《商务智能与数据挖掘》共分9章，包括商务智能概论、商务智能中的核心技术、商务智能与知识管理、商务智能的应用、数据挖掘基础、数据挖掘的目的任务、数据挖掘的技术方法、web挖掘技术、数据挖掘在电子商务中的应用等内容;汇集了统计学、机器学习、数据库、人工智能等内容，具有多学科交叉、技术与管理融合等特点。《商务智能与数据挖掘》在借鉴和吸收国内外同类著作的基础上，强调了理论与实践的结合;在归纳和总结商务智能的最新理论研究成果及行业最新发展动态的基础上，编写了相应的案例，以期反映国内外的商务智能实践经验，将最新的国际商务智能的相关内容和关键技术介绍给读者。《商务智能与数据挖掘》内容全面，案例新颖，每章附有教学目标与要求、习题，使学生能把握各章要点并且及时巩固所学知识。《商务智能与数据挖掘》适合电子商务、信息管理和管理科学等相关专业的本、专科的学生作为教材使用，也可作为一些企事业单位、ZF部门、研究机构等从事商务智能理论研究工作的相关人员的学习参考书。

第1章 商务智能概论

1.1 商务智能的概念

1.1.1 数据、信息、知识与智慧

1.1.2 商务智能的定义

1.1.3 商务智能的功能

1.1.4 商务智能的过程

1.2 商务智能的产生与发展

1.2.1 商务智能的产生和发展过程

1.2.2 商务智能与其他系统的关系

1.3 商务智能的体系结构和技术工具

13.1 商务智能的架构体系

1.3.2 商务智能的技术工具概述

1.4 主流商务智能产品

1.4.1 主流商务智能产品简介

1.4.2 商务智能的抉择

1.5 商务智能的未来发展趋势

1.6 商务智能应用举例--Business Objects XI 3.0

本章小结

习题

第2章 商务智能中的核心技术

2.1 数据仓库

2.1.1 数据仓库的产生

2.1.2 数据仓库的定义与特点

2.1 .3数据仓库的几个重要概念

2.1.4 数据仓库中的数据组织

2.1.5 数据仓库基本架构及模型设计

2.1.6 数据仓库的技术要求

2.1.7 数据仓库和数据集市

2.1.8 数据仓库的数据处理

2.1.9 数据仓库的应用管理、维护和开发

2.1.10 数据仓库的开发流程

2.2 OLAP技术

2.2.1 0LAP概况

2.2.2 OLAP的定义和相关概念

2.2.3 OLAP与OLTP

2.2.4 OLAP系统结构

2.2.5 OLAP多维数据分析

本章小结