商務智能通過數據挖掘技術從海量數據中發現潛在、新穎和有用的知識，體現了信息技術融合背景下進行精益化管理和科學化決策的能力。
本書從商務角度入手，以基礎篇、方法篇、專題篇三大板塊的形式，較全面地涵蓋了商務智能領域的基礎知識、基本原理和技術方法等內容；融入了若干前沿成果和最新應用；同時結合經濟和管理實例，說明如何通過商務智能方法進行大數據分析，利用企業內外部數據資源優化企業經營，從而提升企業競爭優勢。
陳國青，清華大學經濟管理學院，教授、博士生導師等。主要著作方向：信息系統與信息管理，管理工程與決策。
第1章 引言
1.1 商務智能簡介
1.2 商務智能與信息社會
1.2.1 商務智能是信息社會的產物
1.2.2 商務智能是信息社會繁榮的推動力
1.3 商務智能與企業管理
1.3.1 商務智能在企業管理中的作用
1.3.2 商務智能協助企業管理的方式
1.3.3 商務智能的商業價值
1.4 商務智能與數據挖掘
1.4.1 數據挖掘的概念
1.4.2 數據挖掘的特點
1.5 商務智能與新技術融合
1.6 小結
思考練習題 第1章 引言
1.1 商務智能簡介
1.2 商務智能與信息社會
1.2.1 商務智能是信息社會的產物
1.2.2 商務智能是信息社會繁榮的推動力
1.3 商務智能與企業管理
1.3.1 商務智能在企業管理中的作用
1.3.2 商務智能協助企業管理的方式
1.3.3 商務智能的商業價值
1.4 商務智能與數據挖掘
1.4.1 數據挖掘的概念
1.4.2 數據挖掘的特點
1.5 商務智能與新技術融合
1.6 小結
思考練習題
第2章 商務智能應用
2.1 制造領域應用
2.2 金融領域應用
2.3 電信領域應用
2.4 生物與醫藥領域應用
2.5 零售與營銷領域應用
2.6 移動商務應用
2.7 社會化商務應用
2.8 商務智能系統與產品
2.8.1 商務智能解決方案的系統結構
2.8.2 商務智能系統產品
2.9 小結
思考練習題
第3章 商務智能過程
3.1 數據庫與事務處理
3.1.1 數據庫與數據庫管理系統
3.1.2 在線事務處理
3.2 數據倉庫與在線分析處理
3.2.1 從事務處理到分析處理
3.2.2 數據倉庫
3.3 知識發現與可持續競爭優勢
3.3.1 OLAP與知識發現
3.3.2 企業外部大數據分析
3.3.3 使用數據挖掘增強企業競爭優勢
3.4 小結
思考練習題
第4章 數據倉庫
4.1 數據處理技術演進
4.2 數據倉庫過程與體系結構
4.3 數據集成、提取與轉換
4.3.1 數據提取
4.3.2 數據轉換
4.3.3 數據加載
4.3.4 ETL設計與開發
4.4 數據倉庫開發、管理與安全
4.4.1 數據倉庫開發模式
4.4.2 數據倉庫設計
4.4.3 數據倉庫的數據模型
4.4.4 元數據
4.4.5 數據倉庫的安全
4.5 云數據平臺
4.5.1 云數據平臺的概念
4.5.2 云數據平臺與BI
4.6 小結
思考練習題
第5章 構建商務智能環境
5.1 商務智能環境
5.1.1 確定什么數據可用的能力
5.1.2 對數據挖掘的能力
5.1.3 用戶與系統交互的能力
5.2 商務智能組織
5.2.1 外包商務智能
5.2.2 內給商務智能
5.2.3 商務智能組織成員
5.3 商務智能基礎設施
5.4 商務智能系統軟件
5.5 小結
思考練習題
方 法 篇
第6章 關聯規則
6.1 關聯規則簡介
6.2 關聯規則挖掘方法
6.3 關聯規則興趣性
6.4 關聯規則知識形式擴展
6.4.1 廣義關聯規則
6.4.2 數量關聯規則
6.5 簡單關聯規則
6.6 小結
思考練習題
第7章 分類分析
7.1 分類分析簡介
7.2 決策樹分類
7.2.1 決策樹構建
7.2.2 決策樹剪枝
7.3 貝葉斯分類
