第Ⅰ部分決策支持與商務(wù)智能


第1章決策支持系統(tǒng)與商務(wù)智能
11不斷變化的商業(yè)環(huán)境及計(jì)算機(jī)決策支持
12管理決策
13對(duì)決策制定的計(jì)算機(jī)支持
14計(jì)算機(jī)決策支持的早期框架
15決策支持系統(tǒng)的概念
16商務(wù)智能的框架
17從工作系統(tǒng)的角度看決策支持
18管理決策支持的主要工具及技術(shù)
19本書的安排






第Ⅱ部分計(jì)算機(jī)決策支持




第2章決策制定、系統(tǒng)、建模及支持
21決策制定：介紹及概念
22模型
23決策制定的過程
24決策制定：情報(bào)階段
25決策制定：設(shè)計(jì)階段
26決策制定：選擇階段
27決策制定：實(shí)施階段
28如何支持決策
第3章決策支持系統(tǒng)的概念、方法論和技術(shù)概述
31決策支持系統(tǒng)的配置
32決策支持系統(tǒng)的描述
33決策支持系統(tǒng)的特征及功能
34決策支持系統(tǒng)的分類
35決策支持系統(tǒng)的組件
36數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)
37模型管理子系統(tǒng)
38用戶接口（對(duì)話）子系統(tǒng)
39基于知識(shí)的管理子系統(tǒng)
310決策支持系統(tǒng)的用戶
311決策支持系統(tǒng)的硬件
312決策支持系統(tǒng)的模型化語(yǔ)言：Planners Lab
第4章建模與分析
41管理支持系統(tǒng)建模
42決策支持?jǐn)?shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)
43確定性、不確定性和風(fēng)險(xiǎn)
44使用電子數(shù)據(jù)表建模的管理支持系統(tǒng)
45數(shù)學(xué)規(guī)劃概述
46多目標(biāo)、靈敏度分析、what�瞚f分析和目標(biāo)搜索
47決策分析：決策表與決策樹
48多標(biāo)準(zhǔn)決策的兩兩對(duì)比法
49問題求解的檢索方法
410仿真
411可視化交互式仿真
412定量分析軟件包及模型庫(kù)管理






第Ⅲ部分商務(wù)智能




第5章商務(wù)智能的數(shù)據(jù)挖掘
51數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和應(yīng)用
52數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
53數(shù)據(jù)挖掘流程
54數(shù)據(jù)挖掘方法
55數(shù)據(jù)挖掘軟件工具
56有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的夸張說法與誤區(qū)
第6章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘
61神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
62人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
63開發(fā)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)
64用靈敏度分析來揭開人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱
65一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的范例
66其他常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范式
67人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
第7章文本挖掘與網(wǎng)絡(luò)挖掘
71文本挖掘的概念與定義
72自然語(yǔ)言處理
73文本挖掘應(yīng)用
74文本挖掘過程
75文本挖掘工具
76網(wǎng)絡(luò)挖掘概覽
77網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘
78網(wǎng)絡(luò)用法挖掘
79網(wǎng)絡(luò)挖掘的成功案例
第8章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
81數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義和概念
82數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)過程概覽
83數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)
84數(shù)據(jù)集成及數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載過程
85數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)
86實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
87數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理及安全問題
第9章企業(yè)績(jī)效管理
91企業(yè)績(jī)效管理概覽
92戰(zhàn)略：我們想去向何方
93計(jì)劃：我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)戰(zhàn)略
94監(jiān)控：我們做得如何
95行動(dòng)與調(diào)整：我們?cè)鯓幽軌蜃龅貌煌?br /> 96績(jī)效考核
97企業(yè)績(jī)效管理的方法
98企業(yè)績(jī)效管理技術(shù)及應(yīng)用
99績(jī)效儀表盤和計(jì)分卡






第Ⅳ部分協(xié)作、溝通、群支持系統(tǒng)與知識(shí)管理


第10章協(xié)同計(jì)算支持技術(shù)與群支持系統(tǒng)
101群體決策制定：特點(diǎn)、過程、收益以及障礙
102通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)支持小組作業(yè)
103決策制定的間接支持工具
104集成的群件套件
105決策制定的直接支持工具：從群決策支持系統(tǒng)到群支持系統(tǒng)
106GDSS/GSS產(chǎn)品工具和成功實(shí)施
107新興的協(xié)作支持工具：從IP語(yǔ)音到維基
108設(shè)計(jì)、計(jì)劃和項(xiàng)目管理中的協(xié)同
109創(chuàng)造力、創(chuàng)意生成以及計(jì)算支持
第11章知識(shí)管理
111知識(shí)管理導(dǎo)論
112組織學(xué)習(xí)與變革
113知識(shí)管理活動(dòng)
114知識(shí)管理的方法
115知識(shí)管理中的信息技術(shù)
116知識(shí)管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
117人在知識(shí)管理中的作用
118確保知識(shí)管理工作的成功






第Ⅴ部分智能系統(tǒng)


第12章人工智能與專家系統(tǒng)
121人工智能的概念和定義
122人工智能領(lǐng)域
123專家系統(tǒng)的基本概念
124專家系統(tǒng)的應(yīng)用
125專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
126知識(shí)工程
127適合專家系統(tǒng)的問題域
128專家系統(tǒng)的開發(fā)
129專家系統(tǒng)的好處、局限和關(guān)鍵成功因素
1210網(wǎng)絡(luò)上的專家系統(tǒng)
第13章高級(jí)智能系統(tǒng)
131機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
132基于案例的推理
133遺傳算法及其應(yīng)用的發(fā)展
134模糊邏輯和模糊推理系統(tǒng)
135支持向量機(jī)
136智能代理
137開發(fā)集成的高級(jí)智能系統(tǒng)






第Ⅵ部分決策支持系統(tǒng)及商務(wù)智能的實(shí)現(xiàn)




第14章管理支持系統(tǒng)：趨勢(shì)及其影響
141RFID及BI應(yīng)用的新機(jī)遇
142現(xiàn)實(shí)挖掘
143虛擬世界
144Web 20革命
145虛擬社區(qū)
146在線社交網(wǎng)絡(luò)：基本知識(shí)及范例
147云計(jì)算與BI
148管理支持系統(tǒng)的影響：綜述
149管理支持系統(tǒng)對(duì)組織的影響
1410管理支持系統(tǒng)對(duì)個(gè)人的影響
1411自動(dòng)化決策制定與經(jīng)理的工作
1412法律、隱私及道德問題
術(shù)語(yǔ)表