
章末應用案例　通過網絡和預測性分析跟蹤學生 381
參考文獻 383
第四部分　規範性分析
第9章　基於模型製定決策：優化和多目標係統 386
9.1　開篇案例：中西部獨立輸電係統運營商通過更好地設備規劃和容量規劃節省數十億美元 387
9.2　決策支持係統建模 388
9.3　決策支持中數學模型的構建 393
9.4　確定性、不確定性和風險 394
9.5　決策建模與電子錶格 397
9.6　數學規劃優化 399
9.7　多目標、靈敏度分析、假設分析和單變量求解 409
9.8　用決策錶和決策樹進行決策分析 413
9.9　通過成對比較進行多目標決策 415
本章要點 421
關鍵詞 421
問題討論 422
練習 422
章末應用案例　國際援外閤作署緊急項目的預先部署 426
參考文獻 427
第10章　建模和分析：啓發式搜索方法和仿真 429
10.1　開篇案例：係統動力學幫助美國福陸公司更好地計劃項目和變更管理 429
10.2　解決問題的搜索方法 431
10.3　遺傳算法和開發遺傳算法應用 434
10.4　仿真 439
10.5　可視化交互仿真 446
10.6　係統動力學建模 450
10.7　基於代理建模 453
本章要點 456
關鍵詞 456
問題討論 456
練習 457
章末應用案例　惠普應用管理科學建模來優化供應鏈，並贏得大奬 457
參考文獻 459
第11章　自動決策係統和專傢係統 461
11.1　開篇案例：洲際酒店集團使用決策規則來優化酒店房價 461
11.2　自動決策係統 463
11.3　人工智能領域 466
11.4　專傢係統的基本概念 468
11.5　專傢係統的應用 471
11.6　專傢係統的結構 474
11.7　知識工程 478
11.8　適用於專傢係統的問題領域 487
11.9　專傢係統的開發 488
11.10　結束語 492
本章要點 492
關鍵詞 493
問題討論 493
練習 494
章末應用案例　紐約州的稅收優化 495
參考文獻 496
第12章　知識管理和協作係統 497
12.1　開篇案例：專業知識傳輸係統訓練未來的軍隊人員 498
12.2　知識管理介紹 501
12.3　知識管理的方法 505
12.4　知識管理中的信息技術 508
12.5　群體決策：特點、過程、好處和障礙 511
12.6　用計算機係統支持群體工作 513
12.7　間接支持決策製定的工具 515
12.8　直接計算機支持決策製定：從群體決策支持係統到群體支持係統 518
本章要點 521
關鍵詞 523
問題討論 523
練習 524
章末應用案例　通過共享數字法醫知識解決犯罪 525
參考文獻 527
第五部分　大數據與商務分析的未來發展方嚮
第13章　大數據與分析 530
13.1　開篇案例：當大數據遇上大數據科學 530
13.2　大數據的定義 534
13.3　大數據分析的基礎 539
13.4　大數據技術 544
13.5　數據科學傢 552
13.6　大數據和數據倉庫 556
13.7　大數據供應商 561
13.8　大數據與流分析 568
13.9　流分析的應用 571
本章要點 575
關鍵詞 575
問題討論 575
練習 576
章末應用案例　Discovery Health利用大數據提供更優質的醫療 577
參考文獻 579
第14章　商務分析：趨勢及未來的影響 581
14.1　開篇案例：俄剋拉何馬州
天然氣及電力公司利用數據
分析促進智能能源應用 581
14.2　為組織提供基於地理位置的分析 583
14.3　麵嚮消費者的分析應用 588
14.4　推薦引擎 590
14.5　Web2.0革命和在綫社交網絡 592
14.6　雲計算與商務智能 594
14.7　數據分析對組織的影響 600
14.8　法律、隱私和道德問題 603
14.9　數據分析生態係統 607
本章要點 614
關鍵詞 615
問題討論 615
練習 616
章末應用案例　Alteryx幫助南方州立閤作社優化營銷活動 617
參考文獻 618
術語錶 620
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