智能信息系统

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出版者:武汉大学
作者:张玉峰
出品人:
页数:544
译者:
出版时间:2008-4
价格:55.00元
装帧:
isbn号码:9787307061804
丛书系列:
图书标签:
  • 图书馆学
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具体描述

《数字时代图书馆学情报学研究丛书·智能信息系统》紧密联系学科发展前言,在多学科理论的指导下,较全面、系统的论述了智能信息系统的基本理论、方法、技术及应用。全书分两篇共13章,主要包括知识处理与知识管理的基本理论方法,如知识获取、知识表示、知识组织、知识推理、知识检索;智能信息系统的设计与开发方法学;智能人机接口与用户知识管理的方法与技术;典型智能信息系统的实现及应用研究。

书名:《数据驱动的商业决策与变革》 作者: [此处留空,或虚构一位资深商业分析师的姓名] 出版社: [此处留空,或虚构一家权威商业出版机构的名称] 版次: 第一版 --- 内容简介: 在瞬息万变的全球商业环境中,数据已不再仅仅是运营记录的副产品,而是驱动企业战略、优化流程、乃至重塑商业模式的核心资产。然而,拥有数据与有效利用数据之间,存在着一道巨大的鸿沟。本书《数据驱动的商业决策与变革》正是为弥合这一鸿沟而设计的一部深度指南,它系统性地阐述了如何从数据采集、清洗、分析到最终转化为可执行的商业洞察,构建一套完整的数据驱动型组织能力。 本书的视角超越了单纯的技术工具介绍,聚焦于方法论、组织文化与战略落地。我们坚信,一次成功的数字化转型或数据项目,其成功率往往取决于管理层的视野和一线团队的执行力,而非算法的复杂程度。 全书共分为五个核心部分,层层递进,引导读者构建起坚实的“数据思维”: 第一部分:数据时代的商业范式重构 (The New Business Paradigm) 本部分首先确立了数据在现代商业中的基石地位。我们剖析了在工业4.0和体验经济背景下,传统商业模式面临的挑战与机遇。 价值链的重塑: 探讨数据如何渗透并颠覆传统的研发、生产、营销和客户服务环节。重点分析了“数据飞轮效应”的形成机制,即优秀的数据反馈回路如何自我加速,形成难以模仿的竞争壁垒。 从“经验驱动”到“事实驱动”的文化转型: 阐述了在组织内部建立数据信任体系的必要性。我们深入探讨了如何克服“我感觉/我经验”与“数据表明”之间的冲突,推动自上而下的决策文化变革。这包括建立清晰的数据治理框架和跨部门协作机制。 数据资产的盘点与战略对齐: 引导读者审视当前企业内部已有的数据资源(包括结构化、非结构化和外部数据源),并将其与企业的核心战略目标进行精确对齐。强调“不是所有数据都有价值,但有价值的数据必须被高效利用”。 第二部分:数据获取、清洗与基础设施的基石 (The Foundation) 决策的质量直接取决于输入数据的质量。本部分将重点放在确保数据生命周期健康的关键技术与管理实践上。 现代数据架构选型: 详细对比了数据湖(Data Lake)、数据仓库(Data Warehouse)和现代数据中台(Data Fabric/Mesh)的优劣与适用场景。重点讨论了如何根据业务的实时性需求和分析复杂程度来设计混合架构。 数据治理的落地实施: 治理不再是合规的负担,而是赋能的钥匙。本书详细介绍了数据血缘追踪(Lineage)、数据质量管理(DQM)和主数据管理(MDM)在提升决策效率中的实际作用。