決策知識自動化 大數據時代的商業決策分析方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] Alan N.Fish 著，王飛躍，王曉，鄭心湖 等 譯

圖書標籤:

• 決策分析
• 大數據
• 商業決策
• 知識自動化
• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 商業智能
• 數據分析
• 管理科學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115402615

版次：1

商品編碼：11821357

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：157

正文語種：中文

編輯推薦

　　工業時代需要工業自動化，知識時代必須知識自動化。工業時代的發展在許多方麵對人類的體力提齣瞭“非分”的要求，迫使人們必須依靠工業自動化的手段來“補償”其體能上的不足，纔能實施、運營、維護各類大型或精密的係統和過程；同理，麵臨物聯網、大數據、雲計算、智能技術等，正在迅速興起的知識時代也對人類的智力提齣瞭更高、更加“非分”的要求，人們更需要藉助知識自動化的方法來“彌補”其智能上的不足，進而纔能去完成各種層齣不窮的不定、多樣、復雜任務。

　　《決策知識自動化 大數據時代的商業決策分析方法》的齣版正當其時。

內容簡介

　　《決策知識自動化 大數據時代的商業決策分析方法》綜閤大量來源於業務流程自動化的主流應用場景，聚焦於組織管理及運營中經營決策的知識自動化這一主題，嚮讀者展示如何在實踐中應用知識自動化技術實施決策管理，以提高運營效率和組織收益。

　　《決策知識自動化 大數據時代的商業決策分析方法》適閤各企業CEO、CIO、IT 架構師以及一切對知識自動化理論感興趣的讀者。

作者簡介

　　Alan N. Fish FICO，決策方案部首席顧問，使用業務規則和預測分析進行決策管理領域的專傢，對象管理組織決策模型與符號製定委員會的聯閤主席。從事決策係統的構建工作已經有30餘年，主持過許多當時的技術前沿項目。

　　王飛躍（譯者），中國科學院自動化研究所復雜係統管理與控製國傢重點實驗室主任，國防科技大學軍事計算實驗與平行係統技術研究中心主任，中國科學院大學中國經濟與社會安全研究中心主任，青島智能産業技術研究院院長。主要研究領域為智能控製、社會計算、平行係統、知識自動化等。

　　王曉（譯者），中國科學院大學研究生，研究方嚮主要集中於社會網絡分析、動態網群組織分析與建模、社會交通、知識自動化。

　　鄭心湖（譯者），美國明尼蘇達大學（雙城分校）研究生，研究方嚮主要集中於社會網絡分析、智能交通、數據挖掘、機器學習、知識自動化。

精彩書評

　　★“Fish博士認為，決策需求的分析是在業務流程工作中實現知識自動化的關鍵，也是企業決策管理的核心所在。通過使用決策需求分析圖錶，將決策、知識和數據之間的依賴關係圖形圖像化，清晰地闡明‘局部知識用於局部決策，全局知識用於全局決策’的‘所要即所需，所得即所用’理念，更好地實現知識的價值。本譯著的齣版對於從事知識工作的自動化的研究具有重要參考價值。”

　　——柴天佑，東北大學教授，中國工程院院士

　　★“2013年麥肯锡發布瞭題為《顛覆技術: 即將變革生活、商業和全球經濟的進展》的全球報告，預測瞭12 項可能在2025 年之前決定未來經濟的顛覆性技術，其中第二名便是以智能軟件係統為代錶的‘知識工作的自動化’，並預估該技術可在2025年帶來5.2萬億至6.7萬億美元的經濟效益。Fish博士從企業經營管理的角度齣發，探討瞭如何獲取知識以及如何將知識應用於企業決策製定等問題。但他的方法並不局限於企業的應用，同樣適閤於工業流程中的決策製定與管理。本書條理清晰，令人受益匪淺。”

　　★——桂衛華，中南大學教授，中國工程院院士

　　“‘知識自動化’是傳統人工智能的基石，Fish博士強調瞭知識在業務流程中的應用及價值體現，藉助規則、算法及預測分析模型等方法，將知識封裝在決策服務中，並在麵臨特定需求的時候調用並使用知識。‘企業知識自動化’隻是人工智能‘知識工程’大概念中的滄海一粟，他的方法卻為人工智能的知識驅動法提供瞭一條可行的途徑。”

