| 将计算机技术与经济管理有机结合，融理论、应用开发、案例与实验于一体，实用性强。内容新颖，涉及面广，可供不同层次读者选用。 |
| 朱顺泉，管理科学博士，应用经济学博士后，管理科学教授，中国软科学研究会理事。主持教育部教育教学改革项目1项、省哲学社会科学基金2项、厅及其他科研项目8项，获省市社会科学奖2项，独立出版著作10余部，代表性著作有：《管理决策信息系统》、《电子商务信息系统》、《优化与统计应用》、《投资学》、《理财信息化》、《企业信用评分方法及应用》等：在Lecture Notes in Decision Sciences、系统工程理论与实践、管理工程学报、经济数学、数理统计与管理、统计与决策、统计与信息论坛、中国管鲤信息化等重要刊物上发表学术论文80余篇：主要研究方向与兴趣：管理决策信息系统、优化与统计应用、计量经济分析、公司金融、投资学、金融工程等。 |
| 第1篇 基本概念与技术篇 第1章 管理信息系统的概念与技术基础 1.1 管理、信息与系统 1.2 信息系统 1.3 管理信息系统 1.4 建立管理信息系统的社会基础 1.5 建立管理信息系统的技术基础 习题 第2篇 系统开发理论篇 第2章 管理信息系统的开发途径与方法 2.1 生命周期法 2.2 原型法 2.3 面向对象方法 习题 第3章 管理信息系统的系统规划与分析 3.1 系统调查与系统规划 3.2 可行性研究 3.3 数据流程图 3.4 数据字典 3.5 数据存储的规范化方法 3.6 处理逻辑的表达方法 习题 第4章 管理信息系统的系统设计 4.1 系统划分和模块设计的原则 4.2 结构化设计策略 4.3 代码设计 4.4 数据库设计 4.5 界面设计 4.6 可靠性设计 4.7 处理设计 习题 第5章 管理信息系统的系统实施 5.1 程序设计 5.2 系统调试 5.3 系统安装 5.4 系统维护 5.5 系统评价 习题 第3篇 应用信息系统篇 第6章 决策支持系统与人工智能 6.1 决策支持系统(DSS) 6.2 数据仓库与数据挖掘 6.3 人工智能(AI) 习题 第7章 企业资源计划、供应链管理与客户关系管理 7.1 企业资源计划(ERP)的原理 7.2 企业资源计划(ERP)功能模块 7.3 ERP实施 7.4 SCM供应链管理 7.5 CRM客户关系管理 7.6 企业CRM与ERP建设分析 习题 第4篇 应用系统开发篇 第8章 用Visual Foxrpo 6.0与Excel XP/2007开发账务处理与报表信息系统 8.1 会计信息系统开发概述 8.2 会计信息系统的系统初始化处理 8.3 凭证表的建立与凭证数据的输入 8.4 登记总分类账 8.5 登记现金日记账和银行存款日记账 8.6 登记明细账 8.7 资产负债数据表文件的建立和数据生成 8.8 损益表数据表文件的建立和数据生成与输出 8.9 会计信息系统主程序、主界面及菜单设计 8.10 会计信息系统的Excel XP/2007实现方法 习题 第9章 用Visual Basic 6.0开发账务处理与报表管理系统 9.1 系统初始化 9.2 凭证管理Visual Basic 6.0程序设计 9.3 登记总账的VB6.0代码设计 9.4 登记现金日记账VB6.0代码设计 9.5 登记银行存款日记账VB6.0代码设计 9.6 登记明细账VB6.0代码设计 9.7 生成损益表数据VB6.0代码设计 习题 第10章 用Borland C++ Builder6.0开发账务处理与报表管理信息系统 10.1 系统功能 10.2 开发和运行 10.3 系统总体技术方案 10.4 模块具体设计说明 10.5 用户口令设置 10.6 科目设置 10.7 凭证处理 10.8 账簿处理 10.9 损益生成 10.10 资负生成 习题 第11章 网上管理信息系统设计 11.1 网上管理信息系统规划 11.2 系统的设计编程与测试运行环境 11.3 系统主页界面的设计 11.4 数据库与数据表的设计与功能 11.5 购物网站各主要模块的编程及其功能 习题 第5篇 案例与实验篇 第12章 管理决策信息系统案例与实验 12.1 库存管理信息系统的分析、设计和实施 12.2 投资项目决策的计算机实现 12.3 Black-Scholes期权定价模型的计算机实现 12.4 二项式期权定价模型的计算机实现 12.5 企业筹资方式的计算机实现 12.6 筹资成本计算的计算机实现 12.7 含个人所得税计算的工资表模型的计算机实现 12.8 个人理财计划的计算机实现 12.9 最佳现金持有量决策模型的计算机实现 12.10 最佳订货批量决策模型的计算机实现 12.11 投资组合优化模型的计算机实现 第6篇 数据挖掘及其应用篇 第13章 数据挖掘导论 13.1 数据挖掘概述 13.2 数据挖掘方法 13.3 数据挖掘过程 第14章 判断树与神经网络 14.1 判断树分类分析 14.2 反向传播神经网络分类分析 第15章 聚类分析与关联分析 15.1 K-means聚类分析 15.2 Kohonen聚类分析 15.3 关联规则分析 15.4 结果分析 15.5 聚类分析中距离的计算方法 主要参考文献 |
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