7.3.1 貝葉斯定理
7.3.2 簡單貝葉斯分類器
7.3.3 貝葉斯信念網絡
7.4 其他分類方法
7.4.1 神經元網絡分類
7.4.2 支持向量機分類
7.4.3 懶惰型分類器
7.5 分類準確率
7.5.1 分類準確率比較與評估
7.5.2 提高分類器的準確率
7.6 小結
思考練習題
第8章 聚類分析
8.1 聚類分析簡介
8.2 相似度及距離測度
8.3 聚類分析方法
8.3.1 劃分方法
8.3.2 層次方法
8.3.3 基于密度的方法
8.3.4 基于網格的方法
8.3.5 基于模型的方法
8.4 k-means方法
8.5 DBSCAN方法
8.6 小結
思考練習題
第9章 信息搜索服務
9.1 信息搜索的基本概念
9.2 信息搜索模型
9.2.1 布爾模型
9.2.2 空間向量模型
9.3 信息搜索測度
9.4 文本預處理
9.5 搜索索引
9.5.1 倒排索引搜索
9.5.2 倒排索引的建立
9.6 搜索結果排序
9.7 小結
思考練習題
第10章 社會網絡分析
10.1 社會網絡的中心性
10.1.1 度中心性
10.1.2 貼近中心性
10.1.3 中介中心性
10.2 社會網絡的權威
10.2.1 度權威
10.2.2 鄰近權威
10.2.3 等級權威
10.3 引用社會網絡
10.3.1 同引分析
10.3.2 引文耦合
10.4 社會網絡的鏈接分析
10.4.1 PageRank算法
10.4.2 HITS算法
10.5 社會網絡中的社區
10.6 小結
思考練習題
第11章 概念描述
11.1 概念描述簡介
11.2 描述統計學的方法
11.3 數據歸納
11.3.1 屬性概化
11.3.2 屬性消減
11.3.3 數據表示
11.4 數據對比
11.4.1 數據對比方法
11.4.2 數據對比表示
11.5 小結
思考練習題
第12章 數據預處理
12.1 數據預處理簡介
12.1.1 數據預處理的原因
12.1.2 數據預處理的目的
12.1.3 數據預處理的方法
12.2 數據清洗
12.2.1 缺失數據處理
12.2.2 噪聲數據處理
12.3 數據集成與規范
12.3.1 數據集成處理
12.3.2 數據規范化處理
12.4 數據消減
12.4.1 清除冗余數據
12.4.2 采樣
12.4.3 數據立方合計
12.4.4 屬性選取與生成
12.4.5 數據壓縮
12.4.6 離散化與概念分層方法
12.5 小結
思考練習題
專 題 篇
第13章 信息提取與推薦
13.1 信息提取與推薦問題概述
13.2 代表性信息提取方法
13.2.1 網絡文本的代表性評估測度
13.2.2 網絡文本的代表性信息提取方法
13.2.3 在線產品評論的代表性信息提取
13.3 信息推薦方法
13.3.1 推薦系統概述
13.3.2 兩種協同過濾推薦方法
13.3.3 推薦系統評測指標
13.3.4 消費者信息搜索過程中的推薦
13.4 小結
思考練習題
第14章 時態模式
14.1 時態數據類型與模式
14.2 時態關聯規則
14.3 序列相似性
14.3.1 距離測度法
14.3.2 模式匹配法
14.4 時態關系模式
14.5 時態數據的表達與轉換
14.6 小結
思考練習題
第15章 關聯分類
15.1 生成分類關聯規則
15.2 分類關聯規則剪枝
15.2.1 后剪枝方式
15.2.2 先剪枝方式
15.3 構建分類器
15.3.1 單一規則分類器
15.3.2 多規則分類器
15.4 混合型關聯分類
15.5 GARC方法解析
15.5.1 GARC思路與算法框架
15.5.2 數據實驗與方法比較
15.6 小結
思考練習題
第16章 不確定性知識發現
16.1 不確定性信息表達
