سرفصل های هوش تجاری در دانشگاه های مختلف جهان

صفحه 1:
دورس سوطصل هاي. دون تهلری شو دلنشگله هلی مختلف. جهلن 

صفحه 2:
درس هوش تجاری در دانشگاه ملی سئول 

صفحه 3:
بدست آوردن داده از یک پایگاه داده رابطه ای موجود با استفاده از ‎SQL‏ ابزارهای تولید گزارش. تفسیر . توسعه و ارزیابی فرآیند و مدل های داده ی استفاده شده در پشتیبانی از نرم افزارهای تجاری و هوش تجاری. پیاده سازی یک پایگاه داده رابطه ای برای پشتیبانی از عملیات تجاری پیاده سازی یک ۱۷۷/۵۲6۳۵۱56 ۵6۵ظ ‎wl» Relational‏ فراهم کردن گزارش هوش تجاری ایجاد مکمب های داده ی چند بعدی و استفاده از ابزارهای جدول محور و چارت محور برای تحلیل انها 

صفحه 4:
COURSE MATERIALS McAfee, A., Business Intelligence Software at SYSCO, Harvard Business School, 5-604-103, June 14, 2004 (will .be distributed in class) 

صفحه 5:
مقدمه معماری سیستم های اطلاعاتسی, مروری بر قرآیند توسعه سیستم, ‎COLE‏ ‎Information System Application‏ پایگاه داده رابطه ای و ‎SQL‏ Single Table (select) Retrieval .) al, cob ‏تعاریف پایگاه‎ Queries مفاهیم هوش تجاری SYSCO Case Study Introduction and Discussion. ERP Software and database requirement. Data ‎xu. Warehouses‏ فیس‌جوشت_جلری 

صفحه 6:
SQL Continued تجمیع داده: گروهی از كوثرى ها و جدول هاى محور. معرفى مدلسازى داده مفاهيم بايه : موجوديت هاء خصوصیات. روابط و محدودیت ها بررسى مجدد ‎SQL‏ کوثری های چند جدولی : ‎join,Union,Nested‏ کوثری های نگهداری داده : درجحذفویرایش 

صفحه 7:
سیللبس- دیس - ادلمه کاربرد های هوش تجاری ‎Data Warehouse Schemas : Operational and Star Schemas‏ جارت ها و جدول هاى محور. داشبوردهاى اجرابى سیستم های تجاری پرازش تراکنش در چرخه ی ‎General Ledger Integration wp.‏ تطیل هوش تجاری و كزارش بازبينى مدل هاى فرآيندى. معرفى 58000 6356 ۷۵61 ess Systems Revisited and Web Systems Bu: ‏بازبتی چرخه سود‎ Web Storefront - Registration , Profile , Shopping , Shopping cart , Checkout , Credit Card Processing , Order Tracking Web Fulfillment - Shipping , Sales Analysis , Product Management 

صفحه 8:
درس هوش تجاری در دانشگاه هند در این دانشگاه درسی مشابه با داده کاوی در هوش تجاری (655 81151 ‎(Intelligence using Data Mining‏ تدريس مى شود 

صفحه 9:
درک افزایش محیط های غنی داده ای در اقتصاد جهانی امروز و قرار گرفتن در معرض فرصت های سرویس هوش تجاری مرتبسط که وجود ذارند. فراهم كردن يك درك عملى از روش هاى كليدى دسته بندى ؛ پیش بيتى ‎٠‏ ساده سازی و شناسایی که همه ی اینها در قلب داده کاوی هستند. تصمیم گیری در مورد اینکه چه وقت از کدام تکنیک استفاده کنیم پیاده سازی تکنیک های اصلی با استفاده از 800-1۳ ۶8*66۱ کسب کردن سرمایه فکری لازم برای فراهم کردن سرویس های تجزیه و تحلیل تجاری 

صفحه 10:
PROPOSED READING Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel with XLMiner” by Galit Shmueli, Nitin R. .Patel and Peter C Bruce, Wiley, 2007. (We will hereafter refer to this is SPB2007) 

صفحه 11:
COURSE SYLLABUS What is data mining? + Data partitioning + Training, validation and holdout samples + Open ended exploration as opposed to a strict view on inference + Oversampling rare events + Danger of overfitting Exploratory data analysis + Data pre-processing + Visualization + Variable reduction, principal components + Curse of dimensionality 