　　——張鈸，清華大學教授，中國科學院院士

　　★“培根的名言‘知識就是力量’照耀瞭人類社會進步五百多年。物質運動的自動化已近百年，顯著地改變瞭人類生産與探索世界的進程。當今，信息科技是建立在數據之上的，信息科技的巨大發展必然導緻大數據的時代，這個時代呼喚知識的自動化。現在討論這個問題正逢其時！”

　　——黃琳，北京大學教授，中國科學院院士

　　★“知識自動化是信息自動化在開放的網絡空間中的延伸與提升，它並非隻是知識的自動産生過程，更能夠誘發知識的傳播、獲取、分析、影響、産生等方麵的重要變革。”

　　——吳宏鑫，中國空間技術研究院研究員，中國科學院院士

　　★“Fish博士提齣的收集、建模與管理決策需求的方法行之十分有效。對於任何想要建立決策管理係統，或是高效地以決策為中心進行形勢分析和開展商業自動化的組織、團體或個人，本書都是必讀之選。”

　　——James Taylor，Decision Management Solutions公司CEO、首席顧問

　　★“Fish博士具有IT、人工智能、基於規則係統開發的復閤背景。本書中，他著重解決瞭兩個問題：其一是基於規則係統在輔助決策中的應用，其二是將這些應用自動化。對於關注這些主題的企業管理者和分析師，特彆是對如何在商業流程中使用規則係統的讀者，本書提供瞭一個完整的概述，且文筆流暢、易於理解。”

　　——Paul Harmon，Enterprise Alignment公司創始人、首席顧問

目錄

第1 章 知識的價值．．．1
1．1 經濟學中的知識．．．1
1．1．1 新古典增長理論．．．1
1．1．2 新增長理論．．．3
1．1．3 知識經濟．．．5
1．2 知識型業務．．．7
1．2．1 戰略決策與經營決策．．．7
1．2．2 決策收益定價法．．．9
1．3 參考文獻．．．13
第2 章 業務流程中的決策．．．14
2．1 業務流程建模．．．15
2．2 決策點和決策服務．．．16
2．3 業務流程決策的重設計．．．19
2．3．1 員工決策機製的建模．．．20
2．3．2 自動化決策製定流程．．．23
2．3．3 閤理化決策點．．．26
2．4 發放流程模闆．．．31
2．5 流程設計方法．．．33
2．6 參考文獻．．．35
第3 章 在決策服務中封裝知識．．．37
3．1 業務規則．．．38
3．1．1 對象模型．．．40
3．1．2 推理策略．．．41
3．1．3 規則集和規則隱喻．．．42
3．1．4 産生式規則及約束式規則．．．46
3．2 算法．．． 48
3．3 預測分析建模．．． 52
3．3．1 規則和決策樹歸納法．．． 53
3．3．2 評分卡模型．．． 54
3．3．3 神經網絡．．． 58
3．4 匯總．．． 60
3．5 參考文獻．．． 64
第4 章 決策需求分析．．． 66
4．1 基本原則．．． 67
4．2 決策需求圖錶．．． 68
4．2．1 定義．．． 69
4．2．2 用途．．． 71
4．3 DRAW．．． 74
4．3．1 資源．．． 74
4．3．2 日程安排．．． 75
4．3．3 方法．．． 76
4．4 參考文獻．．． 86
第5 章 DRA 在知識自動化項目中的應用．．． 87
5．1 DRA 在項目管理中的應用．．． 87
5．1．1 自動化範圍界定．．． 88
5．1．2 項目評估．．． 90
5．1．3 項目規劃．．． 92
5．2 DRA 在知識發現中的應用．．． 100
5．2．1 發現業務規則．．． 102
5．2．2 發現算法．．． 106
5．2．3 發現分析模型．．．106
5．3 DRA 在設計中的應用．．．108
5．3．1 在決策點上分配決策服務．．．108
5．3．2 設計決策流程．．．110
5．3．3 設計對象模型．．．112
5．4 DRA 在實施中的應用．．．． 116
5．4．1 基礎設施開發．．．117
5．4．2 知識配置．．．118
5．4．3 測試．．．120
5．5 知識生産綫．．．124
5．6 參考文獻．．．126
第6 章 常見決策模式．．．127
6．1 決策實施類型．．．127
6．1．1 帶理由的分類決策．．．128
6．1．2 帶異常記錄的規則決策．．． 131
6．1．3 細分模型．．． 134
6．1．4 冠軍?挑戰者模型．．． 136
6．2 協同決策機製．．． 139
6．2．1 待定需評審．．． 139
6．2．2 決策支持．．． 140
總結．．． 146
術語錶．．． 149
延展閱讀．．． 155
關於作者．．． 158
關於譯者．．． 159

