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商務智能是近年來企業(yè)信息化的熱點，有著廣闊的應用前景。本書首先系統(tǒng)地介紹商務智能的基本概念、商務智能系統(tǒng)的架構以及數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等核心技術。在此基礎上，討論商務智能在電子商務、移動商務、企業(yè)績效管理等領域的應用，并分析大數(shù)據(jù)分析、大模型技術在商務智能領域的應用。此外，通過八爪魚、Tableau、帆軟等主流的商務智能技術進行實驗，增強讀者的應用能力。本書內容新穎、全面，案例豐富，適合作為計算機應用、軟件工程、信息管理、電子商務和管理科學等相關專業(yè)本科生和研究生的教材，也可作為從事數(shù)據(jù)分析的信息化人員的參考資料。

前言
在這個數(shù)字化時代，企業(yè)的數(shù)字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）不再僅是后臺的數(shù)據(jù)分析工具，而是成為企業(yè)決策的前臺支撐，其內涵也隨之得到了擴展�！渡虅罩悄埽ǖ诹妫氛窃谶@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做出更精準的預測。更重要的是，大模型技術使商務智能的應用更加業(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。

作者在前五版的基礎上，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，對第五版進行了如下修訂：

（1）刪除了一些難懂且偏學術的內容，如OLAP操作語言、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，這些內容涵蓋了的算法、模型和工具，幫助讀者理解并應用這些技術解決實際問題，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，強化了實驗內容，補充了更多的實驗案例和一個綜合的實訓案例：銀行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，作者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程序等內容，便于讀者自學。

（5）開發(fā)了在線實驗案例。為了便于讀者動手練習，作者在頭歌平臺開發(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工作，在此特表感謝。由于作者水平有限，書中有不到之處，敬請批評指正。
趙衛(wèi)東
2025年1月于復旦大學

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