صفحه 12:
COURSE- SYLLABUS(CONTINUE) Supervised learning - Classification and Prediction Judging classification and predictive performance + The concept of lift * Multiple linear regression ۰ Model selection Simple Classification Schemes Naive Bayes + k-Nearest Neighbors + Classification and Prediction CART + Logistic regression + Discriminant analysis 

صفحه 13:
Affinity Analysis + Association Rules Unsupervised Learning K-means clustering + Hierarchical clustering + 

صفحه 14:
1 درس هوش تجاری در دانشگاه ‎Jonkoping‏ 

صفحه 15:
هدف از این درس این است که دانشجویان جایگاه هوش تجاری را هم از جنبه ی تکنیکی و هم از جنبه ی سازمانی و روش های یافتن مزایای تجاری را درک کنند. 

صفحه 16:
COURSE CONTENT Data warehousing Business analytics Performance and Strategy Information storing and retrieval Semantics and ontologies Handling unformatted information 

صفحه 17:
COURSE CONTENT Handling information with many different formats Information logistics Interpreting information and learning 

صفحه 18:
درس هوش تجاری در دانشگاه ‎Linnaeus‏ 

صفحه 19:
EXPECTED LEARNING OUTCOME Collect information from external as well as internal source Store and analyze gathered information Deliver information to the correct person in the correct format 

صفحه 20:
CONTENT Exterior environment analysis Supply chain Decision support system Data warehousing Data mining Online Analytical Process (OLAP) 

صفحه 21:
درس هوش تجاری در دانشگاه ‎Blekinge‏ 

صفحه 22:
بدست آوردن دلنش در مورد اينکه چطور مولفه های تکنیکی هوش تجاری در نظريه اداره مى شود. گسترش توانلیی انتقال و مرتبط کردن یک دانش رسمی نظری به دانش عملی توانایی بکار بردن انواع مختلف پرویّه های اجرایی که مرتبط به قناوری اطلاعات هستند. كسب كردن درك هوش تجارى براى يادكيرى در عمل کسب کردن دانش تکنولوژی مدرن و فرصت های تجاریش 

صفحه 23:
معرقی حوزه های هوش تجاری فرآیندهای هوش تجاری جایگاه و تکالیف تحقیقات هوش عمومی و خصوصی استراتژی های جمع آوری اطلاعات تفاوت بین هوش, اطلاعات و داده مزایای رقابتی و عدم تقارن اطلاعات جایگاه آکادمیک و سازمانی کارکردهای هوش فرآیندهای کاری هوش استراتژی ها و نیزمندی هوش در جمع آوری اطلاعات هدایت سیستم ها ی هوشمند به سمت کوتاه کردن چرخه ی تولید محصول ارتباط تخلیل های صنعتی و شرکنی 

صفحه 24:
گسترش مدل های هوش و عملکرد تجزیه و تحلیلی یک مدل هوشمند عمومی انتخاب و انجام تجزیه و تحلیل شرایط مورد نیاز در مراحل مختلف چرخه ی هوش محدوده و منطق زبان برای تجزیه و تحلیل نرم افزار هوش تجاری و هوش تجاری در وب محدودیت های اخلاقی و قانونی در سازمان های خصوصی نرم افزار ‏ و فرصت های ‎Bubs‏ 

صفحه 25:
تجهیزات تکنیکی هوش نظریه تکنیک های مدرن در تجزیه و ‎Crypto alos‏ اداره و سازمان دهی یک تیم اظ یادگیری . توسعه ی شخصی و فناوری اطلاعات 

صفحه 26:


صفحه 27:
اريف موشستدى ب 81 On-Line Analytical and Transaction Processing أترفيس هوش تجار ‎Data Warehousing‏ ‎Data Mining‏ ‎Intelligent Decision Support System‏ ‎Intelligent Agent‏ ‎Knowledge Management System‏ ‎Bib sah‏ و يدون تار ‎CRM & SCM.‏ ‎cele cane‏ Enterprise information Management ‘Resource Planning اسثراتزى هلى جمع أورى اطلامات مرح اتجام يك يروز مهتدسى نها سیستم هایهوش تجار oe <i se Ni 3 5 = ۶ A ۰ <a > =<