信息係統學報-第9輯 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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清華大學經濟管理學院 著

圖書標籤:

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• 軟件工程
• 人工智能
• 數據挖掘
• 信息管理
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店鋪： 學嚮美圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302276487

商品編碼：29770692500

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2012-01-01

內容介紹
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目錄
主編的話 it基礎設施、戰略it柔性能力與企業競爭優勢關係研究／鄒沁，田軍，張嗨青 汀投資類型與企業盈利能力——中guo上市公司的實證研究／李鏵汶，郭迅華 基於係統動力學的is服務企業知識資本與服務能力的關係研究／陳智高，田燕，馬玲 汀服務外包承接商能力識彆與評價研究／何平，閔慶飛，waxg建軍 多任務協調均衡下的it外包激勵機製研究／夏遠強，孫艷 網站使用中用戶體驗過程模型及實證研究／李皓，薑錦虎 在綫學xi成效影響因素研究／李定，李曉霞，邵培基 fd—cabosfv區間變量高維數據聚類／武森，張文麗，黃慧敏，葉俞飛 學術動態 院校介紹

《智能時代的數據治理與決策支持》 第一部分：引言與背景 我們正以前所未有的速度邁入一個全新的信息時代，數據的爆炸式增長、計算能力的指數級提升以及人工智能的飛速發展，共同塑造著一個高度互聯、智能化的未來。在這個浪潮中，如何有效地管理和利用海量數據，並將其轉化為驅動決策、優化運營、實現創新的關鍵力量，成為瞭擺在我們麵前的核心挑戰。傳統的數據處理方法和管理模式已難以應對當前復雜多變的應用場景和日益增長的數據需求。因此，深入研究和探索適用於智能時代的數據治理新範式、構建高效智能的決策支持係統，具有重要的理論意義和迫切的實踐價值。 本研究聚焦於智能時代下的數據挑戰與機遇，旨在構建一個係統性的框架，以應對日益復雜的數據環境。我們認為，智能時代的數據治理不再僅僅是數據的收集、存儲和安全，而是更加強調數據的質量、可用性、閤規性、以及其在賦能智能應用和服務過程中的價值實現。同時，決策支持係統也需要從傳統的基於規則和統計模型，嚮更加智能化、個性化、預測性甚至自適應的方嚮發展。 《智能時代的數據治理與決策支持》一書，正是圍繞這一核心主題展開的深度探索。本書匯集瞭在數據治理、人工智能、大數據分析、機器學習、運籌優化等多個相關領域的前沿研究成果和實踐經驗。我們不僅關注理論模型和技術方法，更注重其在實際業務場景中的落地與應用，力求為讀者提供一套全麵、前瞻且可操作的解決方案。 第二部分：智能時代的數據治理新範式 在智能時代，數據治理的內涵和外延都發生瞭深刻的變化。傳統的“控製”導嚮的數據管理，正逐漸轉變為“賦能”導嚮的數據治理。本書的第一篇重點探討瞭這一轉型過程中的關鍵要素。 2.1 數據質量與可信度保障 數據質量是構建可靠智能係統和做齣明智決策的基石。在海量、異構、實時變化的數據流中，確保數據的準確性、完整性、一緻性、及時性和有效性，麵臨著前所未有的挑戰。本書將深入剖析影響數據質量的根源，並提齣一係列創新性的數據質量管理方法，包括： 智能數據質量評估與監控： 利用機器學習和自然語言處理技術，自動化識彆數據異常、缺失值、重復項等問題，並建立實時的質量監控預警機製。 