精彩書摘

　　《決策知識自動化 大數據時代的商業決策分析方法》：
　　增加精度藉助基於規則和分析模型等形式的知識，決策管理係統往往比傳統決策流程做齣的決策更加精確。若係統是基於規則的，那麼它將模擬組織中最佳決策者的決策製定行為，並保證不會齣現故意違法的情況。若係統是基於模型的，那麼它將根據預期收益最大或其他重要業務指標最優的原則進行決策。無論基於何種執行方式，係統都會對每個單獨業務采取相同的最優決策製定策略。通過持續監測自動決策的行為，可以確保係統中的知識總在不斷更新並適應變化著的商業環境，同時使係統的性能並不會隨時間推移而降低。
　　降低成本使用業務知識自動化決策製定流程而非僅僅使用行政管理的方法，將允許管理者更加靈活地分配人員力量。通過將大部分業務進行完全自動化處理，管理者可將人員集中在更加睏難、更具風險甚至存在欺詐司能的業務上。它還可以幫助企業更加靈活地購買數據，例如判斷是否購買機構數據，如若購買，還需判斷哪些數據是有用的，以及從哪傢機構能夠買到這些數據，等等。
　　提高速度即便采用設計最為完善的決策支持係統，一個人類決策者也需要數秒甚至數分鍾的時間纔能做齣一個基本的接受／拒絕判斷，而在一些更復雜的情況下，如計算一項健康保險索賠業務收益的時候，可能要花費數小時的時間。但當這些業務知識被獲取並自動化之後，同樣的決策可能隻需要幾微秒的時間。隻有在使用決策管理係統建立起端到端的全自動發放流程之後，零售金融産品（如信用卡）的在綫申請處理纔成為瞭可能。
　　提高敏捷性如果業務知識是存在於人類決策者的頭腦中的，那麼變更公司戰略就至少需要數天甚至數周的時間，需進行包括傳閱新的文件甚至是對人員進行再培訓等工作。而使用基於現代決策管理工具搭建的自動決策係統，業務知識可直接由管理人員進行升級，避免瞭常見的IT研發和管理周期變更。例如，若一名信用風險管理人員想要變更貸款申請人的信用級 彆標準，那麼他僅需要更新一張數據錶，在虛擬市場中測試一下新的策略，最後部署新策略並替換掉原有策略即可。全程不過幾分鍾。
　　提高一緻性一旦業務知識被獲取並被封裝入自動化決策係統中，它就可在不同的産品、業務綫、渠道和市場部門中被重復使用。這就保證瞭客戶待遇的一緻性，同時降低瞭實施的成本並簡化瞭所需要的維護。相比對每類商品都設置一個特定流程來處理的方法，使用決策係統使得交叉銷售産品和對産品記錄的處理變得更為容易。
　　圖1一2是一個決策收益定價法的圖解，該圖對決策的性能及其改進的可能性給齣瞭一個多維度和定性的展示。若要將其轉化為單一貨幣價值（如為一個業務案例提供具體的：ROI數據支持），企業需首先基於核心績效指標（Key PerformanceIndicators，KPI）對轉化指標達成共識，以便將定性的維度量化為美元（或其他貨幣單位），之後便可對結果進行加總。
　　這對於精度和成本維度來說並不太難，因為這兩個維度原本就是關鍵財務指標。速度和敏捷性被認為在一定程度上降低瞭機會成本（以敏捷性為例，若原本升級戰略的花銷是×美元／月，決策管理係統可使戰略變更落實的時間由六個月縮短到一個月，那麼在每次戰略升級中都可以省下5×美元）。一緻性維度的量化較為睏難，因其迴報往往是客戶體驗提升、品牌聲譽提高等這類抽象收益。如果此類迴報要被包含在ROI結果中，公司需要用客戶忠誠度或交叉銷售機會等數據來估算其所帶來的收益。
　　《決策知識自動化 大數據時代的商業決策分析方法》並非一本決策收益定價法的教程，想要瞭解更多有關的內容，請閱讀Taylor13或Larry Rosenberger、John Nash14的相關著作。此外，還有一些其他的方法也同樣可以有效審計決策管理項目所帶來的收益。上述內容的主要目的是，闡明當業務知識被嵌人自動化決策係統之後，它將為公司帶來一係列特定收益且這些收益可被量化為貨幣價值。
　　這些收益的價值正是知識的價值。
　　……

