译者序
前言
作者简介
第一部分　决策与分析
第1章　商务智能、分析和决策支持概述 2
1.1　开篇案例：Magpie Sensing公司使用分析技术高效而安全地管理疫苗供应链 2
1.2　不断变化的商务环境和计算机决策支持 4
1.3　管理决策 6
1.4　决策的信息系统支持 8
1.5　计算机决策支持的早期架构 10
1.6　决策支持系统（DSS）的定义与概念 12
1.7　商务智能的架构 13
1.8　商务分析综述 18
1.9　大数据分析简介 26
1.10　本书安排 28
1.11　资源、链接以及Teradata大学的网络连接 30
本章要点 30
关键词 31
问题讨论 31
练习 32
章末应用案例　Nationwide Insurance
使用商务智能完善客户服务 33
参考文献 35
第2章　决策制定的基础与技术 36
2.1　开篇案例：惠普利用电子表格进行决策建模 36
2.2　决策制定：介绍和定义 39
2.3　决策制定过程的阶段 41
2.4　决策：情报阶段 43
2.5　决策：设计阶段 45
2.6　决策：抉择阶段 53
2.7　决策：实施阶段 54
2.8　如何支持决策 55
2.9　决策支持系统：性能 57
2.10　决策支持系统分类 60
2.11　决策支持系统的组件 62
本章要点 70
关键词 72
问题讨论 72
练习 73
章末应用案例　一家大型航运公司（CSAV）的物流优化 73
参考文献 75
第二部分　描述性分析
第3章　数据仓库 78
3.1　开篇案例：卡普里岛赌场利用企业数据仓库获胜 78
3.2　数据仓库的定义和概念 81
3.3　数据仓库流程概述 87
3.4　数据仓库架构 90
3.5　数据集成、提取、转换和加载（ETL）过程 97
3.6　数据仓库开发 101
3.7　数据仓库的实施问题 113
3.8　实时数据仓库 116
3.9　数据仓库管理、安全问题和未来趋势 121
3.10　资源、链接和Teradata大学网络连接 125
本章要点 127
关键词 128
问题讨论 128
练习 128
章末应用案例　大陆航空公司借助实时数据仓库迅速发展 131
参考文献 133
第4章　业务报表、可视化分析与企业绩效管理 135
4.1　开篇案例：自助服务的报表环境
为企业用户节省上百万美元 136
4.2　业务报表的定义和概念 139
4.3　数据与信息可视化 145
4.4　不同类型的图表 150
4.5　数据可视化与可视化分析的兴起 153
4.6　绩效仪表盘 159
4.7　企业绩效管理 164
4.8　绩效评价 168
4.9　平衡计分卡 170
4.10　六西格玛绩效评价系统 173
本章要点 177
关键词 178
问题讨论 178
练习 179
章末应用案例　智能的业务报表帮助医疗机构提供更好的服务 181
参考文献 183
第三部分　预测性分析
第5章　数据挖掘 186
5.1　开篇案例：坎贝拉公司用
高级分析和数据挖掘服务更多客户 186
5.2　数据挖掘的概念和应用 189
5.3　数据挖掘应用 200
5.4　数据挖掘流程 203
5.5　数据挖掘方法 211
5.6　数据挖掘软件工具 224
5.7　数据挖掘的隐私问题、谬误和隐患 230
本章要点 233
关键词 234
问题讨论 234
练习 235
章末应用案例　Macys.com应用分析技术提升顾客购物体验 238
参考文献 239
第6章　预测建模相关技术 240
6.1　开篇案例：预测建模有助于更好地理解和管理复杂的医疗过程 240
6.2　神经网络的基本概念 243
6.3　开发基于人工神经网络的系统 253
6.4　使用敏感性分析来探测ANN中的黑箱 257
6.5　支持向量机 260
6.6　基于过程方法的SVM使用 267
6.7　用于预测的最近邻方法 269
本章要点 273
关键词 274
问题讨论 274
练习 275
章末应用案例　Coors利用人工神经网络提升啤酒风味 279
参考文献 281
第7章　文本分析、文本挖掘和情感分析 283
7.1　开篇案例：机器与人类在《危险边缘》的竞争：Watson的故事 283
7.2　文本分析和文本挖掘的概念和定义 286
7.3　自然语言处理 291
7.4　文本挖掘应用 295
7.5　文本挖掘过程 302
7.6　文本挖掘工具 311
7.7　情感分析概述 314
7.8　情感分析应用 317
7.9　情感分析过程 319
7.10　情感分析和语音分析 323
本章要点 326
关键词 327
问题讨论 328
练习 328
章末应用案例　BBVA无死角监控并改进其在线声誉 330
参考文献 332
