本书从商务智能的产生背景、发展历程入手，阐述了商务智能数据管理、商务智能数据分析、商务智能应用模式、商务智能管理变革、商务智能系统构建及商务智能未来趋势；介绍了商务智能的数据准备技术、数据存储技术、数据分析技术等；论述了商务智能系统的解决方案、行业应用、行业影响，以及在工业4.0背景下新的发展方向。本书在参考相关书籍的基础上，将案例、理论、方法、工具和实践相结合，将技术和管理相融合，覆盖多个学科，立足于当前大数据技术的发展和大数据政策的支持，探讨大数据环境下商务智能的发展，内容具有传承性、新颖性和启发性。
本书适合作为高等院校电子商务、大数据管理与应用、信息管理与信息系统等专业相关课程的教材，也可以供社会相关从业者阅读参考。

胡忠义，男，管理学博士，副教授，武汉大学电子商务研究与发展中心副主任。主持国家自然科学基金、湖北省自然科学基金、中国博士后科学基金等多个项目，参与国家重点研发计划、国家高端智库、教育部人文社会科学研究等多个科研项目。已在国内外重要期刊和会议上发表学术论文50余篇，出版学术专著1部。长期讲授“商务智能”课程，主持教育部产学合作协同育人项目（合作单位：阿里云）。研究方向为机器学习技术、商务智能等。

第1篇 商务智能概述
第1章 商务智能基础
1.1 商务智能的基本概念
1.1.1 数据、信息、知识和智能
1.1.2 商务智能的定义
1.2 商务智能的发展历程
1.2.1 事务处理系统
1.2.2 高级管理人员信息系统
1.2.3 管理信息系统
1.2.4 决策支持系统
1.2.5 商务智能系统
1.3 大数据环境下的商务智能研究
第2篇 商务智能数据管理
第2章 数据管理与知识管理
2.1 主数据管理
2.1.1 主数据的概念
2.1.2 主数据管理的概念
2.1.3 主数据管理的优点
2.2 元数据管理
2.2.1 元数据的定义
2.2.2 元数据管理的定义
2.2.3 元数据管理平台的功能
2.2.4 元数据管理的意义
2.3 知识管理
2.3.1 知识管理的定义
2.3.2 知识管理的特点
第3章 数据整合与数据融合
3.1 数据整合
3.1.1 数据整合的概念
3.1.2 数据整合的挑战
3.1.3 数据整合的优势
3.1.4 数据整合的方式
3.2 数据融合
3.2.1 数据融合的目的
3.2.2 数据融合的特征
第4章 数据预处理
4.1 基本概念
4.2 数据清洗
4.2.1 缺失值
4.2.2 噪声数据
4.3 数据集成
4.3.1 实体识别问题
4.3.2 冗余和相关分析
4.4 数据归约
4.4.1 维度归约方法
4.4.2 维度变换方法
4.4.3 数据抽样方法
4.5 数据变换
4.5.1 规范化处理
4.5.2 离散化处理
4.5.3 稀疏化处理
第5章 数据仓库
5.1 数据仓库的定义及产生的背景
5.1.1 数据仓库的定义
5.1.2 数据仓库产生的背景
5.2 数据仓库的特点
5.2.1 面向主题
……
第3篇 商务智能数据分析
第4篇 商务智能应用模式
第5篇 商务智能管理变革
第6篇 商务智能系统构建
第7篇 商务智能未来趋势