分析已經(jīng)成為這十年的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。IBM、Oracle、Microsoft等公司正在創(chuàng)建專注于分析的新組織單元，這有助于企業(yè)提高效率。決策者正在利用數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)工具做出更好的決策，甚至消費(fèi)者也在直接或間接地使用分析工具，來對(duì)購物、醫(yī)療保健和娛樂等日�；顒�(dòng)做出決策。商業(yè)分析（BA）/數(shù)據(jù)科學(xué)（DS）/決策支持系統(tǒng)（DSS）/商務(wù)智能（BI）領(lǐng)域發(fā)展迅速，更專注于創(chuàng)新的方法和應(yīng)用程序，以利用甚至在之前的一段時(shí)間沒有捕獲到（更不用說以任何重要的方式進(jìn)行分析）的數(shù)據(jù)流。客戶關(guān)系管理、銀行和金融業(yè)、醫(yī)療保健和醫(yī)藥、體育和娛樂、制造業(yè)和供應(yīng)鏈管理、公用事業(yè)和能源，以及幾乎所有可以想象的行業(yè)每天都會(huì)出現(xiàn)新的應(yīng)用程序。
本書的主題是用于支持企業(yè)決策的分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)。除了傳統(tǒng)的決策支持應(yīng)用程序外，此版本還通過介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)、聊天機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)和與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的使能技術(shù)，并提供示例，帶領(lǐng)讀者深入了解各種類型的分析。我們強(qiáng)調(diào)這些技術(shù)是現(xiàn)代商業(yè)分析系統(tǒng)的新興組成部分。人工智能技術(shù)通過實(shí)現(xiàn)自主決策和支持決策過程中的步驟，對(duì)決策產(chǎn)生重大影響。人工智能和分析相互支持，通過協(xié)同來協(xié)助決策。
本書的目的是向讀者介紹通常稱為分析或商業(yè)分析（眾所周知的其他名稱還有決策支持系統(tǒng)、執(zhí)行信息系統(tǒng)和商務(wù)智能等）的技術(shù)，可以等價(jià)地使用這些術(shù)語。本書介紹用于設(shè)計(jì)和開發(fā)這些系統(tǒng)的基本方法及技術(shù)。此外，我們還介紹人工智能的基本原理以及獨(dú)立的決策支持規(guī)程。
我們遵循EEE（接觸、體驗(yàn)、探索）方法來介紹這些主題。本書主要介紹各種分析技術(shù)以及它們的應(yīng)用。我們的想法是，讀者將從其他組織如何使用分析做出決策或獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)受到啟發(fā)。我們相信，這種接觸學(xué)習(xí)的方法以及如何實(shí)現(xiàn)它是學(xué)習(xí)分析的關(guān)鍵。在描述這些技術(shù)時(shí)，我們還介紹了可用于開發(fā)此類應(yīng)用程序的特定軟件工具。本書不局限于任何一個(gè)軟件工具，因此讀者可以使用任何數(shù)量的可用軟件工具體驗(yàn)這些技術(shù)。每一章都有具體建議，但是讀者可以使用許多不同的軟件工具。后，我們希望這種接觸和體驗(yàn)?zāi)軌蚣��?lì)讀者探索這些技術(shù)在各自領(lǐng)域的潛力。
第11版中所做的改進(jìn)主要集中在三個(gè)方面：重組、內(nèi)容更新（包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、聊天機(jī)器人和機(jī)器人技術(shù)）和更清晰的焦點(diǎn)。盡管本書內(nèi)容有了許多變化，但我們?nèi)匀槐３至诉^去幾十年使本書成為暢銷書的全面性和用戶友好性。我們還優(yōu)化了本書的篇幅和內(nèi)容：去除了舊的、多余的材料，添加和組合了與當(dāng)前趨勢(shì)相符的材料。后，我們提供了沒有在任何其他書中出現(xiàn)過的準(zhǔn)確和更新的材料。接下來我們將詳細(xì)描述第11版的變化。