數據清洗與轉換的自動化： 開發基於規則和模型的智能數據清洗算法，能夠處理非結構化和半結構化數據，並實現大規模數據的批量處理。 數據標準化與集成： 探討如何有效整閤來自不同源頭、不同格式的數據，建立統一的數據模型和標準，消除數據孤島，提升數據的可用性和互操作性。 數據溯源與可追溯性： 建立完善的數據血緣追蹤機製，記錄數據的産生、轉換、使用過程，確保數據的來源可查、過程可溯，增強數據的可信度。 語義化數據治理： 引入本體論和知識圖譜等技術，為數據賦予豐富的語義信息，提升數據的理解能力，支持更高級彆的數據分析和推理。 2.2 數據安全、隱私與閤規性 隨著數據價值的提升，數據安全和隱私保護的重要性也日益凸顯。尤其是在人工智能的應用過程中，如何平衡數據利用與個人隱私保護，如何在滿足日益嚴格的法規要求（如GDPR、CCPA等）的同時，釋放數據的最大價值，是當前數據治理的核心難題。本書將從以下幾個方麵展開論述： 差分隱私與聯邦學習： 探討如何在不暴露原始數據的情況下，進行模型訓練和數據分析，保護用戶隱私。 匿名化與去標識化技術： 研究各種先進的匿名化技術，如k-匿名、l-多樣性、t-貼閤性等，以及在不同場景下如何有效應用。 訪問控製與權限管理： 設計基於角色的訪問控製（RBAC）和屬性基訪問控製（ABAC）等精細化的權限管理模型，確保數據隻被授權人員和應用訪問。 數據閤規性審計與管理： 開發自動化工具，對數據使用過程進行閤規性審計，確保符閤相關法律法規的要求。 區塊鏈在數據安全與隱私保護中的應用： 探索利用區塊鏈技術的不可篡改性和去中心化特性，構建更安全、可信的數據管理和共享平颱。 2.3 數據生命周期管理與價值實現 有效的數據治理不僅在於管理數據本身，更在於最大化數據的價值。本書將深入探討數據生命周期的各個階段，並提齣相應的管理策略。 數據采集與預處理： 針對不同類型的數據源（結構化、半結構化、非結構化），設計高效的數據采集和預處理流程，為後續分析做好準備。 數據存儲與優化： 探討各種存儲技術（如分布式文件係統、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖）的適用場景，以及如何根據業務需求進行優化。 數據處理與分析： 介紹大數據處理框架（如Spark, Flink）和各種數據分析技術（如OLAP, 關聯規則挖掘, 聚類分析）。 數據挖掘與模型構建： 重點介紹機器學習、深度學習等技術在數據挖掘中的應用，以及如何構建和評估預測模型、分類模型等。 數據共享與流通： 探討如何建立安全、高效的數據共享機製，促進組織內外部的數據流通，釋放數據價值。 數據資産化與價值評估： 研究如何將數據視為一種重要的資産，並探索數據資産的估值方法和價值實現路徑。 第三部分：智能時代的決策支持係統 在數據驅動的智能時代，決策支持係統（DSS）已經不再是簡單的信息匯總和報錶生成工具，而是成為驅動業務創新和戰略規劃的核心引擎。本書的第二篇聚焦於構建和優化麵嚮智能時代的決策支持係統。 3.1 智能決策支持係統的架構與演進 傳統的決策支持係統多基於曆史數據進行分析，而智能時代的決策支持係統則需要具備更強的預測能力、適應性和實時性。我們將探討智能決策支持係統的演進過程，並提齣新的架構設計理念。 從描述性到預測性與規範性： 探討如何將係統的能力從“發生瞭什麼”（描述性）和“為什麼會發生”（診斷性）提升到“將要發生什麼”（預測性）以及“應該做什麼”（規範性）。 基於機器學習的預測模型： 深入研究各種機器學習算法（如迴歸、分類、時間序列分析）在預測未來趨勢、識彆潛在風險和機遇中的應用。 深度學習在復雜模式識彆中的應用： 探討深度學習模型（如RNN, LSTM, Transformer）在處理序列數據、圖像、文本等非結構化數據，並提取關鍵信息以輔助決策方麵的能力。 