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出版者:机械工业出版社

作者:（美）Efraim Turban

出品人:

页数:220

译者:秦秋莉

出版时间:2012-2

价格:55.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111367277

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

商业智能
BI
数据分析
数据挖掘
数据
数据仓库
管理
计算机
商务智能
BI
数据分析
数据挖掘
商业决策
数据可视化
ETL
OLAP
数据仓库
报表分析

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具体描述

本书是电子商务领域著名学者Turban教授的又一力作。全书侧重于商务智能和为企业决策提供支持的商务分析。书中不仅介绍了传统的商务智能基本理论和应用，还介绍了当前商务智能涉及的新技术和新趋势，如文本挖掘、Web挖掘、社交网络和云计算等。

本书既可作为商务智能课程的教材，也可作为管理信息系统导论或商务战略的教材，同时还可以作为MBA技术管理课程的补充读物。

本书特色

 管理导向：本书主要从管理视角来详细介绍商务智能的应用和实施，同时也非常重视商务智能技术层面的应用，介绍了数据仓库、数据挖掘、数据可视化和人工神经网络等基本理论及其在管理决策方面的应用。

 真实案例：通过大量全球大公司、小企业、政府机构和非赢利组织的真实案例来生动形象地阐述相关概念和理论。

 集成系统：本书强调那些支持企业和企业众多用户的系统，而不是孤立的基于互联网的商务智能系统。

 热点研究：无线射频识别、云计算、社交网络、Web 2.0、虚拟世界等，本书分别从理论和应用角度对它们进行了阐述。

跨界视界：全球金融风云变幻与新兴市场崛起一部深度剖析全球经济格局重塑，聚焦金融创新与地缘政治影响的宏大叙事。本书核心内容导览：第一部分：旧秩序的瓦解与新力量的涌现 (The Cracking Foundations and Emerging Titans) 本部分着眼于当前全球经济体系所面临的深刻结构性转变。我们首先对冷战后建立的以布雷顿森林体系为核心的金融秩序进行了批判性梳理，揭示了其在应对21世纪初的数字化浪潮和全球供应链重构中的内在张力与局限性。重点分析了发达经济体内部长期低增长、高债务以及日益扩大的贫富差距如何削弱了其主导地位的合法性。第一章：债务的幽灵与零利率陷阱深入探讨了自2008年金融危机以来，全球主要央行采取的非常规货币政策（量化宽松、负利率）对实体经济产生的滞后效应和扭曲影响。本书不仅罗列了各国政府债务的统计数据，更着重分析了“资产价格泡沫化”如何加剧社会阶层固化，以及在利率正常化进程中，隐藏在金融衍生品市场深处的系统性风险点。我们引用了多位非主流经济学家的观点，挑战了主流经济学界对“有效市场假说”的过度信赖。第二章：供应链的再地理化：从效率到韧性全球化进程并非一去不复返，而是进入了“再地理化”（Re-Geographization）阶段。本章详细考察了新冠疫情、地缘冲突以及技术民族主义如何迫使跨国企业重新评估其生产布局。我们追踪了关键矿物（如稀土、锂电池材料）的全球流向，分析了“友岸外包”（Friend-shoring）和“近岸外包”（Near-shoring）战略对区域经济板块（如东南亚、墨西哥、东欧）的长期投资吸引力和产业升级带来的机遇与挑战。第三章：地缘政治的“金融化”：制裁与反制裁的博弈金融工具已成为大国博弈的前沿阵地。本章聚焦于日益频繁的跨境金融制裁及其对全球支付体系（SWIFT系统、数字货币的潜在替代方案）的冲击。我们详细剖析了“去美元化”的驱动力及其在石油、黄金等大宗商品交易中的初步渗透。同时，审视了新兴经济体如何利用区域性多边组织（如金砖国家合作机制）来增强其金融自主性，以抵御外部压力。 --- 第二部分：新兴市场：技术跃迁与本土创新的爆发 (The Leapfrogging Economies and Indigenous Innovation) 本部分将聚光灯投向了那些正在以超越传统工业化路径的方式实现经济腾飞的发展中经济体，重点考察了技术、人口结构和新型治理模式如何驱动这些国家的崛起。第四章：数字鸿沟的跨越：移动互联网驱动的金融普惠传统银行业在许多新兴市场尚未完全渗透，但这为移动支付和金融科技（FinTech）的爆炸性增长提供了土壤。本书以非洲大陆和南亚次大陆为案例，分析了非接触式支付、P2P借贷和数字身份验证如何在短短数年内，将数亿人纳入正规金融体系。我们深入探讨了这些创新背后的本土技术栈，以及它们如何绕开了西方成熟市场的监管壁垒。第五章：绿色转型的赛道优势：可再生能源的部署竞赛面对气候变化的挑战，新兴市场在能源结构转型中展现出非凡的执行力。本章对比了中国在光伏和电动汽车产业链上的全球主导地位，以及印度在太阳能发电领域的雄心。我们分析了“绿色溢价”如何正在被规模化生产所消化，以及发展中国家如何通过跳过化石燃料密集型工业阶段，直接拥抱下一代能源技术，从而获得“后发优势”。第六章：城市化的新范式：超级都市圈的治理难题与机遇全球人口正以前所未有的速度涌入城市。本书考察了亚洲和拉丁美洲的“超级都市圈”（Mega-regions）如何成为全球增长的引擎。我们不仅关注基础设施的建设（如高铁网络、智慧交通），更深入探讨了城市治理模式的创新，包括如何利用大数据来优化资源分配、解决交通拥堵和公共卫生危机。此外，还分析了快速城市化带来的社会融合与阶层分化问题。 --- 第三部分：面向未来的全球治理与风险预警 (Future Governance and Systemic Risk Foresight) 最后一部分将视角拉高，探讨在多极化世界中，如何构建更加稳定和包容的全球经济治理框架，并对未来十年可能出现的颠覆性风险进行前瞻性预判。第七章：监管的碎片化与跨国合作的必要性随着数字货币、人工智能和生物科技的快速发展，原有的国家主权式监管框架显得力不从心。本章剖析了数字资产监管在全球范围内的分歧，并探讨了如何建立适应“无国界技术”的国际合作机制，以避免形成“监管套利”的真空地带。我们强调了发展中国家在制定全球标准时的发言权的重要性。第八章：人口红利的消退与代际公平的挑战本书对全球人口结构进行了细致的描摹，特别关注了东亚和部分欧洲国家的人口老龄化及其对未来劳动力市场、养老金体系的冲击。同时，我们也分析了撒哈拉以南非洲地区庞大且年轻的人口结构，如果不能被有效教育和吸收，可能转化为社会不稳定的因素。代际财富转移的模式变化，是衡量未来社会公平的关键指标。第九章：颠覆性技术的“黑天鹅”预警本章着重讨论了那些尚未完全被市场定价，但一旦爆发将引发系统性冲击的潜在风险。这包括量子计算对现有加密体系的颠覆性威胁、超级人工智能在决策链中的不可预测性，以及极端气候事件对关键基础设施（如全球粮仓、主要港口）的连锁破坏效应。本书呼吁政策制定者应从“反应式管理”转向“前瞻性压力测试”。结语：在不确定性中寻找结构性机遇全球经济正处于一个深刻的“加速-重置”周期。本书总结认为，未来的增长动力将不再仅仅依赖于传统的金融杠杆或简单的要素投入，而是取决于各国在创新生态建设、人力资本投资以及构建适应性治理体系方面的能力。理解这些结构性力量的交织与冲突，是每一个决策者、投资者和战略思考者必须掌握的关键认知。目标读者：宏观经济分析师、国际金融从业人员、地缘政治研究学者、关注全球经济转型的企业高层管理者，以及对世界格局演变有深刻好奇心的严肃读者。本书特色：跨学科融合：深度结合经济学、政治学、社会学和技术前瞻分析。案例驱动：丰富的全球案例研究，从德里到达喀尔，从法兰克福到法拉第（虚拟概念），构建全球视野。批判性思维：不满足于现有模型，力求揭示被主流叙事掩盖的真实驱动力。

作者简介

Efraim Turban执教于夏威夷大学，畅销教材作者、著名的电子商务学者。曾任美国加利福尼亚长岛州立大学管理信息系统教授，香港城市大学和香港科技大学访问教授。他曾撰写出版了十多部著作和大量论文，并担任多家杂志的编辑以及多家跨国公司和政府的顾问，是商务和金融计算机决策支持领域最多产的学者之一。

