基于计算机的决策支持应用正得到大规模发展，诸如IBM、甲骨文、微软等公司正创造新的组织单元，致力于帮助企业运营得更为有效和高效。随着越来越多的决策者了解和熟悉计算机与网络，他们开始使用更为计算机化的工具来支持其工作。决策支持系统（DSS）/商务智能（BI），正逐渐从最初作为个人决策的工具，快速演变成跨组织的共享的产品。
本书旨在向读者介绍这些技术，即统称的管理支持系统（MSS），其核心技术是BI。主题是对企业决策给予支持的BI和分析学。除了传统的决策支持应用，本书提供了很多案例、产品、服务和练习，以及与Web相关的问题，拓展了读者对网络世界的理解。
主要作者简介
埃弗雷姆?特伯恩（Efraim Turban） 美国加州大学伯克利分校工商管理博士，太平洋研究所访问学者，现执教于夏威夷大学。曾先后在香港城市大学、佛罗里达国际大学、加州州立大学长滩分校、东伊利诺伊州大学和南加州大学任教。主要研究领域为：基于网络的决策支持系统、智能代理在电子商务系统中的应用、全球电子商务和协作问题。在众多重要期刊上发表论文100多篇，出版著作20多本。
主要译者简介
万岩 北京邮电大学经济管理学院教授。国防科学技术大学机械制造专业学士和硕士，英国朴茨茅斯大学商学院博士。曾在英国Southampton Institute技术研究中心任助理研究员，在英国朴次茅斯大学任副研究员。多年来从事信息分析（数据挖掘）、决策分析和决策支持，以及信息化对企业和社会经济的影响等方面的教学和研究。发表SCI、CSSCI和ISP检索的论文数篇，出版译著《信息改变了美国》等。
第Ⅰ部分决策支持与商务智能
第1章决策支持系统与商务智能
11不断变化的商业环境及计算机决策支持
12管理决策
13对决策制定的计算机支持
14计算机决策支持的早期框架
15决策支持系统的概念
16商务智能的框架
17从工作系统的角度看决策支持
18管理决策支持的主要工具及技术
19本书的安排
第Ⅱ部分计算机决策支持
第2章决策制定、系统、建模及支持
21决策制定：介绍及概念
22模型
23决策制定的过程
24决策制定：情报阶段
25决策制定：设计阶段
26决策制定：选择阶段
27决策制定：实施阶段
28如何支持决策
第3章决策支持系统的概念、方法论和技术概述
31决策支持系统的配置
32决策支持系统的描述
33决策支持系统的特征及功能
34决策支持系统的分类
35决策支持系统的组件
36数据管理子系统
37模型管理子系统
38用户接口（对话）子系统
39基于知识的管理子系统
310决策支持系统的用户
311决策支持系统的硬件
312决策支持系统的模型化语言：Planners Lab
第4章建模与分析
41管理支持系统建模
42决策支持数学模型的结构
43确定性、不确定性和风险
44使用电子数据表建模的管理支持系统
45数学规划概述
46多目标、灵敏度分析、whatif分析和目标搜索
47决策分析：决策表与决策树
48多标准决策的两两对比法
49问题求解的检索方法
410仿真
411可视化交互式仿真
412定量分析软件包及模型库管理
第Ⅲ部分商务智能
第5章商务智能的数据挖掘
51数据挖掘的基本概念和应用
52数据挖掘应用
53数据挖掘流程
54数据挖掘方法
55数据挖掘软件工具
56有关数据挖掘的夸张说法与误区
第6章人工神经网络与数据挖掘
61神经网络的基本概念
62人工神经网络的学习
63开发基于神经网络的系统
64用灵敏度分析来揭开人工神经网络的黑箱
65一个神经网络项目的范例
66其他常见的神经网络范式
67人工神经网络的应用
第7章文本挖掘与网络挖掘
71文本挖掘的概念与定义
72自然语言处理
73文本挖掘应用
74文本挖掘过程
75文本挖掘工具
76网络挖掘概览
77网络内容挖掘与网络结构挖掘
78网络用法挖掘
79网络挖掘的成功案例
第8章数据仓库
81数据仓库的定义和概念