16.2 分區中的邊界問題
16.3 數據間的部分隸屬性
16.4 不完整數據依賴
16.5 小結
思考練習題
第17章 復雜類型數據的挖掘
17.1 復雜類型數據
17.2 多維分析和描述性挖掘
17.3 空間數據挖掘
17.4 多媒體數據挖掘
17.5 Web挖掘
17.6 小結
思考練習題
第18章 商務智能的經濟社會影響與發展
18.1 商務智能的經濟社會影響
18.1.1 “長尾”與“利基”市場
18.1.2 大數據與新興電子商務
18.1.3 隱私與安全
18.2 商務智能的發展趨勢
18.2.1 移動商務智能
18.2.2 社會化商務智能
18.2.3 實時商務智能
18.2.4 商務智能的技術標準
18.3 小結
思考練習題
參考文獻
索引詞檢索目錄
第2版序言
在移動計算、物聯網、云計算等一系列新興技術的支撐下，網絡生活、社交媒體、協同創造、虛擬服務等新型應用模式持續拓展著人類創造和利用信息的范圍與形式。這些日新月異的新興技術與應用模式的涌現，使得全球數據量呈現前所未有的爆發式增長態勢。同時，數據復雜性也急劇增加，其多樣性（多源、異構、多模態和富媒體等）、低價值密度（信息不相關性和高“提純”難度等）、實時性（流信息和連續商務等）特征日益顯著�？梢哉f我們已經進入“大數據”時代。數據已經滲透到每一個行業和領域，成為國家宏觀調控和治理，社會各行各業管理和技術應用的基礎和要素。
大數據時代的管理喻意可以從兩個方面來概括，即“三個融合”和“三新”�！叭齻�融合”指IT融合（信息技術與社會生活及企業業務的密不可分性）、內外融合（企業外部數據與內部數據整合的重要性）和價值融合（企業“造”與“用”價值創造的模式創新性）。這三個融合意味著：①越來越多的傳統管理和決策成為基于數據分析的管理和決策（如數字化生存、數據運營、深度業務分析（Business Analytics，BA）核心能力等）；②用戶/公眾創造內容（UGC/PGC）（如評論、口碑、商譽、輿情和社會網絡等）成為企業活動的重要關注點；③企業的價值創造過程日益體現出“無形圍繞有形”的互動（如“服務圍繞產品”的業務拓展方式等）。而“三新”則指大數據時代催生的新模式、新業態和新人群。這意味著：①現有企業需要升級轉型（如數據驅動的精益管理和模式創新等）；②新興業態在誕生和發展（如賽博空間生活和眾包等）；③信息社會中“移民”和“原住民”的多樣化生存（如新型客戶關系、新式企業文化和新穎行為特點等）。大數據時代管理喻意的上述兩個方面反映了大數據時代管理理論和實踐的變化特征，其中前者主要體現管理領域和視角上的變化，后者則主要體現管理主體和方式上的變化。
在我國信息化與工業化、城鎮化和農業現代化同步發展的背景下，展望我國信息化發展的未來，信息技術應用將持續呈現出在物聯網和智慧城市建設、云平臺和大數據分析、新興電子商務應用、企業信息化新拓展、綠色信息化路徑等領域的主流現象和發展趨勢，也為高等學�！靶畔⒐芾砼c信息系統”專業建設和人才培養在新形勢下帶來新的挑戰和機遇。
“信息管理與信息系統”作為一個快速更迭、動態演進的學科專業，必須以綜合的視角和發展的眼光不斷對自身進行調整和豐富，以適應新時代前進的步伐。高等學校信息管理與信息系統專業系列教材的第2版修訂，就是希望通過更為系統化的邏輯體系和更具前瞻性的內容組織，幫助信息管理與信息系統專業相關領域的學生及實踐者更好地理解現代信息系統在“造”（技術）和“用”（管理）維度上的分野和統一，掌握相關的基礎知識和基本技能 （特別包括企業進行數據運營、利用深度業務分析（BA）構建核心競爭能力方面的基礎知識和技能）。
