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| 內容簡介： |
|
本书以信息技术发展为背景，把大数据时代、信息时代管理信息系统的概念、理论知识与技术融入实践当中，从而加深学生对该课程的认识和理解。
|
| 關於作者： |
|
周苏，浙江大学城市学院教授，国家科学技术部认证的创新工程师，创新培训师。高校计算机基础教育、计算机专业教育经验丰富，著作等身，是浙江省创新方法推广教师团队的核心成员。目前主要从事计算机专业教育以及创新思维与创新方法教育、大数据技术与应用教育。
|
| 目錄：
|
第 1 章 大数据与信息管理................1
1.1 信息时代与信息资源...............1
1.1.1
信息时代...................... 1
1.1.2
信息资源...................... 2
1.1.3
人资源.......................... 5
1.1.4
信息技术...................... 6
1.1.5
信息系统的管理角色
信息主管CIO........ 8
1.2 大数据时代与大数据.............
11
1.2.1
天文学信息爆炸
的起源........................ 11
1.2.2
大数据的定义............. 15
1.2.3
用3V描述大数据
特征........................... 16
1.2.4
广义的大数据............. 18
1.3 大数据的结构类型................18
1.4 大数据的发展........................19
1.4.1
硬件性价比提高与
软件技术进步............. 19
1.4.2
云计算的普及............. 20
1.4.3
从交易数据分析到
交互数据分析............. 20
1.5 大数据时代的管理信息
系统......................................21
1.5.1
对数据的大范围收集... 21
1.5.2
连接开放数据............. 22
【延伸阅读】得数据者得天下........22
【实验与思考】了解大数据时代与
管理信息系统.......................24
第 2 章 大数据商业规则.................27
2.1 谷歌的大数据行动................27
2.2 亚马逊的大数据行动.............28
2.3 将信息变成一种竞争优势.....30
2.3.1
数据价格与数据
需求........................... 31
2.3.2
大数据应用程序的
兴起........................... 32
2.3.3
实时响应、大数据用户
的新要求.................... 33
2.3.4
企业构建大数据
战略........................... 33
2.4 大数据营销...........................34
2.4.1
像媒体公司一样
思考........................... 34
2.4.2
营销面对新的机遇
与挑战........................ 35
2.4.3
自动化营销................. 36
2.4.4
为营销创建高容量
和高价值的内容......... 37
2.4.5
内容营销.................... 37
2.4.6
内容创作与众包......... 38
2.4.7
用投资回报率评价
营销效果.................... 39
【延伸阅读】大数据企业的缩影
谷歌（Google）.............39
【实验与思考】大数据营销的优势
与核心内涵...........................40
第 3 章 大数据时代思维变革..........43
3.1 转变之一：样本=总体...........43
3.1.1
小数据时代的随机
采样........................... 43
3.1.2
全数据模式：样本=
总体........................... 47
3.2 转变之二：接受数据的
混杂性..................................48
3.2.1
允许不精确................. 49
3.2.2
大数据的简单算法与
小数据的复杂算法..... 51
大数据时代管理信息系统
2
3.2.3
纷繁的数据................ 52
3.2.4
数字数据与非结构
化数据........................ 53
3.3 转变之三：数据的相关
关系......................................54
3.3.1
关联物预测的
关键........................... 54
3.3.2 是什么，而不是
为什么.................. 57
3.3.3
通过因果关系了解
世界........................... 57
3.3.4
通过相关关系了解
世界........................... 59
【延伸阅读】亚马逊推荐系统........60
【实验与思考】深入理解大数据时代
的三个思维变革...................61
第 4 章 现代商务动力.....................64
4.1 影响信息系统的商业动力.....64
4.1.1
波特的五力模型......... 64
4.1.2
价值链........................ 67
4.2 电子商务...............................68
4.2.1
商务活动与传统商业
的问题........................ 68
4.2.2
电子商务的产生......... 69
4.2.3
电子商务的定义......... 70
4.2.4
电子商务的分类......... 71
4.2.5
电子商务的功能......... 72
4.2.6
电子商务系统的
组成........................... 73
4.2.7
电子商务系统的网络
结构与运行环境......... 75
