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商業(yè)智能原理、技術及應用

商業(yè)智能原理、技術及應用

定 價:¥69.00

作 者: 戴小廷,王雪艷,央吉
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111702900 出版時間: 2022-05-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 239 字數(shù):  

內容簡介

  本書全面、系統(tǒng)地介紹了商業(yè)智能的理論、核心技術知識以及應用。全書分3篇,共13章。第1~4章為理論篇、第5~9章為應用篇、第10~13章為案例篇。理論篇內容包括數(shù)據(jù)與商業(yè)決策支持、商業(yè)智能概述、商業(yè)智能原理、商業(yè)智能的敏捷實現(xiàn);應用篇內容包括商業(yè)智能開發(fā)工具使用入門、構建數(shù)據(jù)倉庫、開展OLAP分析、建立多維交互式分析報表與發(fā)布、共享報表與數(shù)據(jù)刷新;案例篇內容包括商業(yè)智能在物流貨源數(shù)據(jù)管理、庫存管理、零售管理、醫(yī)藥銷售管理等領域中的典型應用。 本書內容結合具體業(yè)務數(shù)據(jù),強調通過技術解決問題的能力訓練,讀者通過實際項目操作演練、案例講解、實踐,可以快速掌握利用商業(yè)智能技術開展業(yè)務數(shù)據(jù)集成、智能數(shù)據(jù)分析與移動端KPI指標掌控等技能,提升管理工作中的智能決策支持能力。 本書適用于物流管理、物流工程、電子商務、工商管理、信息管理與信息系統(tǒng)、國際商務、國際貿易、市場營銷等管理類相關專業(yè)本科生,也可作為數(shù)據(jù)分析師、商務管理工作者等進行數(shù)據(jù)分析業(yè)務培訓的教材,還可供相關學者、科技人員參考使用。

作者簡介

暫缺《商業(yè)智能原理、技術及應用》作者簡介

圖書目錄

目 錄

出版說明
前言
理 論 篇

第1章 數(shù)據(jù)與商業(yè)決策支持2
1.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)管理2
1.1.1 數(shù)據(jù)2
1.1.2 大數(shù)據(jù)3
1.1.3 數(shù)據(jù)管理與分析5
1.2 數(shù)據(jù)分析步驟與方法6
1.2.1 數(shù)據(jù)分析步驟6
1.2.2 數(shù)據(jù)分析常用方法8
1.3 商業(yè)決策與計算機決策支持9
1.3.1 決策與商業(yè)決策9
1.3.2 計算機決策支持方法與技術10
1.3.3 計算機決策支持技術的發(fā)展11
本章小結12
本章練習12
第2章 商業(yè)智能概述15
2.1 商業(yè)智能的起源與基本概念15
2.1.1 商業(yè)智能的起源與發(fā)展15
2.1.2 智能、智能化企業(yè)與商業(yè)智能16
2.1.3 正確理解商業(yè)智能18
2.1.4 商業(yè)智能的特性19
2.2 商業(yè)智能的價值與作用19
2.2.1 商業(yè)智能的價值19
2.2.2 商業(yè)智能在具體業(yè)務領域的作用20
2.3 商業(yè)智能系統(tǒng)的結構與功能21
2.3.1 商業(yè)智能系統(tǒng)的體系結構21
2.3.2 商業(yè)智能系統(tǒng)應具備的基本功能23
2.4 常見商業(yè)智能產品與典型行業(yè)
應用領域24
2.4.1 常見商業(yè)智能產品24
2.4.2 適合應用BI的企業(yè)特征25
2.4.3 典型行業(yè)BI應用26
2.5 商業(yè)智能的未來28
2.5.1 新技術對商業(yè)智能的影響28
2.5.2 商業(yè)智能未來的發(fā)展30
本章小結30
本章練習30
第3章 商業(yè)智能原理32
3.1 數(shù)據(jù)倉庫的基本原理32
3.1.1 什么是數(shù)據(jù)倉庫32
3.1.2 什么是數(shù)據(jù)集市37
3.2 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)38
3.2.1 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)結構38
3.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的存儲41
3.2.3 OLTP與OLAP環(huán)境下數(shù)據(jù)庫模式
示例46
3.3 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)與應用47
3.3.1 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)策略47
3.3.2 數(shù)據(jù)倉庫設計的步驟48
3.4 OLAP技術51
3.4.1 聯(lián)機分析處理的定義51
3.4.2 OLAP的數(shù)據(jù)組織54
3.4.3 OLAP的應用實例56
3.5 數(shù)據(jù)挖掘62
3.5.1 知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘62
3.5.2 數(shù)據(jù)挖掘方法與技術67
3.6 數(shù)據(jù)挖掘的決策支持及應用72
3.6.1 數(shù)據(jù)挖掘的決策支持分類72
3.6.2 關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘74
本章小結81
本章練習81
第4章 商業(yè)智能的敏捷實現(xiàn)83
4.1 商業(yè)智能的敏捷實現(xiàn)過程83
4.1.1 面向主題構建數(shù)據(jù)倉庫84
4.1.2 開展OLAP分析85
4.1.3 建立多維分析報表與發(fā)布85
4.1.4 報表共享與數(shù)據(jù)刷新85
4.2 敏捷商業(yè)智能實現(xiàn)工具85
4.2.1 Microsoft Power BI86
4.2.2 FineBI87
本章小結88
本章練習88
應 用 篇

