- 华东师范大学出版社
- 9787567538443
- 30742
- 0051161424-0
- 2015年9月
- 管理学
- 工商管理
- F713.51
- 经管
- 研究生、本科
内容简介
蔚海燕、许鑫编著的《商业分析概论（高校教材）》分为基础编、数据编和方法编三部分。基础编包括如何理解商业分析（第1章）、商业问题建模和商业数据分析（第2章），重点帮助大家了解商业分析的历史、发展、基本思想、主要流程等知识。数据编包括商业信息采集（第3章）、数据库与数据仓库（第4章）、商业数据分析环境的搭建（第5章）、联机分析处理（第6章），在商业数据采集的概括性介绍基础上，分析比较了企业环境下数据库到数据仓库的发展，关注实际商业环境中数据分析环境的搭建问题，重点介绍了数据仓库的构建和基于数据仓库的OLAP。方法编介绍了最主要的几类商业数据分析方法，包括常用统计分析方法（第7章）、常用数据挖掘方法（第8章）、文本挖掘（第9章）、Web挖掘（第10章）、复杂数据挖掘（第11章）和商业信息可视化方法（第12章），帮助阅读者了解如何在商业信息采集和分析环境构建的基础上利用合适的方法开展商业分析工作。
目录
本书简介
基础编
1 如何理解商业分析
1.1 什么是商业分析
1.2 商业分析的发展历程
1.3 商业分析的基本思想
1.4 商业分析的主要流程
1.5 更深地理解商业分析
本章小结
2 商业问题建模和商业数据分析
2.1 业务理解与需求定义
2.2 数据准备与数据理解
2.3 模型构建与模型优化
2.4 模型评估与部署应用
2.5 商业数据分析示例
本章小结
数据编
3 商业信息采集
3.1 商业信息源
3.2 商业信息采集方法
3.3 商业信息常用采集途径
3.4 商业信息新兴采集工具
本章小结
4 数据库与数据仓库
4.1 从传统数据库到数据仓库
4.2 数据仓库的相关概念
4.3 数据仓库的相关模型
4.4 数据仓库的体系结构
4.5 数据仓库与数据挖掘
本章小结
5 商业数据分析环境的搭建
5.1 数据仓库的数据组织
5.2 数据仓库设计步骤
5.3 数据集市及其应用
5.4 商业信息仓储设计
本章小结
6 联机分析处理（0LAP）
6.1 OLAP的提出
6.2 0LAP的基本操作
6.3 基于OLAP的多维分析
6.4 OLAP的评价标准
本章小结
方法编
7 常用统计分析方法
7.1 描述性统计分析
7.2 回归分析法
7.3 Logistic回归
7.4 时间序列分析
7.5 探索性分析方法
7.6 常用统计分析工具
本章小结
8 常用数据挖掘方法
8.1 数据挖掘概述
8.2 分类
8.3 聚类分析
8.4 关联规则
8.5 统计方法与数据挖掘
本章小结
9 文本挖掘
9.1 文本挖掘概述
9.2 文本的预处理
9.3 文本分类
9.4 文本聚类
9.5 自动摘要
9.6 信息过滤
本章小结
10 Web挖掘
10.1 Web挖掘概述
10.2 数据源及任务分类
10.3 web内容挖掘
10.4 Web结构挖掘
10.5 Web使用挖掘
本章小结
11 复杂数据挖掘
11.1 复杂数据挖掘概述
11.2 多媒体数据的存储
11.3 多媒体数据标引与检索
11.4 多媒体数据的挖掘分析
11.5 空间数据库挖掘
本章小结
12 商业信息可视化方法
12.1 商业信息可视化概述
12.2 不同分类的绘图
12.3 多维信息的可视化分析
12.4 文本与文档可视化
本章小结
参考文献
基础编
1 如何理解商业分析
1.1 什么是商业分析
1.2 商业分析的发展历程
1.3 商业分析的基本思想
1.4 商业分析的主要流程
1.5 更深地理解商业分析
本章小结
2 商业问题建模和商业数据分析
2.1 业务理解与需求定义
2.2 数据准备与数据理解
2.3 模型构建与模型优化
2.4 模型评估与部署应用
2.5 商业数据分析示例
本章小结
数据编
3 商业信息采集
3.1 商业信息源
3.2 商业信息采集方法
3.3 商业信息常用采集途径
3.4 商业信息新兴采集工具
本章小结
4 数据库与数据仓库
4.1 从传统数据库到数据仓库
4.2 数据仓库的相关概念
4.3 数据仓库的相关模型
4.4 数据仓库的体系结构
4.5 数据仓库与数据挖掘
本章小结
5 商业数据分析环境的搭建
5.1 数据仓库的数据组织
5.2 数据仓库设计步骤
5.3 数据集市及其应用
5.4 商业信息仓储设计
本章小结
6 联机分析处理（0LAP）
6.1 OLAP的提出
6.2 0LAP的基本操作
6.3 基于OLAP的多维分析
6.4 OLAP的评价标准
本章小结
方法编
7 常用统计分析方法
7.1 描述性统计分析
7.2 回归分析法
7.3 Logistic回归
7.4 时间序列分析
7.5 探索性分析方法
7.6 常用统计分析工具
本章小结
8 常用数据挖掘方法
8.1 数据挖掘概述
8.2 分类
8.3 聚类分析
8.4 关联规则
8.5 统计方法与数据挖掘
本章小结
9 文本挖掘
9.1 文本挖掘概述
9.2 文本的预处理
9.3 文本分类
9.4 文本聚类
9.5 自动摘要
9.6 信息过滤
本章小结
10 Web挖掘
10.1 Web挖掘概述
10.2 数据源及任务分类
10.3 web内容挖掘
10.4 Web结构挖掘
10.5 Web使用挖掘
本章小结
11 复杂数据挖掘
11.1 复杂数据挖掘概述
11.2 多媒体数据的存储
11.3 多媒体数据标引与检索
11.4 多媒体数据的挖掘分析
11.5 空间数据库挖掘
本章小结
12 商业信息可视化方法
12.1 商业信息可视化概述
12.2 不同分类的绘图
12.3 多维信息的可视化分析
12.4 文本与文档可视化
本章小结
参考文献
