信息系统学报-第9辑 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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清华大学经济管理学院 著

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店铺： 学向美图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302276487

商品编码：29770692500

包装：平装

开本：16

出版时间：2012-01-01

内容介绍
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目录
主编的话 it基础设施、战略it柔性能力与企业竞争优势关系研究／邹沁，田军，张嗨青 汀投资类型与企业盈利能力——中guo上市公司的实证研究／李铧汶，郭迅华 基于系统动力学的is服务企业知识资本与服务能力的关系研究／陈智高，田燕，马玲 汀服务外包承接商能力识别与评价研究／何平，闵庆飞，waxg建军 多任务协调均衡下的it外包激励机制研究／夏远强，孙艳 网站使用中用户体验过程模型及实证研究／李皓，姜锦虎 在线学xi成效影响因素研究／李定，李晓霞，邵培基 fd—cabosfv区间变量高维数据聚类／武森，张文丽，黄慧敏，叶俞飞 学术动态 院校介绍

《智能时代的数据治理与决策支持》 第一部分：引言与背景 我们正以前所未有的速度迈入一个全新的信息时代，数据的爆炸式增长、计算能力的指数级提升以及人工智能的飞速发展，共同塑造着一个高度互联、智能化的未来。在这个浪潮中，如何有效地管理和利用海量数据，并将其转化为驱动决策、优化运营、实现创新的关键力量，成为了摆在我们面前的核心挑战。传统的数据处理方法和管理模式已难以应对当前复杂多变的应用场景和日益增长的数据需求。因此，深入研究和探索适用于智能时代的数据治理新范式、构建高效智能的决策支持系统，具有重要的理论意义和迫切的实践价值。 本研究聚焦于智能时代下的数据挑战与机遇，旨在构建一个系统性的框架，以应对日益复杂的数据环境。我们认为，智能时代的数据治理不再仅仅是数据的收集、存储和安全，而是更加强调数据的质量、可用性、合规性、以及其在赋能智能应用和服务过程中的价值实现。同时，决策支持系统也需要从传统的基于规则和统计模型，向更加智能化、个性化、预测性甚至自适应的方向发展。 《智能时代的数据治理与决策支持》一书，正是围绕这一核心主题展开的深度探索。本书汇集了在数据治理、人工智能、大数据分析、机器学习、运筹优化等多个相关领域的前沿研究成果和实践经验。我们不仅关注理论模型和技术方法，更注重其在实际业务场景中的落地与应用，力求为读者提供一套全面、前瞻且可操作的解决方案。 第二部分：智能时代的数据治理新范式 在智能时代，数据治理的内涵和外延都发生了深刻的变化。传统的“控制”导向的数据管理，正逐渐转变为“赋能”导向的数据治理。本书的第一篇重点探讨了这一转型过程中的关键要素。 2.1 数据质量与可信度保障 数据质量是构建可靠智能系统和做出明智决策的基石。在海量、异构、实时变化的数据流中，确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和有效性，面临着前所未有的挑战。本书将深入剖析影响数据质量的根源，并提出一系列创新性的数据质量管理方法，包括： 智能数据质量评估与监控： 利用机器学习和自然语言处理技术，自动化识别数据异常、缺失值、重复项等问题，并建立实时的质量监控预警机制。 数据清洗与转换的自动化： 开发基于规则和模型的智能数据清洗算法，能够处理非结构化和半结构化数据，并实现大规模数据的批量处理。 数据标准化与集成： 探讨如何有效整合来自不同源头、不同格式的数据，建立统一的数据模型和标准，消除数据孤岛，提升数据的可用性和互操作性。 数据溯源与可追溯性： 建立完善的数据血缘追踪机制，记录数据的产生、转换、使用过程，确保数据的来源可查、过程可溯，增强数据的可信度。 语义化数据治理： 引入本体论和知识图谱等技术，为数据赋予丰富的语义信息，提升数据的理解能力，支持更高级别的数据分析和推理。 2.2 数据安全、隐私与合规性 随着数据价值的提升，数据安全和隐私保护的重要性也日益凸显。尤其是在人工智能的应用过程中，如何平衡数据利用与个人隐私保护，如何在满足日益严格的法规要求（如GDPR、CCPA等）的同时，释放数据的最大价值，是当前数据治理的核心难题。本书将从以下几个方面展开论述： 差分隐私与联邦学习： 探讨如何在不暴露原始数据的情况下，进行模型训练和数据分析，保护用户隐私。 匿名化与去标识化技术： 研究各种先进的匿名化技术，如k-匿名、l-多样性、t-贴合性等，以及在不同场景下如何有效应用。 访问控制与权限管理： 设计基于角色的访问控制（RBAC）和属性基访问控制（ABAC）等精细化的权限管理模型，确保数据只被授权人员和应用访问。 