前言/序言

　　初次接觸Alan的工作是在2009年，當時他嚮我介紹瞭決策需求分析的核心理念。他所描述的方法以及該方法在改進決策管理係統的分析和設計方麵所蘊含的巨大潛力，給我留下瞭極為深刻的印象。過去十年裏，大多數時間我都在從事決策管理方麵的工作，幫助企業使用業務規則和預測分析技術來自動化並改善其業務決策。Alan提齣的收集、建模和管理決策需求的方法，立刻使我意識到，這恰恰是改善業務決策的正確方法。從那以後，我一直使用該方法來幫助我的客戶。

　　決策管理是一種對經營業務決策的自動化和改進都行之有效的方法，這裏的決策包括那些影響單個客戶或案例的微觀決策。在我從事決策係統管理工作的這些年裏，這一方法逐漸為大眾所知並接受。要構建一個決策管理係統，首先需為決策流程邏輯的管理搭建一個堅實的平颱——業務規則管理平颱，而且還要具備有效整閤該邏輯與預測分析模型的能力。同時，該平颱還要求使用以決策為中心的方法，能有效識彆、建模、提取和管理需求。

　　以我最近閤作的一傢企業為例。當時他們正嘗試將一套業務規則管理係統應用到企業以過程為中心的文化中去。運用Alan的方法，我們將精力集中在決策、決策間的依賴以及決策所需的信息與知識方麵。最終，業務規則管理係統成功上綫，該企業對決策在業務過程中的作用也有瞭新的認識。

　　許多企業錯誤地認為，他們現有的需求收集與流程管理同樣適用於新的業務規則及其管理係統。但實際上，由於舊的方法缺少對決策的關注，因此對分析決策幾乎沒有幫助，而這恰恰又是運行成功的必要保障。類似地，正在使用的這些預測分析模型往往也缺乏一個正式的或可重用的方法來定義它所要輔助的決策，而這正是決策需求分析的價值所在。

　　本書的齣版正當其時。目前，決策管理係統越來越受人矚目；同時，業務規則和預測分析産業正將其關注點轉嚮對於決策和決策自動化的討論。過去九年裏，我幫助過幾十傢實施業務規則和預測分析技術進行業務管理的企業，並與超過上百傢企業談論過這一話題。對企業和組織而言，決策管理係統能夠有效地改進其業務，並使業務更為敏捷、更易於分析且更具適應性。若想獲得成功，企業不僅需要強大的技術，更需要有能力分析和設計自身使用的係統。Alan在決策需求分析方麵的工作正是使企業具備這一能力的關鍵。

　　在本書中，針對決策需求分析方法的使用，Alan嚮讀者提供瞭一個簡單且實用的指南。同時，他對知識、決策機製及不同場景下業務流程中決策服務的關鍵角色進行瞭簡短而全麵的介紹。本書核心章節主要介紹瞭決策需求的建模方法以及相關研討會。從發現問題到實施決策，Alan展示瞭該決策方法是如何對項目每一階段的實施提供幫助的，同時，本書還提供瞭大量常見決策模式及其案例分析，以便幫助讀者快速瞭解掌握這種方法。如果你計劃對決策進行分析和建模，這本書就不容錯過，它將引領你順利完成工作。

　　我強烈地認為，本書所描述的方法是目前應對決策建模問題的最佳方案，這也是我使用它來服務我的顧客並在我的新書裏極力推薦的原因。

　　——James Taylor

　　James是決策管理解決方案公司（Decision Management Solutions，位於加州Palo Alto）的CEO和首席顧問。著有《決策管理：商業規則與預測分析指導手冊》一書（Decision Management Systems: A Practical Guide to Using Business Rules and Predictive Analytics，IBM Press，2011）。作為一名活躍的谘詢師，他與全球許多企業保持閤作關係。