Ramesh Sharda 是俄克拉荷马州立大学西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的杰出贡献教授，信息系统研究所所长，ConocoPhillps公司技术管理主席。

Dursun Delen 是俄克拉荷马州立大学西尔斯工商管理学院管理科学与信息系统的副教授。

Dave King有25年主持决策支持开发、性能管理和企业系统软件的经验。他还服务于许多工业咨询委员会和大学董事会。

目录信息

出版者的话
译者序
前言
作者简介
第1章　商务智能简介1
开篇场景：Norfolk Southern利用商务智能进行决策支持获取成功1
1.1　变化的商务环境和计算机化的决策支持3
1.2　商务智能框架4
1.2.1　BI的定义5
1.2.2　BI的历史5
1.2.3　BI的架构6
1.2.4　BI的形式8
1.2.5　BI的好处8
1.2.6　事件驱动预警10
1.3　智能创造和使用与商务智能治理11
1.3.1　智能创造和使用的循环过程11
1.3.2　智能与窃取12
1.4　交易处理和分析处理12
1.5　成功的BI实施13
1.5.1　典型的BI用户群体13
1.5.2　合适的计划及其与商业战略的一致性13
1.5.3　实时的、基于需求的BI是可达到的14
1.5.4　开发或获得BI系统14
1.5.5　理由和成本利润分析14
1.5.6　隐私安全和保护15
1.5.7　系统集成和应用15
1.6　商务智能的主要工具和技术15
1.6.1　技术和工具15
1.6.2　选择BI供应商16
1.7　本书计划16
1.8　相关资源、链接和Teradata大学网络的连接17
1.8.1　资源和链接17
1.8.2　案例17
1.8.3　供应商、产品和演示17
1.8.4　期刊17
1.8.5　Teradata大学网络的连接17
1.8.6　本书的网站18
本章重点18
关键术语18
讨论题18
练习19
本章结尾应用案例19
参考文献20
第2章　数据仓库21
开篇场景：DirecTV的蓬勃发展与实时数据仓库21
2.1　数据仓库的定义和概念23
2.1.1　什么是数据仓库23
2.1.2　数据仓库的特点23
2.1.3　数据集市24
2.1.4　业务数据存储24
2.1.5　企业数据仓库24
2.1.6　元数据26
2.2　数据仓库流程概述27
2.3　数据仓库架构28
2.3.1　可选的数据仓库架构30
2.3.2　哪种架构是最好的33
2.4　数据集成以及提取、转换和加载的过程34
2.4.1　数据集成34
2.4.2　提取、转换和加载36
2.5　数据仓库的开发38
2.5.1　数据仓库供应商39
2.5.2　数据仓库开发方法40
2.5.3　数据仓库开发的其他思考41
2.5.4　数据仓库中的数据表示42
2.5.5　数据仓库中的数据分析43
2.5.6　OLAP与OLTP43
2.5.7　OLAP操作43
2.6　数据仓库的实施问题46
2.7　实时数据仓库50
2.8　数据仓库管理系统、安全问题和未来发展趋势53
2.9　相关资源、链接和Teradata大学网络的连接55
2.9.1　资源和链接55
2.9.2　案例55
2.9.3　供应商、产品和演示56
2.9.4　期刊56
2.9.5　其他参考文献56
2.9.6　Teradata大学网络的连接56
本章重点57
关键术语57
讨论题58
练习58
本章结尾应用案例60
参考文献61
第3章　业务绩效管理64
开篇场景：Harrah公司加倍下注64
3.1　业务绩效管理概述66
3.1.1　BPM定义67
3.1.2　比较BPM和BI67
3.2　制定战略：我们想到哪里去68
3.2.1　战略规划69
3.2.2　战略差距70
3.3　计划：我们如何达到那里70
3.3.1　运营计划70
3.3.2　财务计划和预算71
3.4　监控：我们做得怎么样71
3.4.1　诊断控制系统72
3.4.2　差异分析的困难72
3.5　行动和调整：我们需要做什么不同的吗74
3.6　绩效评价76
3.6.1　KPI和业务指标76
3.6.2　现有绩效评价系统存在的问题77
3.6.3　有效的绩效指标78
3.7　BPM方法80
3.7.1　平衡记分卡81
