复旦大学计算机科学技术学院副教授，被评为教育部在线教育研究中心“智慧教学之星”。商务智能被评为上海市精品课程，CMOOC联盟线上线下混合式教学改革项目，获得2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。主持国家自然科学基金2项以及上海市浦江人才以及企业合作课题等20多项项目。已在国内外刊物和学术会议发表论文90多篇。出版著作和教材10多部。获得上海市2015年上海市科技进步二等奖。

第一部分 商务智能基础
第1章 商务智能概论
1．1 商业决策需要商务智能
1．1．1 数据、信息与知识
1．1．2 管理就是决策
1．1．3 决策需要信息和知识
1．1．4 智能型企业
1．1．5 商务智能支持商业决策
1．1．6 新一代的决策支持系统
1．2 商务智能简介
1．2．1 商务智能的概念
1．2．2 商务智能的发展
1．2．3 商务智能的价值
1．3 商务智能系统的功能
1．4 商务智能的应用
本章参考文献
思考题

第二部分 商务智能核心技术
第2章 商务智能系统架构
2．1 商务智能系统的组成
2．2 数据集成
本章参考文献
思考题
第3章 数据仓库
3．1 从数据库到数据仓库
3．2 数据仓库的概念
3．3 数据集市
3．4 元数据
3．5 ETL
3．6 操作型数据存储
3．7 数据仓库模型
3．8 数据挖掘查询语言
3．9 医保数据仓库设计
3．10 数据湖
3．11 数据中台
本章参考文献
思考题
第4章 在线分析处理
4．1 OLAP简介
4．2 OLTP与OLAP的区别
4．3 OLAP操作
4．4 OLAP的分类
4．5 OLAP操作语言
本章参考文献
思考题
第5章 数据挖掘
5．1 数据挖掘的基础
5．1．1 数据挖掘的概念
5．1．2 数据挖掘的发展
5．1．3 数据挖掘的过程
5．1．4 数据挖掘原语与语言
5．1．5 基于组件的数据挖掘
5．1．6 数据可视化
5．1．7 数据挖掘的隐私保护
5．2 数据挖掘的典型应用领域
5．3 数据预处理
5．4 聚类分析
5．4．1 聚类的概念
5．4．2 聚类分析的统计量
5．4．3 常用聚类算法
5．4．4 其他聚类方法
5．4．5 离群点检测
5．5 分类分析
5．5．1 贝叶斯分类器
5．5．2 决策树
5．5．3 支持向量机
5．5．4 反向传播神经网络
5．5．5 其他分类方法
5．6 关联分析
5．6．1 关联规则
5．6．2 Apriori算法
5．6．3 FP增长算法
5．6．4 其他关联规则挖掘算法
5．7 序列模式挖掘
5．7．1 基本概念
5．7．2 类Apriori算法
5．8 回归分析
5．8．1 一元回归分析
5．8．2 多元线性回归分析
5．8．3 其他回归分析
5．9 时间序列分析
5．10 数据挖掘技术与应用的发展方向
本章参考文献
思考题
……

第三部分 商务智能应用
第四部分 商务智能发展
第五部分 实验
附录A Anaconda的安装与使用