學科列表和管理信息系统

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學科列表和管理信息系统之间的区别

學科列表 vs. 管理信息系统

這是一個學科的列表。學科是在大學教學(教育)與研究的知識分科。學科是被發表研究和學術雜誌、學會和系所所定義及承認的。 領域通常有子領域或分科，而其之間的分界是隨便且模糊的。 在中世紀的歐洲，大學裡只有四個學系：神學、醫學、法學和藝術，而最後一個的地位稍微低於另外三個的地位。在中世紀至十九世紀晚期的大學世俗化過程中，傳統的課程開始增輔進了非古典的語言及文學、物理、化學、生物和工程等學科，現今的學科起源便源自於此。到了二十世紀初期，教育學、社會學及心理學也開始出現在大學的課程裡了。 以下簡表展示出各大類科目，以及各大類科目中的主要科目。 "*"記號表示此一領域的學術地位是有爭議的。注意有些學科的分類也是有爭議的，如人類學和語言學究竟屬於社會科學亦或是人文學科，以及计算机技术是工程学科亦或是形式科学。. 管理信息系统（Management Information System，MIS）是一个以人为主导的，利用计算机硬件、软件和网络设备，进行信息的收集、传递、存储、加工、整理的系统，以提高组织的经营效率。 管理信息系統是有別於一般的信息系統，因為它們都是用來分析其它信息系統在組織的業務活動中的應用。學術上，管理信息系统通常是用來指那些和決策自動化或支援決策者做決策有關的信息管理方法（例如決策支持系統，專家系統，和主管支援系統）的統稱。.

专家系统

专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。 一般来说，专家系统.

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管理学

管理学（又稱管理科學，Management Science）是一门研究人类管理活动规律及其应用的科学。它偏重于用一些工具和方法来解决管理上的问题，如用运筹学、统计学等来定量定性分析。管理的定義為管理者和他人及透過他人有效率且有效能地完成活動的程序。 以前管理科学主要用运筹学来解决管理中碰到的问题。近十几年管理科学发展很快，它已经不单单是用运筹学来分析一些具体问题，而是用自然科学与社会科学两大领域的综合性交叉科学来分析如运作管理、人力资源管理、风险管理与不确定性决策，复杂系统的演化、涌现、自适应、自组织、自相似的机理等。已经不是一个运筹学所能涵盖的。由于所有组织都可以被视为一定的系统，管理也可以被视为一种人类行为现象，包括设计、促进系统更好地生产。这种观点为“管理”自身创造了发展机会，是管理他人之前，先管好自己的先决条件。 一些人认为管理学应该归入自然科学，而另外一些人则认为应该归入社会科学。.

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数据挖掘

数据挖掘（data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“資料庫知識發現”（KDD）的分析步骤。数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》一书大部分是机器学习的内容。这本书最初只叫做“实用机器学习”，“数据挖掘”一词是后来为了营销才加入的。通常情况下，使用更为正式的术语，（大规模）数据分析和分析学，或者指出实际的研究方法（例如人工智能和机器学习）会更准确一些。 数据挖掘的实际工作是对大规模数据进行自动或半自动的分析，以提取过去未知的有价值的潜在信息，例如数据的分组（通过聚类分析）、数据的异常记录（通过异常检测）和数据之间的关系（通过关联式规则挖掘）。这通常涉及到数据库技术，例如。这些潜在信息可通过对输入数据处理之后的总结来呈现，之后可以用于进一步分析，比如机器学习和预测分析。举个例子，进行数据挖掘操作时可能要把数据分成多组，然后可以使用决策支持系统以获得更加精确的预测结果。不过数据收集、数据预处理、结果解释和撰写报告都不算数据挖掘的步骤，但是它们确实属于“資料庫知識發現”（KDD）过程，只不过是一些额外的环节。 类似词语“”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样（可能）过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以建立新的假设来检验更大数据总体。.

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