強化學習與智能體驅動的決策： 介紹強化學習在動態環境中進行序列決策的應用，例如在供應鏈優化、資源調度、交易策略等場景。 知識圖譜與推理引擎： 探討如何構建領域知識圖譜，並結閤推理引擎，實現對復雜業務場景的深度理解和智能推斷，從而支持更具洞察力的決策。 3.2 數據驅動的洞察與預測 智能決策支持係統的核心在於從海量數據中挖掘有價值的洞察，並做齣準確的預測。本書將詳細介紹如何實現這一目標。 大數據分析技術在洞察挖掘中的應用： 介紹關聯分析、聚類分析、異常檢測等技術，用於發現隱藏在數據中的模式和規律。 文本挖掘與情感分析： 利用自然語言處理技術，分析用戶評論、社交媒體文本、新聞報道等，洞察市場趨勢、消費者情緒和競爭對手動態。 時空數據分析與地理信息係統（GIS）： 結閤時間維度和空間維度的數據，進行趨勢預測、模式識彆和區域性規劃。 因果推斷與反事實分析： 探討如何從相關性中識彆因果關係，並進行反事實分析（“如果……會怎樣？”），為決策提供更深層次的依據。 可解釋性人工智能（XAI）在決策支持中的作用： 強調模型的可解釋性，幫助用戶理解決策背後的邏輯，建立對AI的信任。 3.3 實時決策與動態優化 在瞬息萬變的商業環境中，實時決策和動態優化能力至關重要。本書將探討如何構建能夠應對實時挑戰的決策支持係統。 流式數據處理與實時分析： 介紹Apache Kafka, Flink等流處理技術，實現對實時流入的數據進行即時分析和決策。 在綫學習與模型自適應： 探討模型如何隨著新數據的不斷到來而進行在綫更新和自適應調整，保持預測的準確性。 運籌優化技術與實時調度： 結閤數學規劃、模擬仿真等運籌學方法，實現資源的最優配置和實時調度。 推薦係統與個性化決策： 構建個性化的推薦引擎，為用戶提供定製化的信息和建議，驅動個性化消費和服務。 情景感知與自適應係統： 設計能夠感知外部環境變化，並自動調整決策策略的自適應係統。 3.4 決策支持係統的落地與人機協同 技術本身並非終點，將智能決策支持係統成功地集成到實際業務流程中，並實現人機協同，是衡量其價值的關鍵。 用戶體驗（UX）設計與交互界麵： 強調設計直觀、易於理解的用戶界麵，使用戶能夠輕鬆地與係統交互，獲取所需信息。 業務流程集成與變革管理： 探討如何將決策支持係統無縫地集成到現有的業務流程中，並管理由此帶來的組織變革。 人機協作模式： 研究不同的人機協作模式，例如人工監督下的AI決策、AI輔助人工決策、以及完全自主AI決策，並根據場景進行選擇。 知識傳遞與能力提升： 探討如何通過決策支持係統，實現知識在組織內部的傳遞，並提升員工的決策能力。 倫理考量與社會責任： 強調在設計和應用智能決策支持係統時，應充分考慮倫理問題，確保決策的公平性、透明性和社會責任。 第四部分：結論與展望 本書的最後部分將對智能時代的數據治理與決策支持的現狀進行總結，並對未來的發展趨勢進行展望。我們相信，隨著技術的不斷進步和應用場景的日益豐富，數據治理和決策支持將更加智能化、個性化、普惠化，並成為驅動社會進步和經濟發展的重要引擎。 本書旨在為廣大科研人員、工程技術人員、企業決策者以及對大數據、人工智能和決策科學感興趣的讀者，提供一個全麵、深入的參考。通過對本書的學習和實踐，讀者將能夠更好地理解智能時代的數據挑戰，掌握先進的數據治理技術，構建高效智能的決策支持係統，從而在激烈的競爭環境中獲得先機，實現可持續的創新與發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩的墨綠色封皮，配上燙金的字體，立刻就給人一種內斂而又不失深度的感覺。我一直偏愛這種設計風格，它不像那些追求花哨封麵的書籍那樣浮躁，而是透露著一種對內容本身尊重的態度。當我把它擺在書架上時，它與我那些哲學和曆史類的藏書放在一起，絲毫沒有顯得格格不入，反而增添瞭一份現代科技與人文思考交織的獨特韻味。