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大数据时代的企业运营决策支持系统研究

TOC\o1-2\h\u31193第1章引言 3

295401.1研究背景与意义 3

96261.2研究内容与目标 4

200711.3研究方法与篇章结构 4

488第二章：对大数据时代背景进行阐述，分析企业运营决策面临的新挑战和机遇。 4

22811第三章：梳理大数据技术在企业运营决策支持系统中的应用，总结现有研究成果和不足。 4

19469第四章：构建大数据时代企业运营决策支持系统框架，并对关键模块进行详细设计。 4

24715第五章：选取实际企业进行案例分析，验证所构建决策支持系统的有效性和可行性。 4

5698第六章：对研究结果进行总结，提出未来研究方向和对策建议。 4

10747第2章大数据与企业运营决策支持系统概述 4

258322.1大数据概念与特征 5

214492.1.1大数据概念 5

251802.1.2大数据特征 5

139372.2企业运营决策支持系统发展历程 5

180372.2.1初始阶段：基于数据的决策支持系统 5

37302.2.2发展阶段：基于信息技术的决策支持系统 5

140662.2.3成熟阶段：基于大数据的决策支持系统 5

164142.3大数据时代企业运营决策支持系统的新挑战与机遇 5

205802.3.1挑战 5

174452.3.2机遇 6

17238第3章大数据技术架构与处理方法 6

76403.1大数据技术架构 6

40323.1.1数据源 6

227063.1.2数据采集与传输 6

309853.1.3数据存储与管理 6

248173.1.4数据分析与挖掘 7

243543.1.5数据可视化 7

206713.2数据采集与预处理 7

198483.2.1数据采集 7

245083.2.2数据清洗 7

223093.2.3数据转换 7

204283.2.4数据整合 7

200723.3数据存储与管理 7

187663.3.1关系型数据库 7

89853.3.2非关系型数据库 8

271863.3.3分布式文件系统 8

152693.3.4云存储 8

98583.4数据分析与挖掘 8

35803.4.1统计分析 8

200493.4.2预测模型 8

72243.4.3关联规则挖掘 8

277123.4.4聚类分析 8

23462第4章企业运营决策支持系统需求分析 8

22824.1企业运营决策过程与关键要素 8

2314.1.1企业运营决策过程 9

7664.1.2企业运营决策关键要素 9

169634.2决策支持系统需求分析框架 9

268264.2.1决策目标分析模块 9

269774.2.2决策过程分析模块 9

265024.2.3信息需求分析模块 9

61504.2.4决策方法分析模块 9

178334.2.5用户需求分析模块 10

326504.3需求分析方法与实证研究 10

186824.3.1文献综述法 10

23324.3.2案例分析法 10

118574.3.3专家访谈法 10

74444.3.4实证研究 10

18454第5章决策支持系统建模方法 10

271035.1决策支持系统建模原理 10

168995.2数据驱动的建模方法 10

203035.3知识驱动的建模方法 11

152865.4混合建模方法 11

31053第6章大数据时代的决策支持算法与应用 11

146146.1传统决策支持算法的挑战与改进 11

197786.1.1挑战 11

78326.1.2改进 12

101686.2大数据环境下的新兴决策支持算法 12

248016.2.1概述 12

51146.2.2典型算法介绍 12

26586.3决策支持算法在企业运营中的应用案例分析 12

137586.3.1零售行业 12

38036.3.2金融行业 13

74586.3.3制造行业 13

255756.3.4物流行业 13

162526.3.5医疗行业 13

20225第7章企业运营决策支持系统集成与实现 13

255567.1系统集成策略与方法