通过案例分析,展示如何将数据质量指标与业务KPI挂钩。 实时数据流的工程化: 面对即时响应的市场需求,本书介绍了流处理技术(如Kafka生态系统)在捕获客户行为、供应链动态等场景中的应用,确保决策链条尽可能短。 第三部分:高级分析的应用与商业洞察的提炼 (Extracting Insights) 这是连接数据与商业价值的核心环节。本部分旨在帮助业务人员理解分析师的工作成果,并指导分析师将模型应用于解决具体的商业难题。 预测性分析的商业化: 详细阐述了回归分析、时间序列模型在需求预测、库存优化中的应用。更深入地探讨了如何量化“预测的价值”——即模型准确率提升带来的利润增量。 客户生命周期价值(CLV)建模: 结合行为数据和交易数据,构建精细化的CLV模型,指导市场预算的精准投放和客户保留策略的制定。本书提供了非技术性的框架解读,使市场总监也能准确把握模型的假设与局限。 A/B测试与实验设计: 强调科学实验方法在产品迭代和营销活动中的重要性。书中详细解析了如何设计稳健的对照组、确定统计显著性,以及如何避免常见的实验陷阱(如新奇效应、样本污染)。 第四部分:数据赋能下的组织变革与人才战略 (Organizational Transformation) 数据驱动的本质是人与流程的驱动。本部分聚焦于如何将技术能力转化为持续的组织优势。 建立数据素养(Data Literacy): 数据素养是跨越技术与业务的通用语言。本书提出了分层级的素养培养体系,从高管的“战略解读”到一线员工的“数据质疑”,确保每个人都能在自己的岗位上有效利用数据。 分析团队的组织架构设计: 探讨集中式(CoE)、分布式(嵌入式)与混合式分析团队的优劣。重点分析了“分析翻译官”(Analytics Translator)这一关键角色的重要性,他们负责桥接技术团队与业务需求方。 道德、隐私与可信赖的AI应用: 在数据使用的广度日益增加的同时,合规性和伦理审查至关重要。本书讨论了GDPR、CCPA等法规对数据策略的影响,并提出了在模型设计初期即嵌入“公平性”和“可解释性”(Explainable AI, XAI)的实践路径。 第五部分:构建数据驱动的决策闭环 (Closing the Loop) 真正的价值在于行动。本部分关注如何确保分析洞察能够无缝集成到日常运营流程中,形成闭环反馈。 自动化决策流(Decision Automation): 探讨了如何将低风险、高频次的分析结果直接嵌入业务系统,实现实时决策自动化(例如,动态定价、自动风险评分)。 度量体系的统一化: 建立跨职能的“单一真相来源”(Single Source of Truth)仪表板,确保所有层级的管理层基于一致的指标进行沟通和评估。本书提供了设计高效、简洁的业务绩效仪表板的实用原则。 从洞察到规模化创新: 鼓励企业将数据驱动的思维模式应用于寻找“蓝海”机会,而非仅仅优化现有流程。这要求管理者具备“数据假设—快速验证—快速迭代”的创业精神。 --- 目标读者: 本书适用于渴望实现数据驱动转型的企业高层管理者(CEO、COO、CDO)、部门总监、资深业务分析师、数据科学家、IT架构师以及所有希望在数据时代提升决策质量的商业专业人士。它既是一本理论指导手册,更是一份实用的行动蓝图。 本书的承诺: 读完本书,您将不再满足于“制作漂亮的报告”,而是学会“用数据发起并赢得一场业务变革”。它提供的不是炫酷的技术栈列表,而是贯穿战略、组织、技术和文化的系统性思维框架。

