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  • 數據挖掘與商務智能
    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
    【市場價】
    1491-2160
    【優惠價】
    932-1350
    【作者】 張文宇任露 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030773746
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030773746
    叢書名:工業和信息化部“十四五”規劃教材

    作者:張文宇,任露
    出版社:科學出版社
    出版時間:2024年03月 


        
        
    "
    內容簡介
    《數據挖掘與商務智能》將數據挖掘和商務智能的相關理論結合在一起,主要介紹計算機數據挖掘與商務智能領域的相關算法,結合現代計算機科學技術,為解決工程實踐中的具體問題提供基本算法與科學指導,包括數據庫、數據倉庫、知識發現、數據挖掘、人工智能、計算智能、仿生學、模糊集、粗糙集、商務智能及其應用案例、商務智能繫統等內容。《數據挖掘與商務智能》各章內容既相互關聯又有一定的*立性,便於讀者根據不同需求進行閱讀。章後習題有助於讀者加深對各類算法和理論的理解。
    目錄
    目錄
    前言
    第1章緒論1
    1.1數據庫與數據倉庫1
    1.1.1數據的層次性1
    1.1.2數據庫到數據倉庫的發展3
    1.1.3數據倉庫的概念及特征4
    1.1.4數據倉庫的應用及發展6
    1.2數據挖掘概述8
    1.2.1從機器學習到數據挖掘8
    1.2.2數據挖掘的定義8
    1.2.3數據挖掘與統計學9
    1.2.4數據倉庫與數據挖掘的區別及聯繫11
    1.3數據倉庫與商務智能11
    1.3.1商務智能的概念11
    1.3.2從數據倉庫到商務智能12
    1.4習題12
    第2章數據倉庫的模型及原理13
    2.1數據倉庫繫統的體繫結構13
    2.1.1數據倉庫的基本結構13
    2.1.2數據集市及其結構14
    2.1.3數據倉庫的繫統結構16
    2.1.4數據倉庫的運行結構17
    2.2數據倉庫的相關概念18
    2.2.1主題18
    2.2.2粒度18
    2.2.3維度19
    2.2.4數據立方體20
    2.3數據倉庫的數據模型21
    2.3.1多維數據模型21
    2.3.2星型模型23
    2.3.3雪花模型24
    2.3.4星網模型24
    2.4數據倉庫的數據ETL過程25
    2.4.1數據抽取26
    2.4.2數據轉換26
    2.4.3數據裝載27
    數據28
    2.數據的概念28
    2.5.2關於數數據28
    2.5.3關於數據數據29
    2.5.4關於數據倉庫數據29
    2.5.5關於數據倉庫數據30
    2.6聯機分析處理31
    2.6.1OLAP的概念31
    2.6.2OLAP的數據模型32
    2.6.3OLAP的基本操作35
    2.6.4多維數據分析實例39
    2.7習題42
    第3章數據倉庫的設計、開發與應用43
    3.1數據倉庫整體架構43
    3.2數據倉庫需求分析44
    3.2.1確定主題域45
    3.2.2確定支持決策的數據來源46
    3.2.3確定數據倉庫的數據量47
    3.2.4確定數據更新方式與頻率48
    3.3數據倉庫的設計49
    3.3.1概念模型設計49
    3.3.2邏輯模型設計52
    3.3.3物理模型設計56
    3.4數據倉庫的開發與應用60
    3.4.1數據倉庫的建立60
    3.4.2數據倉庫數據的加載、復制與發行60
    3.4.3中間件設計61
    3.4.4數據倉庫的測試與評估62
    3.4.5數據倉庫的應用與維護63
    3.5數據倉庫設計與開發實例64
    3.6習題67
    第4章知識發現與數據挖掘68
    4.1知識發現68
    4.1.1知識發現的定義68
    4.1.2知識發現與數據挖掘的關繫69
    4.2數據挖掘70
    4.2.1數據挖掘的對像70
    4.2.2數據挖掘的任務71
