POLECAMY
Koszyk
-24%
Zarządzanie wiedzą
Wydawca:
Format:
pdf, ibuk
We współczesnej gospodarce o sukcesie rynkowym przedsiębiorstwa często przesądza wiedza zgromadzona przez jego pracowników oraz zawarta w danych przez nie gromadzonych. W podręczniku została zawarta wiedza dotycząca umiejętności formułowania problemów i wykorzystania metod zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie. Autorzy przedstawili: podstawowe informacje dotyczące zasobów wiedzy w przedsiębiorstwie, wybrane narzędzia zarządzania wiedzą (logika rozmyta, systemy eksperckie, drążenie danych), konkretne przypadki zastosowań biznesowych. Szczególny nacisk autorzy położyli na przekazanie praktycznych umiejętności projektowania i efektywnego wykorzystania informatycznych systemów analityki biznesowej do wspierania analiz finansowych, marketingowych i rynkowych w celu zwiększenia wartości przedsiębiorstwa oraz podniesienia jego konkurencyjności.
Podręcznik jest przeznaczony dla studentów zarządzania w wyższych uczelniach rożnych typów.
| Rok wydania | 2013 |
|---|---|
| Liczba stron | 311 |
| Kategoria | Zarządzanie, organizacja, strategie |
| Wydawca | PWE |
| ISBN-13 | 978-83-208-2113-0 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Wstęp | |
| Rozdział 1. Podstawy zarządzania wiedzą | |
| 1.1. Społeczeństwo informacyjne, społeczeństwo wiedzy | |
| 1.1.1. Od społeczeństwa przemysłowego do społeczeństwa wiedzy | |
| 1.1.2. Istota i cechy społeczeństwa informacyjnego | |
| 1.1.3. Skutki społeczno-gospodarcze zmian | |
| 1.1.4. Przedsiębiorstwo w społeczeństwie informacyjnym | |
| 1.1.5. Społeczeństwo informacyjne w Polsce i na świecie | |
| 1.2. Znaczenie wiedzy w otoczeniu gospodarczym | |
| 1.2.1. Dane — informacja — wiedza | |
| 1.2.2. Okrężny obieg wiedzy | |
| 1.2.3. Wiedza jako zasób, ekonomika wiedzy | |
| 1.3. Zasoby wiedzy w przedsiębiorstwie — klasyfikacja, główne składniki, proces uczenia się organizacji | |
| 1.3.1. Klasyfikacja wiedzy | |
| 1.3.2. Szacowanie zasobów wiedzy w przedsiębiorstwie | |
| 1.3.3. Ewoluowanie przedsiębiorstw—organizacje uczące się i sieciowe | |
| 1.3.4. Pracownik w nowym modelu funkcjonowania przedsiębiorstwa | |
| 1.4. Rola i znaczenie zarządzania wiedzą | |
| 1.4.1. Rozwój zarządzania wiedzą | |
| 1.4.2. Istota zarządzania wiedzą | |
| 1.4.3. Metody, techniki i strategie zarządzania wiedzą | |
| 1.4.4. Ilościowe a jakościowe zarządzanie wiedzą | |
| 1.4.5. Zarządzanie wiedzą a przewaga konkurencyjna | |
| 1.5. Technologie informacyjne w zarządzaniu wiedzą | |
| 1.5.1. Pozyskiwanie wiedzy z otoczenia | |
| 1.5.2. Zarządzanie wiedzą o klientach | |
| 1.5.3. Wiedza w systemach rozproszonych i organizacjach sieciowych | |
| 1.6. Pytania kontrolne | |
| Rozdział 2. Zarządzanie wiedzą w praktyce | |
| 2.1. Kluczowe procesy zarządzania wiedzą | |
| 2.1.1. Lokalizowanie zasobów wiedzy | |
| 2.1.2. Pozyskiwanie wiedzy | |
| 2.1.3. Zachowywanie wiedzy | |
| 2.1.4. Stosowanie wiedzy | |
| 2.1.5. Przykłady wybranych procesów zarządzania wiedzą | |
| 2.2. Rozwijanie wiedzy | |
| 2.2.1. Wiedza a innowacje w przedsiębiorstwach | |
| 2.2.2. Procedury rozwoju wiedzy | |
| 2.2.3. Przykłady zastosowań rozwiązań informatycznych w rozwoju wiedzy | |
| 2.3. Poziomy zarządzania wiedzą | |
| 2.3.1. Zarządzanie wiedzą a zarządzanie przedsiębiorstwem | |
| 2.3.2. Zarządzanie normatywne, strategiczne i operacyjne | |
