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第Ⅰ部分 决策支持与商务智能1

第1章 决策支持系统与商务智能2

1.1不断变化的商业环境及计算机决策支持4

1.2管理决策6

1.3对决策制定的计算机支持8

1.4计算机决策支持的早期框架10

1.5决策支持系统的概念14

1.6商务智能的框架16

1.7从工作系统的角度看决策支持21

1.8管理决策支持的主要工具及技术22

1.9本书的安排24

第Ⅱ部分 计算机决策支持27

第2章 决策制定、系统、建模及支持28

2.1决策制定：介绍及概念30

2.2模型34

2.3决策制定的过程35

2.4决策制定：情报阶段37

2.5决策制定：设计阶段39

2.6决策制定：选择阶段46

2.7决策制定：实施阶段47

2.8如何支持决策47

第3章 决策支持系统的概念、方法论和技术概述51

3.1决策支持系统的配置55

3.2决策支持系统的描述55

3.3决策支持系统的特征及功能57

3.4决策支持系统的分类59

3.5决策支持系统的组件64

3.6数据管理子系统67

3.7模型管理子系统72

3.8用户接口（对话）子系统76

3.9基于知识的管理子系统80

3.10决策支持系统的用户81

3.11决策支持系统的硬件82

3.12决策支持系统的模型化语言：Planners Lab83

第4章 建模与分析98

4.1管理支持系统建模101

4.2决策支持数学模型的结构105

4.3确定性、不确定性和风险107

4.4使用电子数据表建模的管理支持系统109

4.5数学规划概述111

4.6多目标、灵敏度分析、what-if分析和目标寻求114

4.7决策分析：决策表与决策树118

4.8多标准决策的两两对比法120

4.9问题求解的检索方法123

4.10仿真125

4.11可视化交互式仿真128

4.12定量分析软件包及模型库管理130

第Ⅲ部分 商务智能133

第5章 商务智能的数据挖掘134

5.1数据挖掘的基本概念和应用137

5.2数据挖掘应用143

5.3数据挖掘流程144

5.4数据挖掘方法151

5.5数据挖掘软件工具161

5.6有关数据挖掘的夸张说法与误区164

第6章 人工神经网络与数据挖掘166

6.1神经网络的基本概念169

6.2人工神经网络的学习176

6.3开发基于神经网络的系统181

6.4用灵敏度分析来揭开人工神经网络的黑箱185

6.5一个神经网络项目的范例186

6.6其他常见的神经网络范式189

6.7人工神经网络的应用193

第7章 文本挖掘与网络挖掘196

7.1文本挖掘的概念与定义198

7.2自然语言处理200

7.3文本挖掘应用202

7.4文本挖掘流程205

7.5文本挖掘工具210

7.6网络挖掘概览211

7.7网络内容挖掘与网络结构挖掘213

7.8网络用法挖掘214

7.9网络挖掘的成功案例216

第8章 数据仓库218

8.1数据仓库的定义和概念220

8.2数据仓储过程概览223

8.3数据仓库的架构224

8.4数据集成及数据提取、转换和加载过程231

8.5数据仓库开发234

8.6实时数据仓库243

8.7数据仓库管理及安全问题246

第9章 企业绩效管理248

9.1企业绩效管理概览251

9.2战略：我们想去向何方253

9.3计划：我们如何实现战略255

9.4监控：我们做得如何257

9.5行动与调整：我们怎样能够做得不同259

9.6绩效考核261

9.7企业绩效管理的方法264

9.8企业绩效管理技术及应用270

9.9绩效仪表盘和计分卡274

第Ⅳ部分 协作、沟通、群支持系统与知识管理277

第10章 协同计算支持技术与群支持系统279

10.1群体决策制定：特点、过程、收益以及障碍282

10.2通过计算机系统支持小组作业284

10.3决策制定的间接支持工具287

10.4集成的群件套件291

10.5决策制定的直接支持工具：从群决策支持系统到群支持系统295

10.6 GDSS/GSS产品工具和成功实施300

10.7新兴的协作支持工具：从IP语音到维基304

10.8设计、计划和项目管理中的协同307

10.9创造力、创意生成以及计算支持312

第11章 知识管理316

11.1知识管理导论319

11.2组织学习与变革323

11.3知识管理活动325

11.4知识管理的方法327

11.5知识管理中的信息技术331

11.6知识管理系统的实现335

11.7人在知识管理中的作用340

11.8确保知识管理工作的成功344

第Ⅴ部分 智能系统349

第12章 人工智能与专家系统350

12.1人工智能的概念和定义352

12.2人工智能领域354

12.3专家系统的基本概念358

12.4专家系统的应用361

12.5专家系统的结构364

12.6知识工程367

12.7适合专家系统的问题域375

12.8专家系统的开发377

12.9专家系统的好处、局限和关键成功因素379

12.10网络上的专家系统383

第13章 高级智能系统385

13.1机器学习技术387

13.2基于案例的推理389

13.3遗传算法及其应用的发展396

13.4模糊逻辑和模糊推理系统403

13.5支持向量机407

13.6智能代理414

13.7开发集成的高级智能系统422

第Ⅵ部分 决策支持系统及商务智能的实现425

第14章 理支持系统：趋势及其影响426

14.1 RFID及BI应用的新机遇428

14.2现实挖掘432

14.3虚拟世界435

14.4 Web 2.0革命438

14.5虚拟社区440

14.6在线社交网络：基本知识及范例442

14.7云计算与BI446

14.8管理支持系统的影响：综述447

14.9管理支持系统对组织的影响449

14.10管理支持系统对个人的影响452

14.11自动化决策制定与经理的工作453

14.12法律、隐私及道德问题455

术语表459