編輯推薦
根據人力資源和社會保障部、工業和信息化部文件,計算機技術與軟件專業技術資格(水平)考試納入全國專業技術人員職業資格證書製度的統一規劃。通過考試獲得證書的人員,錶明其已具備從事相應專業崗位工作的水平和能力,用人單位可根據工作需要從獲得證書的人員中擇優聘任相應專業技術職務(技術員、助理工程師、工程師、高級工程師)。計算機技術與軟件專業實施全國統考試後,不再進行相應專業技術職務任職資格的評審工作。
內容簡介
《電子商務設計師教程》作為中級職稱的軟考指定教材,具有比較指導意義。
《電子商務設計師教程》在《電子商務設計師考試大綱》的指導下,將電子商務係統基礎知識和電子商務係統分析與設計應用技術分16章進行闡述,基本覆蓋瞭大綱主要內容。考生在學習《電子商務設計師教程》內容的同時,還須對照考試大綱(2013版),認真學習大綱的知識點,並結閤行業的新發展動態,更新知識。
《電子商務設計師教程》適閤參加本考試的考生和大學在校生作為教材。
內頁插圖
目錄
第1章 電子商務基礎
1.1 電子商務及其發展
1.1.1 電子商務概念、功能、基本特徵
1.1.2 電子商務發展動態
1.1.3 EFT和EDI基礎
1.2 電子商務模式
1.2.1 電子商務模式概述
1.2.2 82B模式
1.2.3 82C模式
1.2.4 電子政務
1.3 電子商務經濟學基礎
1.3.1 商品經濟及其基本規律
1.3.2 市場機製及其構成要素
1.3.3 博弈論與信息經濟學
1.3.4 雙邊市場
1.4 電子商務管理學基礎知識
1.4.1 泰勒製和科學管理原理
1.4.2 信息管理與管理信息係統
1.4.3 係統規劃的內容與方法
1.4.4 決策理論與方法
1.4.5 平颱運營與管理
1.5 常見電子商務應用係統
1.5.1 企業資源計劃係統
1.5.2 供應鏈管理係統
1.5.3 客戶關係管理係統
1.5.4 知識管理及決策支持係統
1.5.5 辦公自動化係統
1.5.6 企業流程管理
本章小結
第2章 計算機係統基礎
2.1 計算機硬件基礎
2.1.1 計算機硬件基本組成
2.1.2 中央處理器
2.1.3 存儲器
2.1.4 常用I/O設備
2.2 計算機軟件基礎
2.2.1 操作係統基礎
2.2.2 程序設計語言基礎
2.3 數據庫係統基礎
2.3.1 數據庫技術的産生與發展
2.3.2 數據庫技術基本理論
2.3.3 數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘
2.4 計算機網絡基礎
2.4.1 計算機網絡的基本概念
2.4.2 網絡體係結構及協議標準
2.5 Internet技術
2.5.1 TCP/IP基本概念
2.5.2 Internet的IP地址及域名
2.5.3 Intranet、Extranet和VPN
本章小結
第3章 電子商務信息安全
3.1 信息安全基本概念
3.2 電子商務安全基本概念
3.2.1 電子商務安全體係
3.2.2 電子商務安全策略
3.3 加密技術
3.3.1 基本概念
3.3.2 對稱密鑰密碼體製
3.3.3 非對稱密鑰密碼體製
3.3.4 數字信封
3.4 認證技術
3.4.1 身份認證
3.4.2 數字簽名
3.4.3 數字證書與認證機構
……
第4章 電子支付技術與係統
第5章 現代物流與供應鏈管理
第6章 網絡營銷
第7章 電子商務程序設計基礎
第8章 電子商務新技術與新應用
第9章 電子商務法概述
第10章 電子商務係統規劃與設計
第11章 電子商務係統建設
第12章 電子商務係統的測試
第13章 電子商務係統的管理與推廣
第14章 項目管理及計劃控製
第15章 電子商務案例分析
第16章 專業英語
精彩書摘
1.數據倉庫技術
數據倉庫是一種隻讀的、用於分析的數據庫,常常作為決策支持係統的底層。它從大量的事務型數據庫中抽取數據,並將其清理、轉換為新的存儲格式,即為瞭決策目標而把數據聚閤在一種特殊的格式中。數據倉庫之父W.H.Inmon對數據倉庫的定義是:數據倉庫是支持管理決策過程的、麵嚮主題的、集成的、隨時間變化的、但信息本身相對穩定的數據集閤。其中,“主題”是指用戶使用數據倉庫輔助決策時所關心的重點問題,每一個主題對應一個客觀分析領域,如銷售、成本、利潤的情況等。那麼,所謂“麵嚮主題”就是指數據倉庫中的信息是按主題組織的,按主題來提供信息。“集成的”是指數據倉庫中的數據不是業務處理係統數據的簡單拼湊與匯總,而是經過係統地加工整理,是相互一緻的、具有代錶性的數據。所謂“隨時間變化”,是指數據倉庫中存儲的是一個時間段的數據,而不僅僅是某一個時點的數據,所以主要用於進行時間趨勢分析。一般數據倉庫內的數據時限為5年至10年,數據量也比較大。“信息本身相對穩定”,是指數據一旦進入數據倉庫,一般情況下將被長期保留,變更很少。
數據倉庫,是在數據庫已經大量存在的情況下,為瞭進一步挖掘數據資源、為瞭決策需要而産生的,它並不是所謂的“大型數據庫”。數據倉庫的方案建設的目的,是為前端查詢和分析作為基礎,由於有較大的冗餘,所以需要的存儲也較大。為瞭更好地為前端應用服務,數據倉庫往往有如下幾點特點:
(1)數據效率足夠高。數據倉庫的分析數據一般分為日、周、月、季、年等,可以看齣,日為周期的數據要求的效率最高,要求24小時甚至12小時內,客戶能看到昨天的數據分析。由於有的企業每日的數據量很大,設計不好的數據倉庫經常會齣問題,延遲1-3日纔能給齣數據,顯然不行的。
(2)數據質量足夠好。數據倉庫所提供的各種信息,肯定要準確的數據,但由於數據倉庫流程通常分為多個步驟,包括數據清洗,裝載,查詢,展現等等,復雜的架構會更多層次,那麼由於數據源有髒數據或者代碼不嚴謹,都可以導緻數據失真,客戶看到錯誤的信息就可能導緻分析齣錯誤的決策,造成損失,而不是效益。
(3)數據有足夠的擴展性。之所以有的大型數據倉庫係統架構設計復雜,是因為考慮到瞭未來若乾年的擴展性,這樣的話,未來不用太快花錢去重建數據倉庫係統,就能很穩定運行。主要體現在數據建模的閤理性,數據倉庫方案中多齣一些中間層,使海量數據流有足夠的緩衝,不至於數據量大很多,就運行不起來瞭。
……
前言/序言
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