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　　数据挖掘与商务智能是高等院校电子商务、信息 管理与信息系统、计算机科学与技术等相关专业的核 心课程，也是近年来企业信息化的热点内容。本实验 教程通过一系列数据挖掘与商务智能工具的实验练习 ，将商务智能的概念和理论知识融入实践中，从而加 深读者对数据挖掘与商务智能原理和算法的理解。实 验内容涉及商务智能的终端用户查询和报告、联机分 析处理、数据挖掘、数据仓库等软件工具，主要包括 SPSS Modeler、SQL Server Analysis Services、 WEKA和SAP Business Object。由张大斌主编的《数 据挖掘与商务智能实验教程(21世纪高等院校示范性 实验系列教材)》分为17个小实验和2个综合设计实验 ，每个实验都包含背景知识、实验目的、所需要的工 具／准备工作、实验内容及步骤、实验分析与扩展练 习等，以帮助读者掌握一些主流数据挖掘与商务智能 工具的基本使用方法，通过规范的实验训练，培养其 综合解决实际管理问题的能力。

本书可作为高等院校相关专业的“数据挖掘”、 “数据仓库”、“商务智能”等课程的实验辅助教材 ，也可作为单独开设“数据挖掘与商务智能实验”课 程的主教材。

部分 实验环境工具篇

实验1 数据挖掘软件SPSS Modeler的使用

1．1 背景知识

1．2 实验目的

1．3 工具／准备工作

1．4 实验内容及步骤

1．5 实验分析与扩展练习

实验2 数据挖掘套件SQL Server Analysis Services的使用

2．1 背景知识

2．2 实验目的

2．3 工具／准备工作

2．4 实验内容及步骤

2．5 实验分析与扩展练习

实验3 开源数据挖掘软件WEKA的使用

3．1 背景知识

3．2 实验目的

3．3 工具／准备工作

3．4 实验内容及步骤

3．5 实验分析与扩展练习

实验4 商务智能软件SAP BusiNeSS Object的使用

4．1 背景知识

4．2 实验目的

4．3 工具／准备工作

4．4 实验内容及步骤

4．5 实验分析与扩展练习

实验5 商务智能可视化工具Dashboard和crystal Reports的使用

5．1 背景知识

5．2 实验目的

5．3 工具／准备工作

5．4 实验内容及步骤

5．5 实验分析与扩展练习

第二部分 数据挖掘实验篇

实验6 数据挖掘的基本数据分析

6．1 背景知识

6．2 实验目的

6．3 工具／准备工作

6．4 实验内容及步骤

6．5 实验分析与扩展练习

实验7 统计分析：逻辑回归

7．1 背景知识

7．2 实验目的

7．3 工具／准备工作

7．4 实验内容及步骤

7．5 实验分析与扩展练习

实验8 关联分析：关联规则

8．1 背景知识

8．2 实验目的

8．3 工具／准备工作

8．4 实验内容及步骤

8．5 实验分析与扩展练习

实验9 分类分析：决策树

9．1 背景知识

9．2 实验目的

9．3 工具／准备工作

9．4 实验内容及步骤

9．5 实验分析与扩展练习

实验10 聚类分析：K—Means

10．1 背景知识

10．2 实验目的

10．3 工具／准备工作

10．4 实验内容及步骤

10．5 实验分析与扩展练习

实验11 预测分析：人工神经网络

11．1 背景知识

11．2 实验目的

11．3 工具／准备工作

11．4 实验内容及步骤

11．5 实验分析与扩展练习

第三部分 商务智能实验篇

实验12 数据仓库的创建

12．1 背景知识

12．2 实验目的

12．3 工具／准备工作

12．4 实验内容及步骤

12．5 实验分析与扩展练习

实验13 数据抽取、转换、装载(ETL)

13．1 背景知识

13．2 实验目的

13．3 工具／准备工作

13．4 实验内容及步骤

13．5 实验分析与扩展练习

实验14 联机分析处理(OLAP)

14．1 背景知识

14．2 实验目的

14．3 工具／准备工作

14．4 实验内容及步骤

14．5 实验分析与扩展练习

实验15 “水晶易表”的仪表盘制作

15．1 背景知识

15．2 实验目的

15．3 工具／准备工作

15．4 实验内容及步骤

15．5 实验分析与扩展练习

实验16 “水晶易表”的动态波士顿矩阵制作

16．1 背景知识

16．2 实验目的

16．3 工具／准备工作

16．4 实验内容及步骤

16．5 实验分析与扩展练习

实验17 “水晶报表”的制作——建立一个“高校学生成绩水晶报表”

17．1 背景知识

17．2 实验目的

17．3 工具／准备工作

17．4 实验内容及步骤

17．5 实验分析与扩展练习

第四部分 综合实验篇

实验18 保险业的欺诈行为挖掘

18．1 背景知识

18．2 实验目的

18．3 工具／准备工作

18．4 实验内容及步骤

18．5 实验分析与扩展练习

实验19 电信业客户流失分析

19．1 背景知识

19．2 实验目的

19．3 工具／准备工作

19．4 实验内容及步骤

19．5 实验分析与扩展练习

参考文献

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书籍介绍

数据挖掘与商务智能是高等院校电子商务、信息 管理与信息系统、计算机科学与技术等相关专业的核 心课程，也是近年来企业信息化的热点内容。本实验 教程通过一系列数据挖掘与商务智能工具的实验练习 ，将商务智能的概念和理论知识融入实践中，从而加 深读者对数据挖掘与商务智能原理和算法的理解。实 验内容涉及商务智能的终端用户查询和报告、联机分 析处理、数据挖掘、数据仓库等软件工具，主要包括 SPSS Modeler、SQL Server Analysis Services、 WEKA和SAP Business Object。由张大斌主编的《数 据挖掘与商务智能实验教程(21世纪高等院校示范性 实验系列教材)》分为17个小实验和2个综合设计实验 ，每个实验都包含背景知识、实验目的、所需要的工 具／准备工作、实验内容及步骤、实验分析与扩展练 习等，以帮助读者掌握一些主流数据挖掘与商务智能 工具的基本使用方法，通过规范的实验训练，培养其 综合解决实际管理问题的能力。

本书可作为高等院校相关专业的“数据挖掘”、 “数据仓库”、“商务智能”等课程的实验辅助教材 ，也可作为单独开设“数据挖掘与商务智能实验”课 程的主教材。