82数据仓储过程概览
83数据仓库的架构
84数据集成及数据提取、转换和加载过程
85数据仓库开发
86实时数据仓库
87数据仓库管理及安全问题
第9章企业绩效管理
91企业绩效管理概览
92战略：我们想去向何方
93计划：我们如何实现战略
94监控：我们做得如何
95行动与调整：我们怎样能够做得不同
96绩效考核
97企业绩效管理的方法
98企业绩效管理技术及应用
99绩效仪表盘和计分卡
第Ⅳ部分协作、沟通、群支持系统与知识管理
第10章协同计算支持技术与群支持系统
101群体决策制定：特点、过程、收益以及障碍
102通过计算机系统支持小组作业
103决策制定的间接支持工具
104集成的群件套件
105决策制定的直接支持工具：从群决策支持系统到群支持系统
106GDSS/GSS产品工具和成功实施
107新兴的协作支持工具：从IP语音到维基
108设计、计划和项目管理中的协同
109创造力、创意生成以及计算支持
第11章知识管理
111知识管理导论
112组织学习与变革
113知识管理活动
114知识管理的方法
115知识管理中的信息技术
116知识管理系统的实现
117人在知识管理中的作用
118确保知识管理工作的成功
第Ⅴ部分智能系统
第12章人工智能与专家系统
121人工智能的概念和定义
122人工智能领域
123专家系统的基本概念
124专家系统的应用
125专家系统的结构
126知识工程
127适合专家系统的问题域
128专家系统的开发
129专家系统的好处、局限和关键成功因素
1210网络上的专家系统
第13章高级智能系统
131机器学习技术
132基于案例的推理
133遗传算法及其应用的发展
134模糊逻辑和模糊推理系统
135支持向量机
136智能代理
137开发集成的高级智能系统
第Ⅵ部分决策支持系统及商务智能的实现
第14章管理支持系统：趋势及其影响
141RFID及BI应用的新机遇
142现实挖掘
143虚拟世界
144Web 20革命
145虚拟社区
146在线社交网络：基本知识及范例
147云计算与BI
148管理支持系统的影响：综述
149管理支持系统对组织的影响
1410管理支持系统对个人的影响
1411自动化决策制定与经理的工作
1412法律、隐私及道德问题
术语表
基于计算机的决策支持应用正得到大规模发展，诸如IBM、甲骨文、微软等公司正创造新的组织单元，致力于帮助企业运营得更为有效和高效。随着越来越多的决策制定者了解和熟悉计算机与网络，他们开始使用更为计算机化的工具来支持其工作。决策支持系统（DSS）/商务智能（BI），正逐渐从最初作为个人决策的工具，快速演变成跨组织的共享的产品。
本书旨在向读者介绍这些技术，即我们所统称的管理支持系统（MSS），其核心技术是BI。在一些业内人士看来，BI也涉及分析学，这两个概念在本书中可以相互替代。本书介绍了这些技术的基本理论，以及构建和使用这些系统的方式。
在第9版中，变化主要集中在以下领域：BI、数据挖掘以及自动决策系统（ADS）。尽管有这些变化，我们仍然保留了本书的可理解性及用户友好性，以令其成为市场领导者。我们补充了一些其他书中没有的更准确和更新的内容。最后，通过删除一些通用资料以及将一些内容放到网上，我们减少了一些篇幅。在前言中，我们首先对第9版的变化进行介绍，随后对本书的目标及涵盖的内容进行详述。
为完善本书，在第8版作出一些修改的基础上，第9版进一步做了改进。第8版将书中内容从传统的DSS转变为BI，并且与Teradata 校园网络（Terdata University Network，TUN）形成了紧密的联系。这些变化在这一版仍保留下来。第9版补充了技术发展的新内容，删除了过时的内容。主要的变化如下：
●增加新的章节。
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