作者简介

目录信息

第一部分 理论篇1 信息管理科学与人工智能 1.1 数据、信息与知识 1.1.1 数据与信息 1.1.2 知识的定义和类型 1.2 信息管理与信息系统 1.2.1 信息管理 1.2.2 计算机信息系统 1.3 知识管理与知识管理系统 1.3.1 知识管理 1.3.2 知识管理系统 1.4 人工智能、专家系统与知识工程 1.4.1 人工智能 1.4.2 专家系统 1.4.3 知识工程 1.5 人工智能在信息管理科学中的应用 1.5.1 信息管理科学与人工智能的关系 1.5.2 人工智能在信息管理科学中的应用领域 1.6 智能信息系统 1.6.1 智能信息系统概述 1.6.2 智能信息系统的类型 1.6.3 智能信息系统进展2 知识表示 2.1 知识表示方法 2.2 产生式规则表示法 2.3 谓词逻辑表示法 2.3.1 谓词逻辑 2.3.2 知识表示实例 2.3.3 谓词逻辑表示的特点和问题 2.4 语义网络表示法 2.4.1 图形表示 2.4.2 性质继承及语义网络的推理 2.4.3 语义网络应用实例 2.4.4 语义网络的特点和问题 2.5 框架表示法 2.5.1 框架的基本结构 2.5.2 附加过程 2.5.3 框架系统中的知识组织 2.5.4 框架系统的推理机制 2.5.5 框架表示法的评价 2.6 本体表示法 2.6.l 本体的基本概念 2.6.2 本体的类型和组成元素 2.6.3 本体的知识表示 2.7 过程知识表示法3 知识组织 3.1 知识组织概述 3.1.1 知识组织的产生和发展 3.1.2 知识组织的內涵 3.1.3 知识组织的原理 3.1.4 知识组织的特征 3.2 知识组织方式 ……4 知识推理5 知识检索6 知识获取7 智能信息系统的模型与开发8 智能人机接口第二部分 应用篇9 智能检索系统10 网络智能搜索引擎11 智能导航系统12 智能咨询系统13 商务智能系统
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我对信息系统的研究和应用充满了热情,尤其是当它与“智能”这个概念结合时,更是激发了我无尽的好奇。《智能信息系统》这本书的出现,无疑是我探索这一前沿领域的重要机会。我理解,智能信息系统是将先进的计算技术、强大的数据分析能力和精密的智能算法融为一体的综合性系统,旨在实现信息的智能化处理和应用。我非常希望这本书能够为我揭示智能信息系统的内在机制,包括其核心的架构原理、关键的技术组件,以及它们是如何协同工作以实现智能化功能的。我尤其关注书中是否会深入探讨如何构建一个能够持续学习和自我优化的系统,例如如何利用强化学习等先进技术来实现更高级别的智能。此外,我也对智能信息系统在不同行业领域的应用前景充满期待,例如在个性化教育、精准营销、智能制造等方面的具体实践。这本书能否为我提供关于如何设计和实施能够应对复杂问题、提供精准洞察并驱动业务增长的智能信息系统的理论和实践指导?我对此充满期待。

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在当下这个数据驱动的时代,信息系统的智能化水平已经成为衡量其价值和影响力的重要指标。《智能信息系统》这本书的书名,直接点出了我一直以来关注的技术焦点。我理解,智能信息系统不仅仅是信息的载体,更是能够通过学习和分析来提供洞察、优化决策的智能平台。我非常渴望从这本书中获得关于智能信息系统核心技术和架构的深刻理解,例如如何有效地管理和利用海量数据,以及如何应用人工智能算法来实现系统的智能化功能。我尤其关注书中是否会探讨如何构建能够进行自主学习和适应性调整的系统,比如如何利用机器学习模型来不断优化系统的性能和用户体验。此外,我也对智能信息系统在不同应用场景下的实际部署和效果非常感兴趣,例如在金融、医疗、教育、交通等领域的创新应用。这本书能否为我提供一个系统性的理论框架和实践指南,让我能够更好地理解、设计和构建那些能够驱动创新、提升效率并解决复杂问题的智能信息系统?我对此抱有极高的期待。

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我对信息技术在解决现实世界问题中的潜力一直深信不疑,而“智能信息系统”这个概念,则代表了这一潜力的一个关键方向。《智能信息系统》这本书的书名,让我感觉它可能包含了许多我一直想寻找的答案。我理解,智能信息系统是将数据、算法和技术结合起来,以创造出能够学习、适应和做出明智决策的系统。我非常期待书中能够详细介绍智能信息系统的构建原理,包括如何有效地采集、处理和分析海量数据,以及如何利用先进的机器学习和人工智能技术来实现系统的智能化。我尤其想了解书中会如何阐述“智能”在信息系统中的具体体现,是基于规则的推断,还是更具适应性的学习模型?我也非常好奇书中是否会提供一些关于如何设计能够与人类用户进行自然交互,并提供个性化服务的智能信息系统的案例。这本书是否能帮助我理解如何将理论知识转化为实际应用,以构建出真正能够赋能企业和社会的智能信息系统?我对此充满了期待。

