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编辑推荐

　　根据人力资源和社会保障部、工业和信息化部文件，计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试纳入全国专业技术人员职业资格证书制度的统一规划。通过考试获得证书的人员，表明其已具备从事相应专业岗位工作的水平和能力，用人单位可根据工作需要从获得证书的人员中择优聘任相应专业技术职务（技术员、助理工程师、工程师、高级工程师）。计算机技术与软件专业实施全国统考试后，不再进行相应专业技术职务任职资格的评审工作。

内容简介

　　《电子商务设计师教程》作为中级职称的软考指定教材，具有比较指导意义。
　　《电子商务设计师教程》在《电子商务设计师考试大纲》的指导下，将电子商务系统基础知识和电子商务系统分析与设计应用技术分16章进行阐述，基本覆盖了大纲主要内容。考生在学习《电子商务设计师教程》内容的同时，还须对照考试大纲（2013版），认真学习大纲的知识点，并结合行业的新发展动态，更新知识。
　　《电子商务设计师教程》适合参加本考试的考生和大学在校生作为教材。

内页插图

目录

第1章 电子商务基础
1.1 电子商务及其发展
1.1.1 电子商务概念、功能、基本特征
1.1.2 电子商务发展动态
1.1.3 EFT和EDI基础
1.2 电子商务模式
1.2.1 电子商务模式概述
1.2.2 82B模式
1.2.3 82C模式
1.2.4 电子政务
1.3 电子商务经济学基础
1.3.1 商品经济及其基本规律
1.3.2 市场机制及其构成要素
1.3.3 博弈论与信息经济学
1.3.4 双边市场
1.4 电子商务管理学基础知识
1.4.1 泰勒制和科学管理原理
1.4.2 信息管理与管理信息系统
1.4.3 系统规划的内容与方法
1.4.4 决策理论与方法
1.4.5 平台运营与管理
1.5 常见电子商务应用系统
1.5.1 企业资源计划系统
1.5.2 供应链管理系统
1.5.3 客户关系管理系统
1.5.4 知识管理及决策支持系统
1.5.5 办公自动化系统
1.5.6 企业流程管理
本章小结

第2章 计算机系统基础
2.1 计算机硬件基础
2.1.1 计算机硬件基本组成
2.1.2 中央处理器
2.1.3 存储器
2.1.4 常用I/O设备
2.2 计算机软件基础
2.2.1 操作系统基础
2.2.2 程序设计语言基础
2.3 数据库系统基础
2.3.1 数据库技术的产生与发展
2.3.2 数据库技术基本理论
2.3.3 数据仓库、联机分析处理和数据挖掘
2.4 计算机网络基础
2.4.1 计算机网络的基本概念
2.4.2 网络体系结构及协议标准
2.5 Internet技术
2.5.1 TCP/IP基本概念
2.5.2 Internet的IP地址及域名
2.5.3 Intranet、Extranet和VPN
本章小结

第3章 电子商务信息安全
3.1 信息安全基本概念
3.2 电子商务安全基本概念
3.2.1 电子商务安全体系
3.2.2 电子商务安全策略
3.3 加密技术
3.3.1 基本概念
3.3.2 对称密钥密码体制
3.3.3 非对称密钥密码体制
3.3.4 数字信封
3.4 认证技术
3.4.1 身份认证
3.4.2 数字签名
3.4.3 数字证书与认证机构
……

第4章 电子支付技术与系统
第5章 现代物流与供应链管理
第6章 网络营销
第7章 电子商务程序设计基础
第8章 电子商务新技术与新应用
第9章 电子商务法概述
第10章 电子商务系统规划与设计
第11章 电子商务系统建设
第12章 电子商务系统的测试
第13章 电子商务系统的管理与推广
第14章 项目管理及计划控制
第15章 电子商务案例分析
第16章 专业英语

精彩书摘

　　1.数据仓库技术
　　数据仓库是一种只读的、用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层。它从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即为了决策目标而把数据聚合在一种特殊的格式中。数据仓库之父W.H.Inmon对数据仓库的定义是：数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。其中，“主题”是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等。那么，所谓“面向主题”就是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按主题来提供信息。“集成的”是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简单拼凑与汇总，而是经过系统地加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。所谓“随时间变化”，是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时点的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。一般数据仓库内的数据时限为5年至10年，数据量也比较大。“信息本身相对稳定”，是指数据一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。
　　数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库往往有如下几点特点：
　　（1）数据效率足够高。数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。
　　（2）数据质量足够好。数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
　　（3）数据有足够的扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来若干年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
　　……

前言/序言

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