4.3 客户关系管理CRM与供应链
管理SCM .............................77
4.3.1 CRM的战略和竞争
机会........................... 77
4.3.2 CRM的实施............... 78
4.3.3 SCM的战略和竞争
机会........................... 81
4.3.4 IT支持供应链管理..... 81
4.3.5 CRM、SCM与电子
商务........................... 82
4.4 商务智能（BI）与企业资源
计划（ERP）........................83
4.4.1
商务智能的战略和竞争
机会........................... 83
4.4.2 ERP的发展历程......... 84
4.4.3 ERP的管理思想......... 85
4.4.4 ERP系统的实施......... 88
4.4.5 ERP与电子商务......... 89
【延伸阅读】计划供应链管理的
核心......................................90
【实验与思考】了解商务动力，熟悉
电子商务..............................93
第 5 章 信息系统技术基础..............99
5.1 计算机网络技术....................99
5.1.1
计算机网络的功能
与分类........................ 99
5.1.2
通信方式.................. 100
5.1.3
包交换网.................. 101
5.1.4
协议层次模型........... 102
5.1.5
其他因特网协议....... 105
5.2 Web与网络开发技术...........
106
5.2.1 Web技术..................
106
5.2.2
网络开发技术........... 110
5.3 多媒体技术.........................
113
5.3.1
多媒体的定义........... 113
5.3.2
多媒体技术的特性.... 114
5.3.3
多媒体关键技术....... 115
5.4 虚拟现实与增强现实...........
115
5.4.1 VR技术....................
116
5.4.2 AR技术....................
118
【延伸阅读】摩尔定律................. 120
【实验与思考】熟悉信息系统的
技术基础............................ 121
第 6 章 数据库与数据存储............125
6.1 数据库技术基础..................
125
6.1.1
传统数据库的局限.... 125
6.1.2
网络数据库............... 126
6.1.3
关系数据库模型....... 127
目
录
3
6.2 数据库管理系统..................
129
6.2.1
数据定义子系统....... 130
6.2.2
数据操作子系统....... 131
6.2.3 应用程序生成子
系统......................... 132
6.2.4
数据管理子系统....... 132
6.3 数据存储解决方案..............
133
6.3.1
备份的目的.............. 133
6.3.2
常用的备份方式....... 134
6.3.3
服务器存储管理....... 135
6.3.4
资源存储管理........... 135
6.3.5
存储区域网络........... 135
6.3.6
主流备份技术........... 136
6.4 大数据的数据处理基础....... 137
【延伸阅读】大数据时代预言家提
醒学校规避数据独裁... 137
【实验与思考】了解数据库与数据
存储.................................... 138
第 7 章 数据挖掘与大数据分析.....141
7.1 数据仓库与数据挖掘...........
141
7.1.1
数据仓库.................. 142
7.1.2
数据挖掘.................. 143
7.1.3
数据挖掘解决的商业
问题......................... 144
7.1.4
数据集市：小型的数据
仓库......................... 145
7.1.5
数据库、数据仓库与
数据挖掘的关系....... 146
7.2 数据分析的演变..................
148
7.2.1
数据分析的商业
驱动力...................... 148
7.2.2
数据分析环境的
演变......................... 149
7.2.3
传统分析架构........... 150
7.3 大数据分析平台..................
151
7.3.1
数据的相关性........... 151
7.3.2
大数据中的因果
关系......................... 152
7.4 大数据事务处理OLTP.... 153
7.4.1
传统OLTP系统........ 153
7.4.2 NoSQL...................... 154
7.4.3 NewSQL ................... 157
7.5 大数据分析处理
OLAP..................................158
7.5.1 OLAP与数据
立方体...................... 158
7.5.2
分布式大规模批量
处理MapReduce
Hadoop ..................... 160
7.5.3 Hadoop HDFS分布式
文件系统.................. 161
7.5.4 MapReduce计算
模型......................... 161
7.5.5 MPP数据库.............. 162
7.5.6
分析型数据库的
特征......................... 162
7.6 数据可视化分析..................
