商務(wù)智能：數據分析的管理視角（原書(shū)第4版）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

內容簡(jiǎn)介:本書(shū)先簡(jiǎn)單概述了商務(wù)智能、分析學(xué)和數據科學(xué)的基礎知識，然后介紹了描述性分析、預測性分析和規范性分析，接著(zhù)介紹了大數據的概念和相關(guān)工具，后對商務(wù)智能的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望，并探討了分析中對隱私和管理的考量。

作者簡(jiǎn)介:作者介紹：
Ramesh Sharda 博士，商業(yè)主管項目的主任，信息系統研究所所長(cháng)，康菲石油公司技術(shù)管理主席，俄克拉荷馬州立大學(xué)斯皮爾斯商學(xué)院管理科學(xué)與信息系統的杰出貢獻教授，信息系統協(xié)會(huì )決策支持系統和知識管理專(zhuān)業(yè)組（SIGDSS）的共同創(chuàng )辦人，服務(wù)于多個(gè)編輯委員會(huì )。他的研究方向包括決策支持系統、商務(wù)分析、信息過(guò)載管理技術(shù)。
Dursun Delen 博士，俄克拉荷馬州立大學(xué)斯皮爾斯商學(xué)院管理科學(xué)與信息系統的教授，創(chuàng )新醫療系統研究中心的主任，業(yè)務(wù)分析教授。他的研究方向包括數據和文本挖掘、業(yè)務(wù)分析、決策支持系統、知識管理、商務(wù)智能和企業(yè)建模。
Efraim Turban 博士，夏威夷大學(xué)太平洋信息系統管理研究院的訪(fǎng)問(wèn)學(xué)者，曾經(jīng)就職于多所大學(xué)，包括佛羅里達國際大學(xué)、加利福尼亞州立大學(xué)長(cháng)灘分校、東伊利諾伊大學(xué)以及南加利福尼亞大學(xué)。他還是世界各地許多公司的咨詢(xún)師。他的研究方向包括基于Web的決策支持系統、社會(huì )化電子商務(wù)和協(xié)同決策。