第5章 商業(yè)智能開發(fā)工具使用入門91
5.1 Microsoft Power BI使用入門91
5.1.1 Power Query的工作界面92
5.1.2 Power Pivot的工作界面93
5.1.3 Power View的工作界面94
5.1.4 Power BI Desktop的安裝95
5.1.5 Power BI Desktop快速入門97
5.2 FineBI使用入門100
5.2.1 FineBI安裝與初始化設置100
5.2.2 FineBI界面介紹102
5.2.3 FineBI快速入門104
本章小結108
本章練習109
第6章 構建數(shù)據(jù)倉庫110
6.1 通過Power Query導入數(shù)據(jù)110
6.1.1 案例數(shù)據(jù)說明110
6.1.2 使用Power Query導入雇員各年度
銷售目標數(shù)據(jù)111
6.1.3 導入來自Access數(shù)據(jù)庫的各種
銷售業(yè)務數(shù)據(jù)113
6.1.4 在Power Pivot和Excel工作表
之間切換113
6.2 通過Power Pivot進行數(shù)據(jù)倉庫
建模114
6.2.1 建立各數(shù)據(jù)表之間的關系114
6.2.2 新建計算列和度量值116
6.3 數(shù)據(jù)分析表達式119
6.3.1 什么是DAX119
6.3.2 深入理解DAX的重要概念
“上下文”119
6.3.3 DAX函數(shù)分類介紹122
本章小結124
本章練習124
第7章 開展OLAP分析125
7.1 構建聯(lián)機銷售目標分析報表125
7.1.1 建立數(shù)據(jù)透視圖和表125
7.1.2 設置數(shù)據(jù)透視圖127
7.1.3 增加另外兩個數(shù)據(jù)透視圖129
7.2 利用Power Pivot開展OLAP
分析131
7.2.1 插入切片器實現(xiàn)從產品維度分析
銷售數(shù)據(jù)131
7.2.2 利用OLAP分析將數(shù)據(jù)透視表
轉換為數(shù)據(jù)魔方133
7.2.3 建立KPI指標實現(xiàn)數(shù)據(jù)預警134
7.3 OLAP鉆取操作135
7.3.1 利用Power Query新建一個日歷表
并添加到數(shù)據(jù)模型135
7.3.2 在Power Pivot中使用日歷表實現(xiàn)
數(shù)據(jù)鉆取138
本章小結139
本章練習140
第8章 建立多維交互式分析報表與
發(fā)布141
8.1 構建兩張不同主題多維交互式
分析報表141
8.1.1 導入數(shù)據(jù)模型和新建銷售數(shù)據(jù)
多維分析報表141
8.1.2 新建年度銷售目標分析報表149
8.2 發(fā)布分析報表152
8.2.1 發(fā)布已有報表152
8.2.2 在Power BI在線版中查看發(fā)布的
報表153
本章小結154
本章練習154
第9章 共享報表與數(shù)據(jù)刷新155
9.1 報表共享方式155
9.1.1 生成QR碼分享155
9.1.2 發(fā)送鏈接或嵌套到網頁中156
9.1.3 輸入對方賬號分享儀表板157
9.1.4 通過移動端分享儀表板(專業(yè)版)159
9.2 數(shù)據(jù)刷新160
9.2.1 直接刷新再次發(fā)布160
9.2.2 自動刷新162
本章小結165
本章練習165
案 例 篇

第10章 商業(yè)智能在物流貨源數(shù)據(jù)管理
中的應用—基于Microsoft
Power BI Desktop167
10.1 案例概述167
10.2 批量爬取Web物流貨源數(shù)據(jù)167
10.2.1 分析網址結構167
10.2.2 采集第一頁的數(shù)據(jù)168
10.2.3 獲取多頁數(shù)據(jù)169
10.3 分析貨源數(shù)據(jù)172
10.3.1 導入自定義視覺對象172
10.3.2 設置視覺對象172
10.3.3 查詢數(shù)據(jù)173
本章小結173
本章練習173
第11章 商業(yè)智能在庫存管理中的
應用—基于FineBI174
11.1 案例介紹174
11.2 分析思路174
11.3 分析流程175
11.3.1 案例數(shù)據(jù)準備175
11.3.2 商品有效性分析176
11.3.3 商品ABC分析179
11.3.4 商品大類分析180
11.3.5 商品小類分析181
11.3.6 商品補貨量分析183
11.3.7 商品明細分析185
11.3.8 分析結果186
本章小結187
本章練習187
第12章 商業(yè)智能在零售管理中的
應用—基于FineBI188
12.1 案例介紹188
12.2 分析思路189
12.3 FineBI自助分析流程189
12.3.1 建立“商品銷售總表”自助
數(shù)據(jù)集189
12.3.2 建立毛利額變化折線圖192
12.3.3 建立銷售額和銷售額環(huán)比增長
率圖193
12.3.4 建立毛利額及其環(huán)比趨勢
分析圖196
12.3.5 建立毛利率及其環(huán)比分析圖196
12.3.6 區(qū)域毛利率分析198
12.3.7 門店毛利率分析199
12.3.8 商品維度的毛利率分析201
12.3.9 商品毛利率走勢分析203
12.3.10 商品明細數(shù)據(jù)查詢分析204
本章小結205
本章練習206
第13章 商業(yè)智能在醫(yī)藥銷售管理中的
應用—基于FineBI207
13.1 案例介紹207
13.2 分析思路207
13.3 分析流程209
13.3.1 案例數(shù)據(jù)準備209
13.3.2 醫(yī)院覆蓋數(shù)量分析210
13.3.3 覆蓋醫(yī)院的純銷業(yè)績增長遲緩
分析222
13.3.4 分析結果228
本章小結229
本章練習229
附錄230
附錄A DAX函數(shù)列表230
參考文獻239

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