数据合规性审计与管理： 开发自动化工具，对数据使用过程进行合规性审计，确保符合相关法律法规的要求。 区块链在数据安全与隐私保护中的应用： 探索利用区块链技术的不可篡改性和去中心化特性，构建更安全、可信的数据管理和共享平台。 2.3 数据生命周期管理与价值实现 有效的数据治理不仅在于管理数据本身，更在于最大化数据的价值。本书将深入探讨数据生命周期的各个阶段，并提出相应的管理策略。 数据采集与预处理： 针对不同类型的数据源（结构化、半结构化、非结构化），设计高效的数据采集和预处理流程，为后续分析做好准备。 数据存储与优化： 探讨各种存储技术（如分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖）的适用场景，以及如何根据业务需求进行优化。 数据处理与分析： 介绍大数据处理框架（如Spark, Flink）和各种数据分析技术（如OLAP, 关联规则挖掘, 聚类分析）。 数据挖掘与模型构建： 重点介绍机器学习、深度学习等技术在数据挖掘中的应用，以及如何构建和评估预测模型、分类模型等。 数据共享与流通： 探讨如何建立安全、高效的数据共享机制，促进组织内外部的数据流通，释放数据价值。 数据资产化与价值评估： 研究如何将数据视为一种重要的资产，并探索数据资产的估值方法和价值实现路径。 第三部分：智能时代的决策支持系统 在数据驱动的智能时代，决策支持系统（DSS）已经不再是简单的信息汇总和报表生成工具，而是成为驱动业务创新和战略规划的核心引擎。本书的第二篇聚焦于构建和优化面向智能时代的决策支持系统。 3.1 智能决策支持系统的架构与演进 传统的决策支持系统多基于历史数据进行分析，而智能时代的决策支持系统则需要具备更强的预测能力、适应性和实时性。我们将探讨智能决策支持系统的演进过程，并提出新的架构设计理念。 从描述性到预测性与规范性： 探讨如何将系统的能力从“发生了什么”（描述性）和“为什么会发生”（诊断性）提升到“将要发生什么”（预测性）以及“应该做什么”（规范性）。 基于机器学习的预测模型： 深入研究各种机器学习算法（如回归、分类、时间序列分析）在预测未来趋势、识别潜在风险和机遇中的应用。 深度学习在复杂模式识别中的应用： 探讨深度学习模型（如RNN, LSTM, Transformer）在处理序列数据、图像、文本等非结构化数据，并提取关键信息以辅助决策方面的能力。 强化学习与智能体驱动的决策： 介绍强化学习在动态环境中进行序列决策的应用，例如在供应链优化、资源调度、交易策略等场景。 知识图谱与推理引擎： 探讨如何构建领域知识图谱，并结合推理引擎，实现对复杂业务场景的深度理解和智能推断，从而支持更具洞察力的决策。 3.2 数据驱动的洞察与预测 智能决策支持系统的核心在于从海量数据中挖掘有价值的洞察，并做出准确的预测。本书将详细介绍如何实现这一目标。 大数据分析技术在洞察挖掘中的应用： 介绍关联分析、聚类分析、异常检测等技术，用于发现隐藏在数据中的模式和规律。 文本挖掘与情感分析： 利用自然语言处理技术，分析用户评论、社交媒体文本、新闻报道等，洞察市场趋势、消费者情绪和竞争对手动态。 时空数据分析与地理信息系统（GIS）： 结合时间维度和空间维度的数据，进行趋势预测、模式识别和区域性规划。 因果推断与反事实分析： 探讨如何从相关性中识别因果关系，并进行反事实分析（“如果……会怎样？”），为决策提供更深层次的依据。 可解释性人工智能（XAI）在决策支持中的作用： 强调模型的可解释性，帮助用户理解决策背后的逻辑，建立对AI的信任。 3.3 实时决策与动态优化 在瞬息万变的商业环境中，实时决策和动态优化能力至关重要。本书将探讨如何构建能够应对实时挑战的决策支持系统。 流式数据处理与实时分析： 介绍Apache Kafka, Flink等流处理技术，实现对实时流入的数据进行即时分析和决策。 在线学习与模型自适应： 探讨模型如何随着新数据的不断到来而进行在线更新和自适应调整，保持预测的准确性。 运筹优化技术与实时调度： 结合数学规划、模拟仿真等运筹学方法，实现资源的最优配置和实时调度。 推荐系统与个性化决策： 构建个性化的推荐引擎，为用户提供定制化的信息和建议，驱动个性化消费和服务。 情景感知与自适应系统： 设计能够感知外部环境变化，并自动调整决策策略的自适应系统。 3.4 决策支持系统的落地与人机协同 技术本身并非终点，将智能决策支持系统成功地集成到实际业务流程中，并实现人机协同，是衡量其价值的关键。 用户体验（UX）设计与交互界面： 强调设计直观、易于理解的用户界面，使用户能够轻松地与系统交互，获取所需信息。 业务流程集成与变革管理： 探讨如何将决策支持系统无缝地集成到现有的业务流程中，并管理由此带来的组织变革。 人机协作模式： 研究不同的人机协作模式，例如人工监督下的AI决策、AI辅助人工决策、以及完全自主AI决策，并根据场景进行选择。 知识传递与能力提升： 探讨如何通过决策支持系统，实现知识在组织内部的传递，并提升员工的决策能力。 