現代商業決策的藍圖：數據驅動時代的轉型與優化 在瞬息萬變的商業環境中，決策的質量與速度已成為企業生存與發展的生命綫。傳統的經驗主義和直覺驅動的決策模式，在海量數據麵前顯得力不從心。本書旨在為企業管理者、數據科學傢以及所有緻力於提升決策效能的專業人士，提供一套係統化、前瞻性的決策框架與實踐指南。我們聚焦於如何在新興技術浪潮的推動下，重塑企業的決策流程，實現從“反應式管理”到“預見性戰略”的根本性轉變。 第一部分：理解現代決策環境的範式轉移 第一章：從信息過載到洞察提取 當前商業環境的顯著特徵是數據的爆炸性增長，這帶來瞭前一無有的機遇，也構成瞭嚴峻的挑戰——信息過載（Information Overload）。本章首先剖析瞭大數據時代決策環境的根本性變化，探討瞭“數據噪音”與“有效信號”之間的界限。我們將深入分析傳統商業智能（BI）工具的局限性，它們通常側重於描述性分析（發生瞭什麼），而無法有效支持預測性（將發生什麼）和規範性（應該做什麼）決策。 重點內容包括： 決策的復雜性螺鏇上升： 分析影響決策的變量維度（速度、多樣性、體量）如何使綫性思維失效。 認知負荷與決策疲勞： 探討人類認知極限在處理復雜信息時的錶現，以及技術如何介入以減輕這種負擔。 價值鏈重構： 闡釋數據如何從單純的“記錄”轉變為核心的“生産要素”，驅動價值創造的新路徑。 第二章：決策質量的基石：數據治理與倫理考量 任何高級的決策模型都建立在可靠的數據基礎之上。本章將聚焦於確保決策輸入質量的關鍵環節。我們摒棄瞭對“大而全”數據的盲目追求，轉而強調數據的準確性、及時性和相關性。 數據生命周期管理： 從數據采集、清洗、存儲到銷毀的全過程質量控製機製。 模型可解釋性（Explainability）的必要性： 深入探討“黑箱模型”在關鍵業務決策中的風險，並介紹提升模型透明度的技術手段，確保決策者能理解“為什麼”得齣某個結論。 隱私、公平與閤規： 探討在利用數據進行決策時，必須遵守的法律法規（如GDPR、CCPA等）以及構建公平決策體係的倫理框架，特彆是在招聘、信貸和風險評估等敏感領域。 第二部分：決策支持的分析層級與方法論 第三章：描述性分析的深化：洞悉曆史的局限 描述性分析是所有商業決策的基礎，但若止步於此，企業將永遠滯後於競爭對手。本章詳細闡述瞭如何超越簡單的報錶製作，利用先進的統計可視化和探索性數據分析（EDA）來挖掘曆史數據背後的隱藏模式。 多維交叉分析與鑽取技術： 如何構建動態儀錶闆，使管理者能夠即時探索業務的各個層麵。 時間序列分解與異常檢測： 利用先進的分解模型（如STL、X-13 ARIMA-SEATS）識彆季節性、趨勢和不規則波動，並實時標記可能預示重大事件的異常點。 場景迴溯與敏感性分析入門： 介紹如何通過曆史數據的重構，評估過去決策的潛在影響範圍。 第四章：預測性分析：預見未來與概率評估 預測是現代決策的核心能力。本章係統介紹瞭構建高精度預測模型的理論基礎與工程實踐，重點關注麵嚮業務場景的預測建模。 迴歸與分類的精選應用： 區分綫性模型、邏輯迴歸、樹模型（如隨機森林、梯度提升機）在銷售預測、客戶流失預警等場景下的適用性。 深度學習在序列預測中的應用： 探討循環神經網絡（RNNs，特彆是LSTM/GRU）和注意力機製在處理復雜時間序列和文本數據時的優勢。 預測不確定性的量化： 強調區間預測而非點預測的重要性。介紹如何利用濛特卡洛模擬和貝葉斯方法，為決策者提供不同風險偏好下的概率分布。 第五章：規範性分析：通往最優行動路徑 規範性分析是決策支持的最高境界，它不僅預測結果，更指導行動。本章深入探討如何利用優化技術，為復雜的資源分配和調度問題找到最佳解決方案。 綫性與非綫性規劃： 應用Simplex算法和內點法解決庫存優化、生産調度和供應鏈路由等經典問題。 約束編程與整數規劃： 針對現實世界中涉及離散變量和復雜邏輯關係的決策（如班次安排、項目組閤選擇）的求解策略。 決策樹與強化學習的結閤： 探討如何在動態、多階段的決策環境中，利用馬爾可夫決策過程（MDP）和強化學習模型來製定序列決策策略。 第三部分：決策流程的集成與組織賦能 第六章：從分析模型到運營決策的橋接 一個優秀的模型若不能嵌入日常業務流程，其價值便無法實現。本章專注於將分析洞察轉化為可執行的業務指令。 實時決策引擎的構建： 探討低延遲架構（如流處理技術）如何支持毫秒級的決策響應，例如在欺詐檢測或動態定價中的應用。 人機協作的界麵設計： 設計直觀的決策支持係統（DSS）界麵，確保分析結果能夠被非技術背景的管理者有效理解和采納。 閉環反饋機製的建立： 描述如何設計係統，使實際執行結果能夠自動迴流至模型進行再訓練和校準，實現決策的持續迭代改進。 第七章：組織架構與文化對決策效率的影響 技術隻是工具，組織文化纔是驅動決策效能變革的核心。本章從管理學角度齣發，探討如何構建一個“數據素養”高的敏捷組織。 跨職能決策團隊的構建： 如何融閤業務專傢、數據科學傢和IT工程師，打破數據孤島。 授權與責任的界定： 明確在自動化或半自動化決策中，何時信任算法，何時保留人為乾預的權力。 衡量決策的成功： 建立超越傳統KPI的“決策健康度”指標體係，評估決策過程的透明度、速度和風險控製能力。 本書通過紮實的理論基礎和豐富的實戰案例，為讀者提供瞭一套全麵的工具箱，用以駕馭現代商業環境中的復雜性，將數據轉化為持續的競爭優勢。它不是關於某一特定算法的速成手冊，而是關於如何係統性地重塑企業決策心智和操作流程的深度指南。

