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决策支持与商务智能系统-(第9版)

  2020-06-08 00:00:00  

决策支持与商务智能系统-(第9版) 本书特色

基于计算机的决策支持应用正得到大规模发展,诸如ibm、甲骨文、微软等公司正创造新的组织单元,致力于帮助企业运营得更为有效和高效。随着越来越多的决策者了解和熟悉计算机与网络,他们开始使用更为计算机化的工具来支持其工作。决策支持系统(dss)/商务智能(bi),正逐渐从*初作为个人决策的工具,快速演变成跨组织的共享的产品。  本书旨在向读者介绍这些技术,即统称的管理支持系统(mss),其核心技术是bi。主题是对企业决策给予支持的bi和分析学。除了传统的决策支持应用,本书提供了很多案例、产品、服务和练习,以及与web相关的问题,拓展了读者对网络世界的理解。

决策支持与商务智能系统-(第9版) 目录

目录 

第ⅰ部分决策支持与商务智能 
第1章决策支持系统与商务智能 
1.1不断变化的商业环境及计算机决策支持 
1.2管理决策 
1.3对决策制定的计算机支持 
1.4计算机决策支持的早期框架 
1.5决策支持系统的概念 
1.6商务智能的框架 
1.7从工作系统的角度看决策支持 
1.8管理决策支持的主要工具及技术 
1.9本书的安排 

第ⅱ部分计算机决策支持 

第2章决策制定、系统、建模及支持 
2.1决策制定:介绍及概念 
2.2模型 
2.3决策制定的过程 
2.4决策制定:情报阶段 
2.5决策制定:设计阶段 
2.6决策制定:选择阶段 
2.7决策制定:实施阶段 
2.8如何支持决策 
第3章决策支持系统的概念、方法论和技术概述 
3.1决策支持系统的配置 
3.2决策支持系统的描述 
3.3决策支持系统的特征及功能 
3.4决策支持系统的分类 
3.5决策支持系统的组件 
3.6数据管理子系统 
3.7模型管理子系统 
3.8用户接口(对话)子系统 
3.9基于知识的管理子系统 
3.10决策支持系统的用户 
3.11决策支持系统的硬件 
3.12决策支持系统的模型化语言:planners lab 
第4章建模与分析 
4.1管理支持系统建模 
4.2决策支持数学模型的结构 
4.3确定性、不确定性和风险 
4.4使用电子数据表建模的管理支持系统 
4.5数学规划概述 
4.6多目标、灵敏度分析、whatif分析和目标搜索 
4.7决策分析:决策表与决策树 
4.8多标准决策的两两对比法 
4.9问题求解的检索方法 
4.10仿真 
4.11可视化交互式仿真 
4.12定量分析软件包及模型库管理 

第ⅲ部分商务智能 

第5章商务智能的数据挖掘 
5.1数据挖掘的基本概念和应用 
5.2数据挖掘应用 
5.3数据挖掘流程 
5.4数据挖掘方法 
5.5数据挖掘软件工具 
5.6有关数据挖掘的夸张说法与误区 
第6章人工神经网络与数据挖掘 
6.1神经网络的基本概念 
6.2人工神经网络的学习 
6.3开发基于神经网络的系统 

决策支持与商务智能系统-(第9版) 作者简介

主要作者简介  埃弗雷姆?特伯恩(Efraim Turban) 美国加州大学伯克利分校工商管理博士,太平洋研究所访问学者,现执教于夏威夷大学。曾先后在香港城市大学、佛罗里达国际大学、加州州立大学长滩分校、东伊利诺伊州大学和南加州大学任教。主要研究领域为:基于网络的决策支持系统、智能代理在电子商务系统中的应用、全球电子商务和协作问题。在众多重要期刊上发表论文100多篇,出版著作20多本。  主要译者简介  万岩 北京邮电大学经济管理学院教授。国防科学技术大学机械制造专业学士和硕士,英国朴茨茅斯大学商学院博士。曾在英国Southampton Institute技术研究中心任助理研究员,在英国朴次茅斯大学任副研究员。多年来从事信息分析(数据挖掘)、决策分析和决策支持,以及信息化对企业和社会经济的影响等方面的教学和研究。发表SCI、CSSCI和ISP检索的论文数篇,出版译著《信息改变了美国》等。

决策支持与商务智能系统-(第9版)

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