特彆是側邊書脊的設計，那細密的紋理，即使用手輕輕撫摸，也能感受到一種紮實的質感，這讓我對內頁的印刷質量也抱有瞭很高的期待。我知道，好的內容需要好的外衣來承載，而這本的“外衣”顯然是經過深思熟慮的，它成功地建立瞭一種權威感，讓人還沒翻開正文，就已經對它所蘊含的知識體係充滿瞭敬意和好奇。這種對細節的極緻追求，往往是優秀學術或專業書籍的標誌之一。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個下午的時間，沉浸在其中一篇關於“分布式賬本技術在供應鏈優化中的瓶頸與突破”的文章中，那邏輯的嚴密性和論證的充分性簡直令人拍案叫絕。作者不僅僅停留在理論構建，更是結閤瞭幾個全球知名企業的實際案例進行瞭深入剖析，數據引用詳實可靠，圖錶製作清晰直觀，這對於我們這些需要將理論應用於實踐的從業者來說，無疑是巨大的福音。我尤其欣賞它在闡述復雜概念時所展現齣的耐心和清晰度，很多我以前在其他地方晦澀難懂的部分，通過這裏的文字描述，一下子變得豁然開朗。它沒有采用那種高高在上的學究腔調，而是用一種引人入勝的敘述方式，將那些原本冰冷的算法和模型，賦予瞭鮮活的生命力。讀完這一篇，我立刻感到自己的知識儲備得到瞭顯著的擴充，那種知識被有效“吸收”的滿足感，是其他快餐式閱讀無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編輯團隊展現齣瞭極高的專業素養，排版上的細節處理堪稱典範。字體字號的選擇非常舒適，長時間閱讀下來，眼睛的疲勞感明顯減輕，這對於一本信息密度如此之高的專業書籍而言至關重要。頁邊距的留白恰到好處，既保證瞭文本區域的充實感，又留齣瞭充足的批注空間，我習慣性地在旁邊寫下自己的疑問和想法，而這些留白空間正好滿足瞭這種深度互動的需求。更值得稱贊的是，文中的術語標注和腳注係統做得非常規範和人性化，當你遇到一個不熟悉的縮寫或專業名詞時，無需頻繁地翻到書後查找，注釋往往就在頁腳清晰地呈現，極大地保障瞭閱讀的流暢性。這種對讀者體驗的深度關注，體現瞭齣版方對知識傳播媒介的深刻理解，而不是僅僅把文字堆砌起來瞭事。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對這種“學報輯錄”式的齣版物總是抱持著一種審慎的態度，總擔心內容會顯得零散或者主題跨度過大，缺乏一個統一的、貫穿始終的哲學主綫。然而，這本“第9輯”卻成功地打破瞭我的刻闆印象。雖然收錄的文章來自不同的研究團隊和不同的細分領域，但它們之間似乎存在著一種無形的綫索在牽引——那種對“係統性思考”和“未來演進趨勢”的共同關切。無論是關於數據治理的倫理探討，還是對新興計算架構的性能預測，最終都指嚮瞭一個更宏大的視角：如何構建一個更健壯、更具適應性的信息社會框架。這種編輯層麵的高屋建瓴，讓這本書的閱讀體驗不再是碎片化的知識點收集，而更像是一次對前沿領域全景式的掃描和深度巡禮，收獲是係統性的。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書的參考文獻列錶是另一座寶藏。我通常會把參考文獻部分當作一個衡量學術嚴謹度的晴雨錶，而這裏的引用來源既有行業內的權威期刊，也有國際頂尖會議的最新成果，甚至不乏一些跨學科的經典著作。這種廣博的知識來源，讓我相信作者們在下筆之前，確實進行瞭極其廣泛和深入的文獻調研。對於我個人而言，每讀完一篇文章，我都會順手記下兩三篇我之前未曾注意到的參考論文，這等於是為我接下來的研究工作開闢瞭好幾條新的、可靠的探索路徑。這本書不僅僅提供瞭答案，更重要的是，它提供瞭一張通往更深層次知識的“索引圖譜”，對於任何希望在信息係統領域深耕的專業人士來說，其參考價值是無法估量的，這比單純的結論本身更有價值。