目錄:譯者序
作者簡(jiǎn)介
前言
第1章　商務(wù)智能、商務(wù)分析和數據科學(xué)概述 1
1.1　開(kāi)篇小插曲：體育分析——學(xué)習和了解商務(wù)分析應用的一個(gè)令人興奮的前沿 1
1.2　變化的商業(yè)環(huán)境，決策支持和商務(wù)分析的需求變化 8
1.3　計算機決策支持向商務(wù)分析和數據科學(xué)的演變 9
1.4　商務(wù)智能框架 12
1.4.1　商務(wù)智能的定義 12
1.4.2　商務(wù)智能的簡(jiǎn)史 12
1.4.3　商務(wù)智能的架構 13
1.4.4　商務(wù)智能的起源和驅動(dòng)力 13
應用案例1.1　Sabre通過(guò)儀表盤(pán)和分析幫助客戶(hù) 14
1.4.5　商務(wù)智能多媒體應用 15
1.4.6　事務(wù)處理與分析處理 15
1.4.7　進(jìn)行適當的規劃并與企業(yè)戰略保持一致 16
1.4.8　實(shí)時(shí)按需的BI實(shí)現 17
1.4.9　開(kāi)發(fā)或獲取BI系統 17
1.4.10　合理性和成本效益分析 17
1.4.11　安全和隱私保護 17
1.4.12　系統和應用集成 18
1.5　商務(wù)分析概述 18
1.5.1　描述性分析 19
應用案例1.2　Silvaris通過(guò)可視化分析和實(shí)時(shí)報表功能提升業(yè)務(wù) 19
應用案例1.3　西門(mén)子通過(guò)使用數據可視化降低成本 20
1.5.2　預測性分析 20
應用案例1.4　運動(dòng)損傷分析 21
1.5.3　規范性分析 21
應用案例1.5　特種鋼筋公司使用商務(wù)分析確定可承諾交付日期 22
1.5.4　商務(wù)分析應用于不同領(lǐng)域 22
1.5.5　商務(wù)分析或數據科學(xué) 23
1.6　所處領(lǐng)域的商務(wù)分析實(shí)例 23
1.6.1　應用于醫療保健的商務(wù)分析——Humana實(shí)例 24
1.6.2　零售價(jià)值鏈中的商務(wù)分析 27
1.7　大數據分析簡(jiǎn)介 29
應用案例1.6　CenterPoint Energy使用實(shí)時(shí)大數據分析改善客戶(hù)服務(wù) 30
1.8　商務(wù)分析生態(tài)系統概述 31
1.8.1　數據生成基礎設施提供商 32
1.8.2　數據管理基礎設施提供商 32
1.8.3　數據倉庫提供商 33
1.8.4　中間件提供商 33
1.8.5　數據服務(wù)提供商 33
1.8.6　專(zhuān)注于商務(wù)分析的軟件開(kāi)發(fā)者 34
1.8.7　應用開(kāi)發(fā)者：特定行業(yè)或一般行業(yè) 35
1.8.8　商務(wù)分析行業(yè)分析師和有影響力者 36
1.8.9　學(xué)術(shù)機構和認證機構 37
1.8.10　監管者和政策制定者 37
1.8.11　分析用戶(hù)組織 37
1.9　本書(shū)計劃 38
1.10　資源、鏈接和Teradata大學(xué)網(wǎng)絡(luò )連接 39
第2章　描述性分析Ⅰ：數據的性質(zhì)、統計建模與可視化 44
2.1　開(kāi)篇小插曲：SiriusXM利用數據驅動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)吸引新一代的移動(dòng)消費者 44
2.2　數據的性質(zhì) 47
2.3　數據的簡(jiǎn)單分類(lèi) 50
應用案例2.1　醫療器械公司節省開(kāi)支的同時(shí)確保產(chǎn)品質(zhì)量 52
2.4　數據預處理的藝術(shù)與科學(xué) 54
應用案例2.2　通過(guò)數據驅動(dòng)分析提高學(xué)生保留率 56
2.5　用于商務(wù)分析的統計建模 61
2.5.1　用于描述性分析的描述性統計 62
2.5.2　集中趨勢度量（也可以稱(chēng)作位置或中心度量） 62
2.5.3　算術(shù)平均數 62
2.5.4　中位數 63
2.5.5　眾數 63
2.5.6　離散趨勢度量（也可稱(chēng)為散布或分散度量） 63
2.5.7　極差 64
2.5.8　方差 64
2.5.9　標準差 64
2.5.10　平均絕對偏差 64
2.5.11　四分位數與四分位距 64
2.5.12　箱圖 65
2.5.13　分布形狀 66
技術(shù)洞察2.1　如何使用Microsoft Excel進(jìn)行描述性統計 67
應用案例2.3　Cary鎮使用商務(wù)分析來(lái)分析傳感器數據、評估需求和檢測問(wèn)題 70
2.6　用于推斷性統計的回歸建模 71
2.6.1　我們如何開(kāi)發(fā)線(xiàn)性回歸模型 72
2.6.2　我們如何知道模型是否足夠好 73
2.6.3　什么是線(xiàn)性回歸最重要的假設 74
2.6.4　邏輯回歸 74
應用案例2.4　預測NCAA碗賽結果 75
2.6.5　時(shí)間序列預測 79
2.7　業(yè)務(wù)報表 80
應用案例2.5　紙質(zhì)報表的洪水結束于FEMA 82
2.8　數據可視化 83
應用案例2.6　Macfarlan Smith使用Tableau Online提高運營(yíng)績(jì)效洞察 85
2.9　不同類(lèi)型的圖表 87
2.9.1　基本圖表 88
2.9.2　專(zhuān)用圖表 88
2.9.3　你應該使用哪種圖表 89
2.10　可視化分析的興起 91
技術(shù)洞察2.2　商務(wù)智能和分析平臺的Gartner魔力象限 91
2.10.1　可視化分析 93
技術(shù)洞察2.3　通過(guò)數據和可視化講出色的故事 93
2.10.2　高效率可視化分析環(huán)境 95
2.11　信息儀表盤(pán) 97
應用案例2.7　Dallas Cowboys使用Tableau與Teknion獲得高分 98
2.11.1　儀表盤(pán)設計 99
應用案例2.8　可視化分析幫助能源供應商實(shí)現更好的連接 100
2.11.2　在儀表盤(pán)中要尋找的內容 101
2.11.3　儀表盤(pán)設計的最佳實(shí)踐 101
2.11.4　符合行業(yè)標準的基準關(guān)鍵績(jì)效指標 101
2.11.5　使用情境的元數據包裝儀表盤(pán)指標 101
2.11.6　通過(guò)可用性專(zhuān)家驗證儀表盤(pán)設計 102
2.11.7　把傳輸到儀表盤(pán)的報警或異常按優(yōu)先級劃分并排序 102
2.11.8　以業(yè)務(wù)用戶(hù)評論豐富儀表盤(pán) 102
2.11.9　從三個(gè)不同層次呈現信息 102
2.11.10　使用儀表盤(pán)設計原則選取正確的視覺(jué)構造 102
2.11.11　為指導性分析做準備 102
第3章　描述性分析II：商務(wù)智能和數據倉庫 109
3.1　開(kāi)篇小插曲：利用商務(wù)智能和數據倉庫定位稅務(wù)欺詐 109
3.2　商務(wù)智能與數據倉庫 111
3.2.1　什么是數據倉庫 112
3.2.2　數據倉庫的歷史視角 112
3.2.3　數據倉庫的特征 114
3.2.4　數據集市 115
3.2.5　操作數據存儲 115
3.2.6