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2021-05-08 10:26:21
2025-08-12
作者：趙衛(wèi)東出版日期：2025.08
第6版 前言
在這個數(shù)字化時代，企業(yè)的數(shù)據(jù)化轉型正以前所未有的速度推進，對商務智能的作用提出了更高的要求。商務智能（Business Intelligence, BI）不再僅僅是后臺的數(shù)據(jù)分析工具，而是成為了企業(yè)決策的前臺支撐，其內(nèi)涵也隨之得到了擴展。《商務智能（第6版）》正是在這樣的背景下應運而生，旨在為讀者提供一個全面、深入、與時俱進的商務智能學習教材。
隨著人工智能技術的快速發(fā)展，尤其是大模型技術的出現(xiàn)，商務智能領域迎來了新的技術推動力。這些技術不僅極大地擴展了商務智能的處理能力，使其能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，挖掘更深層次的洞見，而且在更短的時間內(nèi)做出更精準的預測。更重要的是，大模型技術使商務智能的使用更加業(yè)務化，推動了自助式商務智能的發(fā)展，讓非技術背景的業(yè)務人員也能輕松地利用數(shù)據(jù)進行決策支持。
作者在前5版的基礎上，參考商務智能技術和應用的發(fā)展，并吸收了廣大讀者的建議，第6版進行了如下修改：
1.刪除了一些難懂且偏學術的內(nèi)容，如工作流挖掘、RFID數(shù)據(jù)挖掘、商務智能與知識管理等，這些內(nèi)容雖然在某些特定領域仍有其價值，但對于大多數(shù)商務智能實踐者來說，已經(jīng)不再是關注的重點。
2.補充了大模型技術在商務智能中的應用，這些內(nèi)容涵蓋了最新的算法、模型和工具，幫助讀者理解并應用這些技術來解決實際問題，使商務智能更加貼近業(yè)務需求。
3.為了加強理論與實踐的結合，強化了實驗內(nèi)容，補充了更多的實驗案例和一個綜合的實訓案例：銀行信用卡欺詐與拖欠行為分析，提升了教材的實用性。這些實驗不僅能夠幫助讀者更好地理解商務智能的概念和技術，還能夠提高他們的實際操作能力。
4.優(yōu)化了配套網(wǎng)課。為了配合混合式的教學，還在超星教學平臺開發(fā)了配套的在線視頻課商務數(shù)據(jù)分析：https://mooc1-1.chaoxing.com/course/100564035.html，除了課程視頻外，每個單元還提供了選擇題、參考案例以及Python程序等內(nèi)容，便于讀者自學。
5.開發(fā)了在線實驗案例。為了便于學生動手練習，還在頭歌平臺開發(fā)了在線的機器學習實踐課程（https://www.educoder.net/paths/ygpm7bqe），不用安裝軟件，就可以在線上動手練習，促進了實驗教學。
在教材的編寫過程中，研究生崔德華、歐家發(fā)等參與了部分資料的收集和校對，這里特表示感謝。由于作者水平有限，有不到之處，敬請?zhí)岢雠u指正。教材中實驗用到的數(shù)據(jù)和程序等資料可以聯(lián)系作者獲?。?/span>wdzhao@fudan.edu.cn。
趙衛(wèi)東
復旦大學 2025年1月
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