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第1章 人工智能与企业机器学习：愿景还是现实？1

1.1 人工智能的第3春是永恒？1

1.1.1 AlphaGo早已不下围棋了！3

1.1.2 人工智能与机器学习4

1.1.3 机器学习的3种类型5

1.2 企业生存之道：数字化转型9

1.2.1 数字达尔文主义10

1.2.2 体验经济12

1.2.3 数字化转型14

1.2.4 双模IT17

1.3 扩展的摩尔定律：驱动技术指数发展的法则19

1.4 数据为王24

1.4.1 德国国家队之第十二人24

1.4.2 SAP HANA挽救病患26

1.4.3 一切皆数据：从决定论到概率论27

1.4.4 IT向DT转型35

参考文献39

第2章 SAP企业机器学习41

2.1 SAP Leonardo机器学习概述41

2.1.1 财务自动化与现金应用45

2.1.2 SAP简历匹配47

2.1.3 SAP品牌影响48

2.1.4 SAP客户留存50

2.1.5 SAP服务票52

2.2 业务问题转化为机器学习问题的步骤53

2.3 机器学习与商业智能54

2.3.1 SAP预测分析56

2.3.2 HANA预测分析库57

2.3.3 应用函数建模器58

2.3.4 SAP分析云服务60

2.4 基于机器学习的业务创新框架61

2.5 SAP创新组织与服务63

参考文献65

第3章 数据科学：第4范式67

3.1 数据科学概览69

3.2 数据预处理74

3.2.1 数据清理75

3.2.2 数据集成77

3.2.3 数据归约77

3.2.4 数据变换79

3.3 机器学习算法80

3.3.1 机器学习概述81

3.3.2 回归分析88

3.3.3 分类96

3.3.4 SAP预测分析之自动分析114

3.3.5 聚簇117

3.3.6 关联规则学习121

3.3.7 时间序列124

3.3.8 推荐系统131

3.3.9 离群点侦测134

3.3.10 ABC分类法137

3.3.11 社交网络139

3.3.12 自然语言处理147

3.4 系统设计与自动分析150

3.5 深度学习154

3.5.1 联结主义概述：从感知器到深度学习158

3.5.2 CNN的生理学基础——大脑视觉过程165

3.5.3 自动编码器与玻尔兹曼机167

3.5.4 稀疏编码174

3.5.5 卷积神经网络176

3.5.6 循环神经网络和长短时记忆191

3.5.7 深度强化学习205

3.5.8 生成对抗网络208

3.6 机器学习趋势与影响216

附录3A SAP预测分析习题222

参考文献242

第4章 基于机器学习的行业创新案例与应用245

4.1 行业创新案例246

4.1.1 零售、电商与互联网246

4.1.2 消费品251

4.1.3 金融服务254

4.1.4 制造业258

4.1.5 旅行与运输业263

4.1.6 石油与天然气264

4.1.7 公用事业266

4.1.8 电信269

4.1.9 医疗与健康271

4.1.10 体育与娱乐274

4.1.11 教育与科研278

4.1.12 政府280

4.2 数据驱动的创新应用281

4.2.1 SAP Hybris Marketing282

4.2.2 SAP客户活动库282

4.2.3 SAP销售洞见（零售业）284

4.2.4 SAP需求信号管理286

4.2.5 SAP反欺诈管理286

4.3 工业4.0与AI287

4.3.1 工业革命的共性：信息对物质的控制288

4.3.2 工业4.0与物联网291

4.3.3 回顾与展望301

参考文献304

第5章 机器学习：数字经济创新的原动力305

5.1 网络价值：梅特卡夫定律306

5.2 创新者窘境：维持性创新vs颠覆性创新309

5.3 企业机器学习创新的切入点311

5.3.1 超个性化的客户体验312

5.3.2 对员工的授权和互动313

5.3.3 实时计划和资源优化314

5.4 业务与IT新核心：数据分析315

5.5 SAP.iO创业孵化317

5.5.1 内部创业孵化项目318

5.5.2 SAP.iO内部创业项目的选择标准319

5.6 结语319

参考文献320

余论321

附录A 设计思维简介326

附录B 企业数字化转型简表329

附录C 更多信息332