本次對高等學校信息管理與信息系統專業系列教材的修訂，在基本保留第1版主要內容的框架基礎上，仍然強調把握領域知識的“基礎、主流與發展”的關系，并體現“管理與技術并重”的領域特征。同時，在整個系列和相關教材內容中，從領域發展與知識點的角度，以不同程度和形式反映新技術時代的特點（如云計算和大數據這一新型計算模式）、IT應用特征（如移動性、虛擬性、個性化、社會性和極端數據）、信息化拓展（如兩化深度融合和企業外部數據分析）、新興電子商務應用（如移動商務、社會化商務和O2O）、搜索方法與服務（如關鍵詞搜索與營銷、信息檢索與匹配）、IT戰略與管理（如服務管理、伙伴管理、業務安全管理和連續商務管理）等。我們希望通過系列教材專業編委會的共同努力，第2版系列教材能夠成為高等學校信息管理與信息系統專業及相關專業學生循序漸進了解和掌握專業知識的系統性學習材料，成為大數據環境下從業人員及管理者的有益參考資料。
本系列教材的編寫和修訂得到了多方面的幫助與支持。在此，我們感謝國家信息化專家咨詢委員會及高等學校信息管理與信息系統系列教材編委會專家們對教材體系設計的指導和建議，感謝教材編寫者在時間和精力上的大量投入及所在單位給予的大力支持，感謝參與本系列教材研討和編審的各位專家、學者的真知灼見！同時，我們對電子工業出版社在本系列教材整個出版過程中所做的努力深表謝意！
由于時間和水平有限，第2版系列教材在內容上肯定存在不足和不盡如人意之處，懇請廣大讀者批評指正。
高等學校信息管理與信息系統
專業系列教材編委會
2013年12月于北京
第2版前言
從《信息與知識管理》的第1版問世到現在已經4年了。在這短短的4年里，中國經濟建設有了迅速的發展，全球的科學技術也出現了日新月異的進步。信息技術在發展過程中起到了推動和支撐的作用，隨著信息管理與知識管理日益受人重視，這本教材也在人才培養、新學科的推廣和普及過程中起到了應有的作用。但是信息技術的快速發展，特別是隨著云計算、物聯網、大數據這些新技術的產生和發展，《信息與知識管理》教材面臨更新、不斷完善的迫切要求。按照高等學校信息管理與信息系統專業系列教材編委會的統一計劃，我們對本教材的第1版進行了必要的更新與修改。
通過對教材第1版整體架構進行審視，我們認為，它的整體結構還是能夠適應學科發展與教學需要的：如第1部分是有關信息與知識管理的基本概念（包括原來的第1、2、3章），第2部分是信息管理與知識管理的共性技術與知識管理特有的技術（包括原來的第4章到第10章），第3部分是知識管理的應用和系統的開發（包括原來的第11、12章），這三部分符合高等學校信息管理與信息系統專業對知識管理內容的要求，而作為一種新的嘗試，在簡要、統一地介紹了信息與知識管理的一些基本概念之后，針對知識管理，將信息管理與知識管理具有共性的一些概念與方法盡可能合在一起進行講述，這樣的處理還是成功的。因此第2版仍舊繼續保留這一架構。
在具體內容的增補和更新方面：首先，要提到“大數據”，這是當前信息技術發展最引人注意的領域，同時也是對信息與知識管理影響較大的領域。作為一種將在全球范圍內啟動透明政府、加速企業創新、引領社會變革的利器，國內外業界無論在理論還是在應用上，最近都開始有所進展。要想通過種類繁雜、數量龐大的大數據，幫助我們更深入、更準確地認識和把握事物發展的內在規律，就需要進行廣泛深入的數據挖掘和知識發現。因此我們在本教材第2版增添了大數據的章節，同時也增補了數據挖掘中很重要的一個方面——Web挖掘的章節。
其次，增補的內容是有關決策與創新中的知識運用。在決策過程中，需要采集、處理有關知識，有時還需要創造新知識，而創新過程是一個知識集成和創造的過程。特別是當前，創新驅動已經上升為國家戰略，因此又對教材第2版增加了一章專門探討決策與創新中的知識運用與新知識創造的問題。
本教材第2版在第1版的基礎上增加了3章，形成現在的15章。在內容上，第2版對比第1版各章有如下變化：