| 2.3.3. Studium przypadku zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie | |
| 2.4. Pytania kontrolne | |
| Rozdział 3. Projektowanie systemów ekspertowych | |
| 3.1. Procesy przetwarzania wiedzy | |
| 3.1.1. Formy wiedzy w przedsiębiorstwie | |
| 3.1.2. Etapy procesu przetwarzania wiedzy | |
| 3.2. Systemy ekspertowe — istota, struktura i działanie | |
| 3.2.1. Istota systemu ekspertowego i różnice w stosunku do innych rozwiązań | |
| 3.2.2. Rozwój systemów ekspertowych | |
| 3.2.3. Klasyfikacja systemów ekspertowych | |
| 3.2.4. Struktura i zasada działania systemu ekspertowego | |
| 3.3. Identyfikacja problemów dla systemów ekspertowych | |
| 3.3.1. Cechy charakterystyczne problemów rozwiązywanych za pomocą systemów ekspertowych | |
| 3.3.2. Ocena celowości budowania systemu ekspertowego dla wybranego problemu — koszty a zyski | |
| 3.3.3. Studium przypadku opłacalności wdrożenia systemu ekspertowego | |
| 3.4. Proces pozyskiwania wiedzy do systemu ekspertowego | |
| 3.4.1. Metody pozyskiwania wiedzy | |
| 3.4.2. Przykłady opracowań formularzy pozyskiwania wiedzy | |
| 3.4.3. Przykłady zastosowań drzew decyzyjnych | |
| 3.4.4. Ramowe koncepcje uczenia się organizacji na przykładach przedsiębiorstw | |
| 3.5. Metody reprezentacji wiedzy | |
| 3.5.1. Deklaratywne metody reprezentacji wiedzy | |
| 3.5.2. Proceduralne metody reprezentacji wiedzy | |
| 3.6. Zapis baz wiedzy w systemie ekspertowym . | |
| 3.6.1. Przykład zastosowania systemu PC-Shell w technologicznym przygotowaniu produkcji | |
| 3.6.2. Przykład zastosowania języka PROLOG w zapisie wiedzy w systemie ekspertowym | |
| 3.7. Weryfikacja baz wiedzy | |
| 3.7.1. Eliminowanie nadmiarowości wiedzy | |
| 3.7.2. Usuwanie sprzeczności wiedzy | |
| 3.7.3. Badania kompletności baz wiedzy | |
| 3.8. Zastosowanie systemów uczenia się maszyn w bazach wiedzy | |
| 3.8.1. Metody uczenia się maszyn | |
| 3.8.2. Przykłady zastosowań systemów uczących się | |
| 3.9. Pytania kontrolne | |
| Rozdział 4. Zastosowanie logiki rozmytej w budowie systemów zarządzania wiedzą | |
| 4.1. Elementy logiki rozmytej w reprezentacji wiedzy | |
| 4.1.1. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych | |
| 4.1.2. Zastosowanie współczynników pewności w reprezentacji wiedzy | |
| 4.2. Wnioskowanie rozmyte | |
| 4.2.1. Modele rozmyte w systemach zarządzania wiedzą | |
| 4.2.2. Metody wnioskowania rozmytego | |
| 4.3. Systemy rozmyte | |
| 4.3.1. Budowa systemów rozmytych | |
| 4.3.2. Przykład zastosowania systemu rozmytego w projektowaniu procesów produkcyjnych | |
| 4.4. Pytania kontrolne | |
| Rozdział 5. Drążenie danych | |
| 5.1. Zarządzanie wiedzą firmy ukrytą w danych | |
| 5.1.1. Cele i strategie zarządzania wiedzą przedsiębiorstwa | |
| 5.1.2. Informacje pozyskiwane z danych | |
| 5.1.3. Przetwarzanie danych we wspomaganiu decyzji biznesowych | |
| 5.2. Ogólna charakterystyka drążenia danych | |
| 5.2.1. Pojęcia podstawowe | |
| 5.2.2. Metodyka projektu | |
| 5.2.3. Kryteria wyboru metody lub modelu | |
| 5.2.4. Weryfikacja modeli i ocena wyników | |
| 5.2.5. Miary błędów | |
| 5.3. Wstępna analiza danych | |
| 5.3.1. Czyszczenie i przekształcenia danych | |
| 5.3.2. Podział danych na próby: uczącą, walidacyjną i testową | |
| 5.3.3. Analizy struktur wielowymiarowych OLAP | |
| 5.4. Analizy wielowymiarowe | |