163
7.6.1
数据可视化的运用.... 164
7.6.2
可视化对认知的
帮助......................... 165
7.6.3
七个数据类型........... 165
7.6.4
七个基本任务........... 167
7.6.5
数据可视化的挑战.... 168
【延伸阅读】什么是大数据分析
做不了的............................ 169
【实验与思考】了解数据挖掘与
数据分析............................ 170
第 8 章 决策支持与人工智能........172
8.1 人工智能.............................
172
8.2 决策支持系统......................
174
8.2.1
决策与决策类型....... 174
8.2.2
决策支持系统........... 176
8.3 专家系统.............................
178
8.4 地理信息系统......................
180
8.5 神经网络和模糊逻辑...........
180
8.5.1
神经网络.................. 181
8.5.2
模糊逻辑.................. 182
8.6 遗传算法.............................
183
8.7 智能代理.............................
184
8.7.1
信息代理.................. 184
大数据时代管理信息系统
4
8.7.2
检测和监视代理....... 185
8.7.3
数据挖掘代理........... 185
8.7.4
用户代理.................. 185
8.7.5
多代理系统和基于
代理的模型.............. 186
【延伸阅读】大不列颠哥伦比亚
牛奶.................................... 188
【实验与思考】了解人工智能，熟悉
机器学习............................ 189
第 9 章 信息系统开发技术............194
9.1 信息系统的开发技术软件
工程.................................... 194
9.1.1
计算机系统工程....... 194
9.1.2
软件和软件生存
周期......................... 195
9.1.3
软件生存周期模型... 196
9.1.4
软件工程定义........... 199
9.1.5
软件工程学的基本
原则......................... 199
9.2 标准化与开发文件编制指南... 200
9.2.1
软件开发标准化的目的
和作
|
| 內容試閱：
|
大数据（Big Data）的力量，正在积极地影响着我们社会的方方面面，它冲击着社会的各个行业，同时也正在改变我们的学习和日常生活：改变我们的教育方式、生活方式、工作方式。大数据时代的到来赋予了管理信息系统这门传统课程以全新的意义。
随着全社会计算机应用水平的提高，对大学相关专业的管理信息系统课程提出了发展和提高的要求。本书是以大数据时代、信息时代为背景的全新的管理信息系统课程教材。全书以实验实践为主线开展教学，通过一系列在网络环境下学习和实践的实验练习，把大数据时代、信息时代管理信息系统的更深入的概念、理论知识与技术融入到实践当中，从而加深对该课程的认识和理解，切实提高学生的管理信息系统的知识和应用水平。全书教学内容和实验练习包含了管理信息系统的各个方面，涉及大数据与信息管理、大数据商业规则、大数据时代思维变革、现代商业动力、信息系统技术基础，数据库与数据存储、数据挖掘与大数据分析、决策支持与人工智能、信息系统开发技术、信息系统安全管理、发展与展望等，全书共10个实验和1个课程实验总结，以帮助读者加深对课程教材中所介绍概念的理解，熟练掌握管理信息系统的应用与技巧。
每个实验均留有实验总结和教师评价部分；全书最后的课程实验总结部分还设计了课程学习能力测评等内容，希望以此方便师生交流对学科知识、实验内容的理解与体会，以及对学生学习情况进行必要的评估。
本课程的教学进度设计见《教学进度表》，该表可作为教师授课参考和学生课程学习的概要。实际执行时，应按照教学大纲编排教学进度，按照校历考虑本学期节假日安排，实际确定本课程的教学进度。
本课程的教学评测可以从这样几个方面入手，即：
（1）每周的延伸阅读、实验与思考（10次）；
（2）课程实验总结（第11章）；
（3）结合平时考勤；
（4）任课老师认为必要的其他考核方法。
与本书配套的教学PPT课件等文档可从中国铁道出版社网站 www.xxxxxx.com 的下载区下载，欢迎教师与作者交流并索取为本书教学配套的相关资料并交流：zhousu@qq.com，QQ：81505050，个人博客：http：blog.sina.com.cnzhousu58。
本书的编写得到了浙江大学城市学院、浙江商业职业技术学院、温州安防职业技术学院等多所院校师生的支持，孙曙迎、何洁、王文、张丽娜等参与了本书的部分编写工作，在此一并表示感谢！
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