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我看到《決策知識自動化：大數據時代的商業決策分析方法》這個書名，立刻被其中蘊含的“自動化”和“知識”這兩個概念所吸引。在當今信息爆炸的時代，如何高效地從海量信息中提取齣真正有價值的“知識”，並將其轉化為能夠驅動決策的“自動化”流程，是擺在所有商業人士麵前的一大挑戰。我猜想，這本書可能會深入探討如何構建一個能夠自主學習、分析和判斷的係統，以便在瞬息萬變的商業環境中做齣更明智、更及時的決策。我期待書中能夠揭示一些具體的算法、模型和技術，例如如何利用深度學習來識彆市場趨勢，如何通過自然語言處理來分析客戶反饋，以及如何構建一套智能化的風險預警係統。更重要的是，我希望它能提供一些關於如何將這些技術集成到實際的商業決策流程中的實踐指南。例如，書中是否會介紹一些成功的案例，展示企業是如何利用決策知識自動化來提升運營效率、降低成本、甚至創造新的商業模式的？如果能看到具體的“怎麼做”的指導，而不是僅僅停留在理論層麵，那將是對我非常有價值的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《決策知識自動化：大數據時代的商業決策分析方法》本身就充滿瞭一種未來的科技感，讓我對接下來的閱讀內容充滿瞭好奇。作為一名常年在一綫市場摸爬滾打的商業人士，我深切體會到信息爆炸和數據洪流對傳統決策模式的巨大衝擊。過去，依靠經驗和直覺的決策方式雖然在一定程度上有效，但在如今這個瞬息萬變的時代，卻越來越顯得力不從心。每一次的市場波動，每一次競爭對手的策略調整，都仿佛是一場未知的風暴。而這本書，從標題來看，似乎提供瞭一個可以馴服這股風暴的“自動化”工具，而且是基於“大數據”這個當下最熱門的關鍵詞。我設想，它應該會深入探討如何將海量的數據轉化為有價值的洞察，如何構建模型來預測趨勢，如何讓機器輔助甚至主導某些決策過程，從而減少人為的誤差和主觀偏見。我尤其期待書中能夠揭示一些具體的方法論和實踐案例，比如如何設計一套有效的商業智能係統，如何利用機器學習算法來優化營銷策略，或者如何在風險管理中引入自動化分析。如果書中能夠提供清晰的操作指南，或者分享一些在實際企業中成功應用這些方法的經驗，那將是對我工作極大的幫助。畢竟，理論再美，也需要落地的解決方案。我希望它不是一本空泛的理論書，而是能夠給我帶來實實在在的啓發和可操作的工具。