| 5.4.1. Regresja wieloraka | |
| 5.4.2. Analiza skupień | |
| 5.4.3. Skalowanie wielowymiarowe | |
| 5.4.4. Analiza czynnikowa | |
| 5.4.5. Analiza składowych głównych PCA | |
| 5.4.6. Analiza składowych niezależnych ICA | |
| 5.4.7. Analiza dyskryminacyjna | |
| 5.4.8. Graficzne metody prezentacji danych wielowymiarowych | |
| 5.5. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne | |
| 5.5.1. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne C&RT | |
| 5.5.2. Drzewa decyzyjne CHAID | |
| 5.6. Metody sztucznej inteligencji w drążeniu danych | |
| 5.6.1. Neuronowe sieci wielowarstwowe typu MLP i RBF | |
| 5.6.2. Sieci samoorganizujące Kohonena — SOM | |
| 5.6.3. Metoda wektorów nośnych — SVM | |
| 5.6.4. Algorytmy ewolucyjne | |
| 5.7. Przykłady zastosowań drążenia danych | |
| 5.7.1. Wybór metod analizy w opracowywaniu rozwiązania | |
| 5.7.2. Analiza szeregów czasowych—prognozowanie krótkoterminowe cen produktów sezonowych | |
| 5.7.3. Modelowanie złożonych systemów—prognozowanie cen akcji na rynku kapitałowym | |
| 5.7.4. Klasyfikacja—diagnostyka i identyfikacja produktów roślinnych | |
| 5.8. Pytania kontrolne | |
| Rozdział 6. Systemy hybrydowe | |
| 6.1. Kategorie i struktura systemów hybrydowych | |
| 6.1.1. Struktury równoległe | |
| 6.1.2. Struktury sekwencyjne | |
| 6.1.3. Zanurzenia | |
| 6.2. Systemy transformacyjne | |
| 6.2.1. Neuronowe systemy ekspertowe | |
| 6.2.2. Sieci ekspertowe | |
| 6.2.3. Semantyczne sieci neuronowe | |
| 6.3. Systemy neuronowo-rozmyte | |
| 6.3.1. Rozmyte sieci neuronowe | |
| 6.3.2. Neuronowe systemy wnioskowania rozmytego | |
| 6.3.3. Klasyfikacja neuronowo-rozmyta | |
| 6.4. Pytania kontrolne | |
| Rozdział 7. Wielowymiarowe systemy pomiaru wiedzy | |
| 7.1. Podstawowe poziomy pomiaru wiedzy | |
| 7.1.1. Pomiar wiedzy a cele zarządzania wiedzą | |
| 7.1.2. Pomiary wiedzy na poziomach zarządzania przedsiębiorstwem | |
| 7.2. Podstawy systemów pomiaru wiedzy | |
| 7.2.1. Schemat przyczynowo-skutkowy | |
| 7.2.2. Zrównoważona karta wyników | |
| 7.2.3. Podstawowe grupy wskaźników pomiaru wiedzy | |
| 7.3. Przykład budowy wielowymiarowego systemu pomiaru wiedzy | |
| 7.4. Pytania kontrolne | |
| Rozdział 8. Wdrażanie i użytkowanie systemów zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie | |
| 8.1. Wdrażanie systemów zarządzania wiedzą | |
| 8.1.1. Przygotowanie profilu wiedzy przedsiębiorstwa | |
| 8.1.2. Znaczenie kultury organizacyjnej | |
| 8.1.3. Przykładowe opracowanie obszarów kompetencji | |
| 8.2. Wdrażanie i eksploatacja systemów ekspertowych | |
| 8.2.1. Systemy ekspertowe jako systemy złożone | |
| 8.2.2. Planowanie i przygotowywanie procedury wdrożeniowej | |
| 8.2.3. Realizacja wdrożenia systemu | |
| 8.2.4. Eksploatacja systemu i jego dostosowywanie do potrzeb użytkownika | |
| 8.3. Wdrażanie i eksploatacja systemów drążenia danych | |
| 8.3.1. Identyfikacja potrzeb | |
| 8.3.2. Realizacja wdrożenia systemu | |
| 8.3.3. Dostosowanie systemu do potrzeb użytkownika | |
| 8.4. Pytania kontrolne | |
| Zakończenie | |
| Słownik ważniejszych pojęć | |
| Bibliografia | |
| Indeks | |
KUP NA PREZENT
Zarządzanie wiedzą
34,12 zł
Uzupełnij informacje na temat odbiorcy.
Produkt został pomyślnie dodany do koszyka.
Nieudana próba zakupu produktu. Spróbuj jeszcze raz.
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