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这本书的书名吸引了我,因为它似乎触及了我一直以来在工作和学习中都非常感兴趣的领域。我一直着迷于如何将技术的力量转化为更智能、更有效率的决策和系统,尤其是在信息爆炸的时代,如何从海量数据中提炼出有价值的洞察,更是我们面临的重大挑战。当我看到《智能信息系统》这个书名时,我脑海中立刻浮现出各种各样的场景:从如何优化企业运营流程,到如何构建更个性化的用户体验,再到如何在复杂网络中识别和应对潜在风险。我期待这本书能够深入探讨这些核心问题,提供切实可行的理论框架和实操方法。我希望它不仅仅是停留在概念层面,而是能带领读者一步步理解智能信息系统的构建原理、关键技术以及在不同应用场景下的实现路径。特别是对于那些正在构建或维护信息系统的人来说,这本书应该能提供宝贵的指导。我非常好奇书中会详细介绍哪些具体的智能技术,例如机器学习、人工智能、大数据分析等,以及它们是如何被整合到信息系统中的。同时,我也关注系统如何能够自我学习、自我优化,以及如何处理不断变化的数据和需求。这本书能否为我提供一个清晰的蓝图,让我能够更好地理解和运用智能信息系统来解决现实世界中的问题?我对此充满了期待。

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我一直关注着信息技术的发展趋势,尤其是那些能够带来颠覆性变革的技术。《智能信息系统》这个书名,无疑指向了当前技术革新的前沿。我理解,智能信息系统是将人工智能、大数据、云计算等前沿技术与传统的信息系统深度融合的产物,其目标是提升系统的智能化水平,从而更好地服务于人类的需求。在现实生活中,我们已经能看到智能信息系统在各个领域应用的萌芽,例如智能推荐系统、智能客服、智能交通管理等。我希望这本书能够提供一个系统性的理论框架,帮助我理解智能信息系统的核心概念、技术原理以及构建方法。我非常好奇书中会如何阐述“智能”的定义和衡量标准,以及在信息系统中实现智能的具体技术路径。我尤其关注书中对不同类型智能信息系统的分类和对比,以及它们各自的优势和应用场景。此外,我希望这本书能深入探讨智能信息系统在数据隐私、安全性和伦理道德方面可能带来的挑战,以及相应的应对策略。我期待这本书能够为我提供一个全面而深入的认知,帮助我更好地理解和驾驭这个快速发展的领域。

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我一直致力于寻找能够帮助我更深入理解信息系统运作的精髓,并探索其未来的发展方向的书籍。《智能信息系统》这个书名,无疑正是我所期待的那种能够提供深刻见解和前瞻性指导的读物。我理解,所谓的“智能”信息系统,是将人工智能、机器学习、大数据分析等前沿技术深度融合的产物,其核心在于赋予信息系统理解、学习、推理和决策的能力。我非常渴望了解书中将如何阐述智能信息系统的基本框架,包括数据采集、处理、存储、分析以及智能算法的应用。我尤其好奇书中是否会详细介绍一些具体的智能技术,例如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,以及它们是如何被整合到信息系统中的,以实现更高级别的智能化功能。我也非常关注书中是否会探讨智能信息系统在应对复杂性和不确定性方面的能力,例如如何设计能够适应不断变化的环境并自主优化的系统。这本书能否为我提供一个清晰的蓝图,让我能够更好地理解和构建那些能够驱动创新、提升效率并最终解决实际问题的智能信息系统?我对此抱有高度的兴趣。