    4.3數據預處理72
    4.3.1數據預處理方法72
    4.3.2數據預處理內容75
    4.4數據挖掘理論76
    4.4.1統計理論76
    4.4.2仿生學理論78
    4.4.3集合理論80
    4.4.4信息理論80
    4.4.5機器學習理論81
    4.5數據挖掘的知識表示及可視化技術82
    4.5.1數據挖掘的知識表示82
    4.5.2數據挖掘的可視化技術83
    4.6習題84
    第5章人工智能和計算智能85
    5.1人工智能85
    5.1.1人工智能的概念85
    5.1.2人工智能的產生和發展85
    5.2計算智能88
    5.2.1計算智能的產生與發展88
    5.2.2計算智能與人工智能的關繫89
    5.2.3計算智能的應用91
    5.3習題96
    第6章仿生學97
    6.1神經網絡的原理及幾何意義97
    6.1.1神經網絡的原理97
    6.1.2神經網絡的幾何意義99
    6.2感知機模型101
    6.2.1感知機類型102
    6.2.2感知機模型建立103
    6.2.3感知機學習策略104
    6.3反向傳播模型105
    6.3.1BP神經網絡原理105
    6.3.2BP神經網絡計算步驟106
    6.3.3BP神經網絡優劣性107
    6.4遺傳算法108
    6.4.1遺傳算法基本原理108
    6.4.2遺傳算法特點109
    6.4.3遺傳算法過程109
    6.5深度學習116
    6.5.1深度信念網絡116
    6.5.2卷積神經網絡118
    6.5.3遞歸神經網絡119
    6.6新型仿生學算法及其發展121
    6.6.1仿生學的誕生與發展121
    6.6.2仿生學的研究方法121
    6.6.3新型仿生學算法122
    6.7習題132
    第7章集合論方法133
    7.1模糊集方法133
    7.1.1模糊集的基本概念133
    7.1.2模糊集的基本運算135
    7.1.3模糊關繫與模糊矩陣138
    7.1.4模糊集的發展——直覺模糊集147
    7.1.5模糊集的發展——猶豫模糊集152
    7.2粗糙集方法154
    7.2.1粗糙集的基本概念154
    7.2.2近似與粗糙集156
    7.2.3知識約簡和核162
    7.2.4知識的依賴性163
    7.2.5知識表達繫統和決策表164
    7.2.6區分矩陣與區分函數166
    7.3習題168
    第8章商務智能173
    8.1數據挖掘與商務智能的關繫173
    8.1.1數據挖掘與商務智能相輔相成173
    8.1.2數據挖掘對商務智能的支撐174
    8.2商務智能概述176
    8.2.1商務智能產生的背景及原因176
    8.2.2商務智能的綜合概念及特點177
    8.2.3商務智能的應用179
    8.2.4商務智能的發展趨勢186
    8.3商務智能的設計與實施過程187
    8.3.1商務智能設計與實施的前提188
    8.3.2商務智能設計與實施的步驟189
    8.3.3商務智能設計與實施實例192
    8.4習題194
    第9章商務智能繫統196
    9.1商務智能繫統概述196
    9.1.1商務智能繫統的概念196
    9.1.2商務智能繫統的功能197
    9.1.3商務智能繫統與相關應用繫統的關繫198
    9.2商務智能繫統架構200
    9.2.1商務智能繫統基本架構及實施流程200
    9.2.2商務智能繫統數據集成203
    9.2.3商務智能繫統架構類型205
    9.3習題208
    第10章商務智能應用案例209
    10.1案例一:商務智能在電子商務中的應用209
    10.1.1背景209
    10.1.2必要性209
    10.1.3概念模型209
    10.1.4應用框架211
    10.1.5結論212
    10.2案例二:商務智能在物流中的應用212
    10.2.1背景213
    10.2.2必要性213
    10.2.3現狀分析213
    10.2.4應用框架214
    10.2.5整合措施215
    10.2.6結論215
    參考文獻216


     
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