3.7.2　六西格玛83
3.8　BPM技术和应用87
3.8.1　BPM架构87
3.8.2　商业BPM套件89
3.8.3　BPM市场与BI平台市场对比90
3.9　绩效仪表盘和记分卡90
3.9.1　仪表盘和记分卡91
3.9.2　仪表盘设计91
3.9.3　仪表盘展示的内容92
3.9.4　数据可视化92
本章重点94
关键术语96
讨论题96
练习96
本章结尾应用案例98
参考文献100
第4章　商务智能中的数据挖掘102
开篇场景：数据挖掘来到好莱坞102
4.1　数据挖掘概念和定义104
4.1.1　定义、特征和好处106
4.1.2　数据挖掘的工作原理109
4.2　数据挖掘应用112
4.3　数据挖掘流程115
4.3.1　步骤1：理解业务115
4.3.2　步骤2：理解数据115
4.3.3　步骤3：数据准备116
4.3.4　步骤4：建模118
4.3.5　步骤5：测试和评估118
4.3.6　步骤6：部署119
4.3.7　其他标准化数据挖掘过程和方法120
4.4　数据挖掘方法121
4.4.1　分类121
4.4.2　分类模型正确性估算122
4.4.3　数据挖掘聚类分析127
4.4.4　关联规则挖掘128
4.5　数据挖掘中的人工神经网络130
4.5.1　人工神经网络的要素131
4.5.2　人工神经网络应用132
4.6　数据挖掘软件工具134
4.7　关于数据挖掘的一些谎言和谬误139
本章重点139
关键术语140
讨论题141
练习141
本章结尾应用案例144
参考文献145
第5章　文本挖掘与Web挖掘147
开篇场景：文本挖掘与安全和反恐147
5.1　文本挖掘的概念和定义149
5.2　自然语言处理151
5.3　文本挖掘应用155
5.3.1　市场营销应用155
5.3.2　安全应用155
5.3.3　生物医学应用157
5.3.4　学术应用158
5.4　文本挖掘过程159
5.4.1　任务1：确定素材160
5.4.2　任务2：创建文献术语矩阵161
5.4.3　任务3：提取知识162
5.5　文本挖掘工具166
5.5.1　商业软件工具166
5.5.2　免费软件工具166
5.6　Web挖掘概述167
5.7　Web内容挖掘和Web结构挖掘168
5.8　Web使用挖掘170
5.9　Web挖掘的成功实例171
本章重点174
关键术语175
讨论题175
练习175
本章结尾应用案例176
参考文献177
第6章　商务智能实施：整合和新兴趋势179
开篇场景：BI Eastern Mountain Sports增加合作和生产力179
6.1　BI实施：概述181
6.1.1　BI实施因素181
6.1.2　BI实施中的管理问题182
6.2　BI和整合实施184
6.2.1　整合的类型184
6.2.2　为什么进行整合184
6.2.3　BI整合的水平185
6.2.4　嵌入式智能系统185
6.3　BI系统与数据库和其他企业系统的连接185
6.3.1　与数据库连接186
6.3.2　BI应用和后端系统的整合186
6.3.3　中间件187
6.4　面向需求的BI188
6.4.1　传统BI的限制188
6.4.2　面向需求的选择188
6.4.3　关键特性和好处188
6.5　法律、隐私和道德问题190
6.5.1　法律问题190
6.5.2　隐私190
6.5.3　决策和支持中的道德问题191
6.6　BI中的新兴话题：概述192
6.7　Web 2.0创新193
6.7.1　Web 2.0的典型特征193
6.7.2　Web 2.0公司和新的商业模型194
6.8　在线社交网络：基础和示例194
6.8.1　定义和基本信息194
6.8.2　移动社交网络195
6.8.3　主要的社交网络服务：Facebook和Orkut195
6.8.4　商业和企业社交网络的意义196
6.9　虚拟世界198
6.10　社交网络和BI：协同决策201
6.10.1　协同决策的崛起202
6.10.2　虚拟团队决策中的协同202
6.11　RFID和新的BI应用机会203
6.12　现实挖掘206
关键术语208
讨论题209
练习209
本章结尾应用案例211
参考文献211
术语213
· · · · · · (收起)