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在当今这个信息爆炸的时代,如何有效地管理和利用信息,已经成为一项至关重要的能力。《智能信息系统》这本书的书名,让我立刻联想到那些能够帮助我们更好地理解世界、做出更明智决策的工具和方法。我一直认为,信息系统不仅仅是数据的存储和传输,更应该是一种能够提供洞察、驱动行动的智能平台。我非常期待这本书能够深入探讨智能信息系统的核心要素,例如如何构建能够进行数据挖掘、模式识别和预测分析的系统。我好奇书中是否会涉及一些关于自然语言处理(NLP)的技术,以便系统能够理解和处理人类的语言,从而实现更自然的人机交互。我也想知道,书中会如何介绍智能信息系统在学习和适应方面的能力,例如如何通过机器学习算法来不断优化系统的性能和响应速度。更重要的是,我希望这本书能够为我提供一些关于如何设计和实施能够应对复杂性和不确定性的智能信息系统的指导。我希望它能帮助我理解如何构建一个能够主动识别问题、提出解决方案,并最终实现自我优化的信息系统,从而在我的工作和生活中带来实际的价值。

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我对信息系统的演进一直保持着高度的关注,尤其是那些能够显著提升效率和决策质量的技术。《智能信息系统》这个书名,恰好点燃了我对这一领域深入探索的兴趣。我认识到,信息系统已经从简单的信息管理工具,演变成能够理解、学习和响应复杂环境的智能体。我非常渴望了解这本书将如何阐述智能信息系统的核心组成部分,例如数据采集、处理、存储、分析以及智能算法的应用。我希望书中能够深入探讨如何构建能够进行实时分析和预测的系统,以及如何利用机器学习和人工智能技术来提升系统的智能化水平。例如,我非常好奇书中会如何讨论自然语言处理(NLP)在智能信息系统中的应用,以及它如何帮助系统理解和处理非结构化数据。我也想知道,书中是否会涉及一些关于智能信息系统在安全性、隐私保护以及可解释性方面的挑战,以及如何应对这些挑战。这本书能否为我提供一个关于如何设计、开发和部署能够驱动创新和解决实际问题的智能信息系统的全面指南?我对此抱有极高的期望。

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随着科技的飞速发展,我们已经进入了一个万物互联、数据驱动的智能时代。我之所以对《智能信息系统》这本书如此感兴趣,是因为它直接触及了我对这个时代核心驱动力的探索。我理解,智能信息系统是这一变革的关键所在,它将复杂的计算能力、海量的数据资源与先进的智能算法相结合,为各个行业和领域带来前所未有的机遇。我希望这本书能够为我揭示智能信息系统的奥秘,包括其核心的架构设计、关键的技术组成,以及它们如何协同工作以实现智能化功能。我特别关注书中是否会探讨如何构建一个能够从海量数据中学习和演进的系统,例如如何利用深度学习模型来实现更高级别的智能。此外,我也非常关心智能信息系统在实际应用中的落地情况,例如在金融风险控制、医疗诊断辅助、智慧城市建设等方面的具体案例。这本书能否帮助我理解如何设计和部署那些不仅能够处理信息,还能进行推理、决策和预测的系统?我期待它能够为我提供深刻的见解和实用的指导,让我能够更好地把握这个智能时代的脉搏。

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这本书的出版,让我看到了信息技术领域又一次重要的飞跃。我一直对信息系统在现代社会中的作用深感着迷,它们构成了我们日常运作的基础,从通信到交通,从金融到医疗,无处不在。而“智能”这个词,则为这些系统注入了新的活力和可能性。我认为,智能信息系统不仅仅是自动化,更是一种能够理解、学习、适应和预测的先进能力。在我的工作经验中,我曾多次遇到信息过载、决策滞后、效率瓶颈等问题,这些都与传统信息系统的局限性有关。我渴望了解《智能信息系统》这本书是否能提供创新的解决方案,帮助我们突破这些限制。我希望书中能够深入剖析智能信息系统的架构设计,包括如何有效地采集、存储、处理和分析海量数据,以及如何利用先进的算法和模型来驱动智能化的功能。我特别感兴趣的是,这本书会如何解释“智能”在信息系统中的具体体现,是基于规则的专家系统,还是更复杂的机器学习模型?这本书是否会涵盖一些关于人机协作的讨论,例如如何设计用户界面,使得人类能够与智能信息系统进行有效的交互,并从中获益?我对这本书的实用性和前瞻性都抱有很高的期望,希望它能够为我提供新的视角和方法。

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只为分类学~

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