伦理考量与社会责任： 强调在设计和应用智能决策支持系统时，应充分考虑伦理问题，确保决策的公平性、透明性和社会责任。 第四部分：结论与展望 本书的最后部分将对智能时代的数据治理与决策支持的现状进行总结，并对未来的发展趋势进行展望。我们相信，随着技术的不断进步和应用场景的日益丰富，数据治理和决策支持将更加智能化、个性化、普惠化，并成为驱动社会进步和经济发展的重要引擎。 本书旨在为广大科研人员、工程技术人员、企业决策者以及对大数据、人工智能和决策科学感兴趣的读者，提供一个全面、深入的参考。通过对本书的学习和实践，读者将能够更好地理解智能时代的数据挑战，掌握先进的数据治理技术，构建高效智能的决策支持系统，从而在激烈的竞争环境中获得先机，实现可持续的创新与发展。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对这种“学报辑录”式的出版物总是抱持着一种审慎的态度，总担心内容会显得零散或者主题跨度过大，缺乏一个统一的、贯穿始终的哲学主线。然而，这本“第9辑”却成功地打破了我的刻板印象。虽然收录的文章来自不同的研究团队和不同的细分领域，但它们之间似乎存在着一种无形的线索在牵引——那种对“系统性思考”和“未来演进趋势”的共同关切。无论是关于数据治理的伦理探讨，还是对新兴计算架构的性能预测，最终都指向了一个更宏大的视角：如何构建一个更健壮、更具适应性的信息社会框架。这种编辑层面的高屋建瓴，让这本书的阅读体验不再是碎片化的知识点收集，而更像是一次对前沿领域全景式的扫描和深度巡礼，收获是系统性的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的墨绿色封皮，配上烫金的字体，立刻就给人一种内敛而又不失深度的感觉。我一直偏爱这种设计风格，它不像那些追求花哨封面的书籍那样浮躁，而是透露着一种对内容本身尊重的态度。当我把它摆在书架上时，它与我那些哲学和历史类的藏书放在一起，丝毫没有显得格格不入，反而增添了一份现代科技与人文思考交织的独特韵味。特别是侧边书脊的设计，那细密的纹理，即使用手轻轻抚摸，也能感受到一种扎实的质感，这让我对内页的印刷质量也抱有了很高的期待。我知道，好的内容需要好的外衣来承载，而这本的“外衣”显然是经过深思熟虑的，它成功地建立了一种权威感，让人还没翻开正文，就已经对它所蕴含的知识体系充满了敬意和好奇。这种对细节的极致追求，往往是优秀学术或专业书籍的标志之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编辑团队展现出了极高的专业素养，排版上的细节处理堪称典范。字体字号的选择非常舒适，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感明显减轻，这对于一本信息密度如此之高的专业书籍而言至关重要。页边距的留白恰到好处，既保证了文本区域的充实感，又留出了充足的批注空间，我习惯性地在旁边写下自己的疑问和想法，而这些留白空间正好满足了这种深度互动的需求。更值得称赞的是，文中的术语标注和脚注系统做得非常规范和人性化，当你遇到一个不熟悉的缩写或专业名词时，无需频繁地翻到书后查找，注释往往就在页脚清晰地呈现，极大地保障了阅读的流畅性。这种对读者体验的深度关注，体现了出版方对知识传播媒介的深刻理解，而不是仅仅把文字堆砌起来了事。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午的时间，沉浸在其中一篇关于“分布式账本技术在供应链优化中的瓶颈与突破”的文章中，那逻辑的严密性和论证的充分性简直令人拍案叫绝。作者不仅仅停留在理论构建，更是结合了几个全球知名企业的实际案例进行了深入剖析，数据引用详实可靠，图表制作清晰直观，这对于我们这些需要将理论应用于实践的从业者来说，无疑是巨大的福音。我尤其欣赏它在阐述复杂概念时所展现出的耐心和清晰度，很多我以前在其他地方晦涩难懂的部分，通过这里的文字描述，一下子变得豁然开朗。它没有采用那种高高在上的学究腔调，而是用一种引人入胜的叙述方式，将那些原本冰冷的算法和模型，赋予了鲜活的生命力。读完这一篇，我立刻感到自己的知识储备得到了显著的扩充，那种知识被有效“吸收”的满足感，是其他快餐式阅读无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的参考文献列表是另一座宝藏。我通常会把参考文献部分当作一个衡量学术严谨度的晴雨表，而这里的引用来源既有行业内的权威期刊，也有国际顶尖会议的最新成果，甚至不乏一些跨学科的经典著作。这种广博的知识来源，让我相信作者们在下笔之前，确实进行了极其广泛和深入的文献调研。对于我个人而言，每读完一篇文章，我都会顺手记下两三篇我之前未曾注意到的参考论文，这等于是为我接下来的研究工作开辟了好几条新的、可靠的探索路径。这本书不仅仅提供了答案，更重要的是，它提供了一张通往更深层次知识的“索引图谱”，对于任何希望在信息系统领域深耕的专业人士来说，其参考价值是无法估量的，这比单纯的结论本身更有价值。