决策支持：数据挖掘与优化驱动的商业智能

《商业智能：数据挖掘与优化决策》是一本由Carlo Vercellis撰写的专著，出版于2009年，由John Wiley & Sons Ltd. 出版。该书聚焦于21世纪的信息和知识社会背景下，商业智能在数据处理、决策支持和优化中的核心作用。随着全球化进程和信息技术的发展，海量数据的积累为企业和个人提供了前所未有的发展机遇，但也提出了如何从这些数据中提取有价值信息以支持决策的重大挑战。 商业智能被定义为一套数学模型和分析方法，系统性地利用可用数据，提炼出对复杂决策过程有益的信息和知识。它超越了企业范围，适用于包括政府机构、金融机构在内的多元组织，旨在促进这些组织的科学和理性管理。书中强调，尽管技术手段如电子表格等有助于初步分析，但真正的商业智能潜力在于运用数学模型将数据转化为知识，并进一步转化为竞争优势。 该书分为三个部分：第一部分介绍了商业智能环境的基本构成，包括决策过程的结构和信息基础设施；第二部分深入探讨数据挖掘的数学模型和方法；第三部分则展示了数据挖掘在市场营销、销售预测、供应链优化和绩效评估等实际应用中的应用。作者通过引用实例和真实应用场景，帮助读者理解和掌握商业智能理论以及其在实践中的应用。 书中特别提到了数据仓库和数据集市的概念，它们是商业智能中用于收集、存储和分析大量数据的关键工具。数据挖掘过程包括数据准备、模式识别、预测分析等多个阶段，涵盖了回归分析、时间序列分析、分类模型、关联规则和聚类等多种技术。此外，书中还关注了电子表格查询、可视化和报告工具的局限性，提倡采用主动式、基于模型的支持决策方式，以实现知识转化为竞争优势。 《商业智能：数据挖掘与优化决策》的目标读者群体广泛，包括研究生、博士生和希望更新知识的专业人士。作者利用自身的教学经验和实际项目经验，提供了实用的理论框架和案例研究，使读者能够理解并应用商业智能技术解决实际问题。同时，书中还提供了软件工具和公共领域数据集的链接，方便读者进行实践练习。