1. 第2版第1、2、3章基本保持第1版的原來內容，但是為了反映近年來的發展，在第1.3節中簡單提到了近年來在發達國家開展的“再工業化”，是以信息化技術為支撐的新的工業化革命；為使讀者理解當前城市智慧化和信息與知識管理的關系，在第1.4節中加入了介紹知識、智能與智慧關系的內容；在第1.6節提到了創新型城市的建設；再就是在第1.6節討論創造力經濟時，強調了科技創新與文化創意并舉，同時力求使兩者融為一體；在第1.6節的最后，還特別指出知識的雙刃劍特點，提醒人們不要濫用或誤用知識。在第3.4節強調了知識運作過程與知識管理過程需要區分開，這一點卻是多數專著和教材有所忽略的。
2．第4章保持原來內容。
3．增加了新的第5章——大數據與數據科學，在這一章里，主要講述大數據與數據科學的基本概念。重點介紹大數據時代背景、特征和典型大數據源及其價值，在大數據時代科學研究的第四范式、大數據的關鍵技術和數據科學，以及大數據時代的隱私保護問題。
4．第6、7、8、9章保持原來第1版的5、6、7、8章內容，而在第9章中，增加了第9.4節數據可視化技術和第9.6節時間序列數據挖掘內容。
5．第10章為新增加的一章——Web挖掘，該章主要介紹數據挖掘在網絡上的應用，包括Web內容挖掘、Web結構挖掘和Web使用挖掘內容。強調介紹了網絡爬蟲技術、Web結構挖掘與Web內容挖掘的算法，以及個性化推薦系統的原理和主要推薦方法。
6．第11章保持第1版第9章的內容，在第11.2節中增加了有關物聯網與云計算內容。
7．第12章是第1版第10章的內容。
8．第13章是第1版的第12章的內容。
9．第14章也是新增加的一章——決策與創新中的知識過程，講述的是決策與創新中的知識過程與各種類型知識的運用，包括有關決策的概念，以及其中的知識特征；決策思維與各類知識的關系；實際生活中的決策與知識的運用。之后介紹了元決策及其中的知識運用。該章后半部分介紹了創新活動中的知識過程，以及系統集成創新和知識集成的關系。
10．第15章是原第1版的第11章的內容。
教材第2版的總體結構與各章之間的關系如下圖所示。
正如本教材第1版前言所建議，本教材可用于高等學校開設不同學時的知識管理課程。對于多學時的課程可以選擇全部15章，如已學習過信息管理，可以略去第1章的前一半和整個第2章。對于學時較少，而只希望了解知識管理概貌的短課程，可以只用第1、2、3、14、15這5章，當然也可有選擇地添加個別章節。本教材也適合于開設通識性課程使用。而一些人文學科（如歷史學）和社會科學的一些學科（如法律、政治、公共事業管理等），由于當前大數據的發展，也開始關注數據、信息與知識的管理，本教材的有關章節也可供這類學科開設短課程或系列講座使用。
本教材第2版新增的第5章由郭崇慧編寫，第10章由吳江寧編寫，第14章由王眾托編寫。其余各章的修訂和增補仍由原編寫者負責。
我們衷心感謝“信息化與信息社會”系列叢書編委會和高等學校信息管理與信息系統專業系列教材編委會各位領導和專家、大連理工大學管理與經濟學部、系統工程研究所的領導和知識管理課題組一如既往的支持。衷心感謝國家自然科學基金委員會在知識管理領域連續不斷的項目支持，以及中國工程院和大連市政府提供的參與有關智能型城市和創造力經濟研究的條件。我們在教學與科研過程中還得到許多專家學者的關注和支持，從他們的著作和談話中也得到了很多教益。
在此，我們還要特別要感謝中國信息管理學科的創建人之一、著名的管理信息系統專家黃梯云教授，作為本書的主審者，繼續對新版進行了審查指導。感謝電子工業出版社的首席策劃編輯劉憲蘭在本書籌劃、組織與出版過程中付出的辛勤勞動。由于各級編委會的支持和廣大讀者的厚愛，本教材第1版曾被評為國家精品教材，這對我們既是一種榮譽，更是一種鞭策，我們還需要繼續對教材進行補充和修訂，誠懇希望廣大讀者不斷批評指教。
編者謹識
2014年1月
新書資訊