肖波編寫的《信息繫統與數據科學(十三五高等
學校信息管理與信息繫統專業規劃教材)》全面介紹
了信息繫統方面的理論與實踐知識，特別是編寫了數
據科學方面的內容。全書分為信息繫統基礎、信息繫
統、數據科學三部分：第一部分和第二部分是傳統的
信息繫統與信息資源管理專業課程應該學習的內容，
第三部分則主要涉及當前最先進的雲計算、大數據和
數據科學的相關內容。
肖波編寫的《信息繫統與數據科學(十三五高等
學校信息管理與信息繫統專業規劃教材)》具有深入
淺出、循序漸進、圖文並茂、注重實戰等特點，通過
學習本書，學生能夠熟練掌握信息管理知識與數據科
學技巧，為將來成為企業信息化骨干打下基礎。
本書適合作為普通高等學校信息管理與信息繫統
專業的教材，也可作為企業從事數據分析、大數據應
用、商業智能人士的參考書，還可作為企業管理人員
、政府工作人員了解信息科學知識的一本入門指南。

**部分 信息繫統基礎
第1章 繫統論
1.1 繫統
1.2 繫統模型
1.3 繫統的分類
1.4 繫統學基本原理
小結
習題
第2章 信息論
2.1 數據與信息
2.2 信息的性質
2.3 人類利用信息的過程
2.4 信息的度量
2.5 信息的分類
2.6 信息的特點
2.7 信息的用途
2.8 信息與管理
小結
習題
第3章 信息繫統概論
3.1 信息繫統
3.2 信息繫統的發展
3.3 信息繫統的類型
3.4 信息繫統和管理的關繫
3.5 MRP、MRPII與ERP
3.6 MIs面臨的挑戰
3.7 信息繫統案例研究
小結
習題
第4章 信息資源管理
4.1 信息資源管理的形成
4.2 信息資源管理的含義
4.2.1 信息與信息資源
4.2.2 信息管理
4.2.3 信息資源管理的產生
4.2.4 信息資源管理的含義
4.3 信息資源管理的發展
4.4 信息資源內容管理
4.5 網絡信息資源管理
4.6 設立企業C10
4.7 企業IT治理
小結
習題
第二部分 信息繫統
第5章 管理信息繫統
5.1 管理信息繫統的定義和概念
5.1.1 管理信息繫統的定義
5.1.2 管理信息繫統的要素
5.1.3 MIS的概念
5.1.4 管理信息繫統的開發
5.2 管理信息繫統可行性分析
5.2.1 可行性分析的目的和步驟
5.2.2 可行性研究報告
5.3 管理信息繫統規劃
5.4 信息繫統開發方法
5.5 繫統分析
5.6 繫統設計
5.7 繫統實施、評價與運行管理
5.8 信息繫統項目管理
5.9 業務流程再造案例研究
小結
習題
第6章 決策支持繫統
6.1 管理與決策
6.2 決策問題的類型
6.3 決策模型
6.4 決策支持繫統的發展歷史
6.5 決策支持技術的新進展
6.6 決策支持繫統詳解
6.6.1 決策支持繫統的定義
6.6.2 決策支持繫統的原理
6.6.3 決策支持繫統的發展
6.6.4 決策支持繫統的功能
6.6.5 決策支持繫統的基本模式
6.6.6 決策支持繫統的部件
6.7 智能決策支持繫統
6.8 群決策支持繫統
6.9 新決策支持繫統
6.1 0綜合決策支持繫統結構
6.1 1網絡環境的綜合決策支持繫統
6.1 2決策支持繫統應用案例研究
小結
習題
第7章 數據倉庫與聯機分析
7.1 數據倉庫簡介
7.2 數據預處理
7.3 己數據
7.4 數據組織
7.5 數據倉庫工具——OLAP
7.6 商務智能
7.7 數據倉庫的應用
7.8 數據倉庫案例研究
小結
習題
第8章 數據挖掘
8.1 數據挖掘的基本概念
8.2 數據挖掘的過程
8.3 數據挖掘的分類
8.4.數據挖掘方法
8.4.1 神經網絡
8.4.2 決策樹
8.4.3 關聯規則
8.4.4 聚類算法
8.5 數據挖掘的應用範圍
8.6 數據挖掘案例研究
小結
習題
第三部分 數據科學
第9章 雲計算
9.1 雲計算的出現
9.2 雲計算概論
9.2.1 雲計算的定義
9.2.2 雲計算的發展史
9.2.3 雲計算的基本特征、部署模式、服務形態和判識標準
9.3 雲計算關鍵技術
9.3.1 雲計算產生的基礎
9.3.2 雲計算所涉及的關鍵技術
9.4 雲計算的意義
9.5 雲計算對企業信息化的啟示
9.5.1 資源與資產的脫鉤以及資源的彈性配置
9.5.2 公共運行平臺的做大做強
9.5.3 服務形態
9.6 企業實施雲計算的策略與方法
小結
習題
**0章 大數據及其應用
10.1 大數據的概念
10.1.1 大數據的發展
10.1.2 大數據的分類
10.2 大數據的特點
10.3 大數據的影響
10.4 大數據技術
10.4.1 整體技術
10.4.2 關鍵技術
10.5 商業大數據的應用
10.5.1 大數據的商業價值
10.5.2 大數據與零售業的結合運用
10.5.3 大數據在零售企業實戰中的應用案例
10.6 大數據的趨勢
10.6.1 發展方向
10.6.2 發展趨勢
10.7 大數據的企業應對策略
10.8 大數據處理軟件Had00p
小結
習題
**1章 數據科學概論
11.1 數據科學與數據科學家
11.1.1 關於大數據和數據科學
11.1.2 數據科學正在成長
11.1.3 數據科學的出現
11.1.4 數據化
11.1.5 數據科學的概念
11.1.6 數據科學家
11.1.7 數據科學家的類型
11.2 探索性數據分析
11.2.1 大數據時代的統計思維
11.2.2 探索性數據分析
11.2.3 數據科學處理過程
11.2.4 探索性分析案例研究
11.3 算法
11.3.1 機器學習算法
11.3.2 三種基本算法
11.3.3 線性回歸
11.3.4 k一近鄰(k—NN)算法
11.3.5 護均值(扣Means)算法
11.4 樸素貝葉斯算法
11.4.1 樸素貝葉斯
11.4.2 單個單詞的垃圾郵件過濾器
11.4.3 含多個單詞的垃圾郵件過濾器：樸素貝葉斯
11.5 推送繫統
11.5.1 普通推送算法介紹
11.5.2 一個實際的推送引擎
11.6 數據可視化
11.6.1 數據可視化技術
11.6.2 多維數據可視化
11.6.3 數據儀表盤
小結
習題
**2章 R語言基礎
12.1 R語言簡介
12.2 R軟件安裝
12.3 R的函數
12.4 R語言語法簡述
12.5 R語言案例
小結
習題
參考文獻