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　　《大數(shù)據(jù)商務(wù)分析》是高等學校信息管理與信息系統(tǒng)系列教材之一。
　　《大數(shù)據(jù)商務(wù)分析》共分9章，主要內(nèi)容有導(dǎo)論、大數(shù)據(jù)商務(wù)分析系統(tǒng)搭建技術(shù)、經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法及工具、面向大數(shù)據(jù)商務(wù)分析的描述性分析和可視化、面向大數(shù)據(jù)商務(wù)分析的數(shù)據(jù)挖掘、深度學習技術(shù)、大數(shù)據(jù)商務(wù)分析在傳統(tǒng)行業(yè)中的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)商務(wù)分析在各組織部門中的作用，以及大數(shù)據(jù)商務(wù)分析在新興領(lǐng)域中的應(yīng)用。
　　《大數(shù)據(jù)商務(wù)分析》內(nèi)容系統(tǒng)、案例豐富、實用性強。
　　《大數(shù)據(jù)商務(wù)分析》可作為高等學校信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用與管理專業(yè)、計算機應(yīng)用專業(yè)及相關(guān)專業(yè)大數(shù)據(jù)商務(wù)分析課程教材，也可作為從事商務(wù)數(shù)據(jù)分析及相關(guān)工作人員的參考讀物。

　　隨著信息技術(shù)的普及，各種傳統(tǒng)組織紛紛實現(xiàn)了信息化。信息化使得組織在提升運營效率的同時累積了大量的相關(guān)數(shù)據(jù)，為其后續(xù)利用ABCD技術(shù)，即人工智能（artificial intelligence）、區(qū)塊鏈（blockchain）、云計算（cloud computing）、大數(shù)據(jù)分析（big data analytics）進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下了扎實的基礎(chǔ)。在數(shù)字化進程中，大量曾經(jīng)默默無聞的組織因此受益一躍成為時代的寵兒，也有大量當年輝煌無比的組織被時代所遺棄。因此，這個時代的組織迫切地希望能夠了解這些數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)，并掌握利用其來打開這個時代成功之門的方法。
　　毫無疑問，以ABCD技術(shù)為代表的新一代信息技術(shù)每一項都有其自身特點，都在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮著不可替代的作用。相對而言，區(qū)塊鏈和云計算在這些技術(shù)中是底層技術(shù)，而人工智能和大數(shù)據(jù)分析直接面向組織決策的制定。并且，對于組織的決策而言，大數(shù)據(jù)分析更為關(guān)鍵且更具適用性。因此，在高等學校經(jīng)濟管理類的課程體系中，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為至關(guān)重要、必不可少的組成部分。
　　我們在長期的大數(shù)據(jù)分析課程教學和研究實踐中發(fā)現(xiàn)，目前大部分大數(shù)據(jù)分析類教材主要聚焦于分布式存儲等底層技術(shù)，很少有針對高等學校經(jīng)濟管理類學生編寫的教材。盡管底層技術(shù)對于組織來說也是極其重要的，但是對于高等學校經(jīng)濟管理類的學生而言，技術(shù)性有余而商業(yè)性不足。為此，我們希望有一本能讓并不精通信息技術(shù)的人也能看懂的介紹大數(shù)據(jù)商務(wù)分析的書。這也是我們最終決定自己動手編寫這本書的直接原因。
　　本書旨在讓讀者了解如何使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進行商務(wù)分析，以大數(shù)據(jù)商務(wù)分析的過程為主線，介紹大數(shù)據(jù)商務(wù)分析系統(tǒng)搭建技術(shù)、經(jīng)典數(shù)據(jù)分析方法及工具、面向大數(shù)據(jù)商務(wù)分析的描述性分析和可視化、面向大數(shù)據(jù)商務(wù)分析的數(shù)據(jù)挖掘、深度學習技術(shù)等相關(guān)技術(shù)，并給出大數(shù)據(jù)分析在傳統(tǒng)行業(yè)中的典型應(yīng)用案例。本書避免對大數(shù)據(jù)技術(shù)的原理著墨過多，突出大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)場景中的實際應(yīng)用。我們并不期望讀者在學習完本書后就能搭建起一個大數(shù)據(jù)分析平臺或者寫出復(fù)雜的代碼進行大數(shù)據(jù)分析，而是希望讀者能夠通過學習對大數(shù)據(jù)分析在商業(yè)中的應(yīng)用有一個大概的了解，掌握一些簡單的技術(shù)，并懂得在企業(yè)中如何制定正確的大數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略。

　　葉強，管理學博士，哈爾濱工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院教授、博士生導(dǎo)師、院長，大數(shù)據(jù)與金融科技研究所所長；國家杰出青年科學基金獲得者，教育部高等學校管理科學與工程類專業(yè)教學指導(dǎo)委員會委員，全國工商管理專業(yè)學位研究生教育指導(dǎo)委員會委員，管理科學與工程學會副理事長、大數(shù)據(jù)與商務(wù)分析分會主任，中國信息經(jīng)濟學會副理事長、金融科技專業(yè)委員會主任，中國系統(tǒng)工程學會信息系統(tǒng)工程專業(yè)委員會副理事長。曾先后在得克薩斯大學奧斯汀分校、加利福尼亞大學圣迭戈分校、香港理工大學做研究和教學工作。近年來在Information Systems Research、Production and Operations Management、Journal of Management Information Systems和Tourism Management等國際管理學主流學術(shù)期刊發(fā)表30余篇論文。獲2017年度中國信息經(jīng)濟學烏家培獎。多次入選愛思唯爾發(fā)布的“中國高被引學者”榜單。主要研究領(lǐng)域為電子商務(wù)與管理信息系統(tǒng)、人工智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)分析、金融科技。
　　
　　方斌，管理學博士，廈門大學管理學院副教授。近年來在Journal of Management Information Systems、Information & Management、Tourism Management等國際管理學主流學術(shù)期刊發(fā)表多篇論文，主持國家自然科學基金資助項目2項。主要研究領(lǐng)域為電子商務(wù)、社交媒體、消費者行為。
　　
　　張紫瓊，管理學博士，哈爾濱工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院教授，優(yōu)秀青年科學基金獲得者。現(xiàn)任國務(wù)院學位委員會第八屆學科評議組成員（管理科學與工程）。近年來，在MIS Quarterly、Tourism Management、Journal of Travel Research、《管理科學學報》等國內(nèi)外管理學主流學術(shù)期刊發(fā)表30余篇論文；曾獲得教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”項目、霍英東教育基金會高等院校青年教師基金項目資助。主要研究領(lǐng)域為電子商務(wù)、消費者行為。

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