評分☆☆☆☆☆

我讀到《決策知識自動化：大數據時代的商業決策分析方法》這本書名，腦海中立刻閃現齣“智能化”和“效率提升”的畫麵。在當今競爭激烈的商業環境中，能夠快速、準確地做齣決策，往往是企業成功的關鍵。我希望這本書能夠提供一些關於如何將人工智能和自動化技術深度融閤到商業決策流程中的具體指導。是否會討論如何利用機器學習算法來識彆潛在的市場機會，如何通過預測模型來規避經營風險，或者如何通過自動化推薦係統來提升客戶體驗？我猜測，書中可能包含一些關於如何構建“決策引擎”的理論框架，以及如何在實踐中部署這些引擎的技術細節。這對於那些希望通過技術手段賦能決策、突破瓶頸的企業來說，無疑具有重要的參考價值。我尤其關注書中是否會探討如何平衡自動化決策與人類智慧之間的關係，以及如何確保自動化係統決策的透明度和可解釋性。如果能提供一些關於如何構建一個既高效又可靠的自動化決策體係的經驗和建議，那將是非常寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的副標題“大數據時代的商業決策分析方法”讓我聯想到瞭一幅宏大的圖景。大數據不僅僅是數量的龐大，更重要的是它所蘊含的價值。我很好奇這本書將如何勾勒齣大數據分析在商業決策中的核心地位。它是否會從數據收集、數據清洗、數據建模到結果解讀，全方位地闡述一個完整的分析流程？我希望書中能夠重點強調如何在大數據的基礎上，挖掘齣那些隱藏在海量數據背後的洞察，並將其轉化為驅動商業增長的關鍵動力。例如，如何通過用戶行為數據來預測購買意嚮，如何通過供應鏈數據來優化庫存管理，如何通過市場數據來製定産品定價策略等等。我猜測，書中可能會引入一些量化的分析工具和統計模型，來幫助讀者理解如何從數據中提取有意義的模式和趨勢。此外，在“決策分析”這個層麵上，我希望書中能夠強調如何將分析結果與實際的商業目標相結閤，避免分析淪為純粹的技術展示。是否能提供一些關於如何建立科學的決策框架，以及如何評估自動化決策效果的案例和方法？我期待這本書能提供一個係統性的視角，讓我能夠更清晰地理解大數據在現代商業決策中的全貌。

評分☆☆☆☆☆

對於《決策知識自動化：大數據時代的商業決策分析方法》這本書，我最感興趣的部分是它如何處理“知識自動化”這一概念。在信息爆炸的時代，知識的更新迭代速度驚人，要實時掌握所有相關信息並從中提煉齣可用的知識，是一項艱巨的任務。我很好奇書中是否會介紹如何構建一個能夠自主學習、分析和提煉知識的係統。例如，它是否會涉及自然語言處理技術，以便從大量的文本數據（如新聞報道、行業報告、社交媒體評論）中提取關鍵信息和觀點？或者，它是否會講解如何利用圖譜技術來構建商業知識網絡，從而更直觀地理解各實體之間的復雜關係？我猜測，書中可能會提齣一些關於如何定義和衡量“知識”的標準，以及如何將這些抽象的知識轉化為可執行的決策規則。這對於那些希望提升決策效率和準確性的企業來說，無疑具有巨大的吸引力。我希望作者能夠分享一些前沿的AI技術如何被應用於知識發現和決策自動化，並且能用相對易懂的方式解釋這些技術背後的邏輯。如果有關於如何構建一個能夠持續優化和進化的決策知識庫的思路，那將是我非常期待的內容。

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非常好的一本書，推薦購買

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太抽象，一堆理論，沒啥實際的

評分☆☆☆☆☆

收到瞭，好書好書，好好看。。。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

快遞很快！第二天就拿到書瞭！

評分☆☆☆☆☆

書的質量很不錯

評分☆☆☆☆☆

還行把還行把還行把

評分☆☆☆☆☆

學習學習知識自動化的理念

評分☆☆☆☆☆

還不錯，感覺還行，需要仔細看