第8章　网络分析、网络挖掘和社交分析 333
8.1　开篇案例：安全第一保险加深与投保人的联系 333
8.2　网络挖掘概述 336
8.3　网络内容和网络结构挖掘 338
8.4　搜索引擎 341
8.5　搜索引擎优化 348
8.6　网络使用挖掘（网络分析） 352
8.7　网络分析成熟模型和网络分析工具 360
8.8　社交分析和社交网络分析 366
8.9　社交媒体的定义和概念 370
8.10　社交媒体分析 373
本章要点 379
关键词 380
问题讨论 380
练习 380
章末应用案例　通过网络和预测性分析跟踪学生 381
参考文献 383
第四部分　规范性分析
第9章　基于模型制定决策：优化和多目标系统 386
9.1　开篇案例：中西部独立输电系统运营商通过更好地设备规划和容量规划节省数十亿美元 387
9.2　决策支持系统建模 388
9.3　决策支持中数学模型的构建 393
9.4　确定性、不确定性和风险 394
9.5　决策建模与电子表格 397
9.6　数学规划优化 399
9.7　多目标、灵敏度分析、假设分析和单变量求解 409
9.8　用决策表和决策树进行决策分析 413
9.9　通过成对比较进行多目标决策 415
本章要点 421
关键词 421
问题讨论 422
练习 422
章末应用案例　国际援外合作署紧急项目的预先部署 426
参考文献 427
第10章　建模和分析：启发式搜索方法和仿真 429
10.1　开篇案例：系统动力学帮助美国福陆公司更好地计划项目和变更管理 429
10.2　解决问题的搜索方法 431
10.3　遗传算法和开发遗传算法应用 434
10.4　仿真 439
10.5　可视化交互仿真 446
10.6　系统动力学建模 450
10.7　基于代理建模 453
本章要点 456
关键词 456
问题讨论 456
练习 457
章末应用案例　惠普应用管理科学建模来优化供应链，并赢得大奖 457
参考文献 459
第11章　自动决策系统和专家系统 461
11.1　开篇案例：洲际酒店集团使用决策规则来优化酒店房价 461
11.2　自动决策系统 463
11.3　人工智能领域 466
11.4　专家系统的基本概念 468
11.5　专家系统的应用 471
11.6　专家系统的结构 474
11.7　知识工程 478
11.8　适用于专家系统的问题领域 487
11.9　专家系统的开发 488
11.10　结束语 492
本章要点 492
关键词 493
问题讨论 493
练习 494
章末应用案例　纽约州的税收优化 495
参考文献 496
第12章　知识管理和协作系统 497
12.1　开篇案例：专业知识传输系统训练未来的军队人员 498
12.2　知识管理介绍 501
12.3　知识管理的方法 505
12.4　知识管理中的信息技术 508
12.5　群体决策：特点、过程、好处和障碍 511
12.6　用计算机系统支持群体工作 513
12.7　间接支持决策制定的工具 515
12.8　直接计算机支持决策制定：从群体决策支持系统到群体支持系统 518
本章要点 521
关键词 523
问题讨论 523
练习 524
章末应用案例　通过共享数字法医知识解决犯罪 525
参考文献 527
第五部分　大数据与商务分析的未来发展方向
第13章　大数据与分析 530
13.1　开篇案例：当大数据遇上大数据科学 530
13.2　大数据的定义 534
13.3　大数据分析的基础 539
13.4　大数据技术 544
13.5　数据科学家 552
13.6　大数据和数据仓库 556
13.7　大数据供应商 561
13.8　大数据与流分析 568
13.9　流分析的应用 571
本章要点 575
关键词 575
问题讨论 575
练习 576
章末应用案例　Discovery Health利用大数据提供更优质的医疗 577
参考文献 579
第14章　商务分析：趋势及未来的影响 581
14.1　开篇案例：俄克拉何马州
天然气及电力公司利用数据
分析促进智能能源应用 581
14.2　为组织提供基于地理位置的分析 583
14.3　面向消费者的分析应用 588
14.4　推荐引擎 590
14.5　Web2.0革命和在线社交网络 592
14.6　云计算与商务智能 594
14.7　数据分析对组织的影响 600
14.8　法律、隐私和道德问题 603
14.9　数据分析生态系统 607
本章要点 614
关键词 615
问题讨论 615
练习 616
章末应用案例　Alteryx帮助南方州立合作社优化营销活动 617
参考文献 618
术语表 620