第11版有什么新內(nèi)容
為了改進(jìn)內(nèi)容并與不斷發(fā)展的技術(shù)趨勢(shì)保持同步，本版本進(jìn)行了一次重大重組，以更好地反映當(dāng)前對(duì)分析及其支持的技術(shù)的關(guān)注。本書的前三個(gè)版本從傳統(tǒng)的DSS轉(zhuǎn)換為BI，然后從BI轉(zhuǎn)換為BA，并與Teradata大學(xué)網(wǎng)絡(luò)（TUN）建立了緊密的聯(lián)系。以下總結(jié)了對(duì)本版本所做的主要更改。
新組織。本書現(xiàn)在主要圍繞兩個(gè)主題進(jìn)行組織：不同類型的分析的動(dòng)機(jī)、概念和方法（主要集中在預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析上）；驅(qū)動(dòng)現(xiàn)代分析領(lǐng)域的新技術(shù)，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、智能/機(jī)器人協(xié)作輔助系統(tǒng)等。全書共五部分。部分（第1～3章）介紹分析與人工智能：第1章介紹決策支持和相關(guān)技術(shù)的歷程，首先簡要介紹經(jīng)典的決策和決策支持系統(tǒng)，然后介紹商務(wù)智能，后介紹分析、大數(shù)據(jù)和人工智能；第2章對(duì)人工智能進(jìn)行更深入的介紹；第3章介紹數(shù)據(jù)問題以及描述性分析，包括統(tǒng)計(jì)概念和可視化。第二部分（第4～7章）介紹預(yù)測(cè)性分析和機(jī)器學(xué)習(xí)：第4章介紹數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和數(shù)據(jù)挖掘過程；第5章介紹用于預(yù)測(cè)性分析的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；第6章介紹深度學(xué)習(xí)和認(rèn)知計(jì)算；第7章關(guān)注文本挖掘應(yīng)用以及Web分析，包括社交分析、情感分析等。第三部分（第8和9章）介紹規(guī)范性分析和大數(shù)據(jù)：第8章討論規(guī)范性分析，包括優(yōu)化和仿真；第9章介紹大數(shù)據(jù)分析的更多細(xì)節(jié)，還介紹基于云的分析和位置分析。第四部分（第10～13章）介紹機(jī)器人、社交網(wǎng)絡(luò)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)：第10章介紹工業(yè)和消費(fèi)者應(yīng)用中的機(jī)器人，并研究這些設(shè)備對(duì)未來社會(huì)的影響；第11章著重于協(xié)作系統(tǒng)、眾包；第12章回顧個(gè)人助理、聊天機(jī)器人，以及這個(gè)領(lǐng)域令人興奮的發(fā)展；第13章研究物聯(lián)網(wǎng)及其在決策支持和智能社會(huì)中的潛力。第五部分（第14章）簡要討論分析以及人工智能的安全、隱私和社會(huì)層面的內(nèi)容。
新的章節(jié)。我們應(yīng)該注意到，本書包含的幾章已在《商務(wù)智能：數(shù)據(jù)分析的管理視角（原書第4版）》（Pearson，2018）（以下簡稱BI4e）中提供。這些章節(jié)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容在編入本書之前已經(jīng)有所更新，但下面各章的變化更為顯著。當(dāng)然，BI4e的一些章節(jié)并沒有包含在本書的前幾個(gè)版本中。
第2章　該章介紹了人工智能的基本原理，概述了人工智能的優(yōu)點(diǎn)，并將人工智能與人類智能進(jìn)行了比較，描述了人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。通過會(huì)計(jì)、金融服務(wù)、人力資源管理、市場(chǎng)營銷和CRM以及生產(chǎn)運(yùn)營管理中的示例應(yīng)用說明了人工智能給業(yè)務(wù)帶來的好處（全新）。
第6章