本書分理論篇、應用和案例篇。理論篇分4章，介紹商業(yè)智能基本理論。包括第1章，數據與商業(yè)決策支持，介紹數據與數據管理、分析企業(yè)為什么需要數據管理；如何科學決策；介紹大數據與大數據處理分析，商業(yè)智能技術出現的緣由。第2章，商業(yè)智能概述，介紹商業(yè)智能概念、商業(yè)智能系統(tǒng)的結構、商業(yè)智能典型行業(yè)應用領域和商業(yè)智能的發(fā)展。第3章，商業(yè)智能的技術實現，講述數據倉庫、聯機分析、數據挖掘技術，介紹商業(yè)智能的應用過程和開發(fā)工具。第4章，商業(yè)智能的實現，介紹商業(yè)智能的實現過程及開發(fā)工具Microsoft Power BI、FineBI。第5章至第9章為應用篇，結合實際業(yè)務案例，介紹商業(yè)智能系統(tǒng)的具體應用。第10章至第13章為案例篇，介紹商業(yè)智能行業(yè)應用的幾個典型案例。
出版說明
前言
理 論 篇
第1章 數據與商業(yè)決策支持2
1.1 數據與數據管理2
1.1.1 數據2
1.1.2 大數據3
1.1.3 數據管理與分析5
1.2 數據分析步驟與方法6
1.2.1 數據分析步驟6
1.2.2 數據分析常用方法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 數據倉庫的基本原理32
3.1.1 什么是數據倉庫32
3.1.2 什么是數據集市37
3.2 數據倉庫系統(tǒng)38
3.2.1 數據倉庫系統(tǒng)結構38
3.2.2 數據倉庫的存儲41
3.2.3 OLTP與OLAP環(huán)境下數據庫模式
示例46
3.3 數據倉庫的開發(fā)與應用47
3.3.1 數據倉庫的開發(fā)策略47
3.3.2 數據倉庫設計的步驟48
3.4 OLAP技術51
3.4.1 聯機分析處理的定義51
3.4.2 OLAP的數據組織54
3.4.3 OLAP的應用實例56
3.5 數據挖掘62
3.5.1 知識發(fā)現與數據挖掘62
3.5.2 數據挖掘方法與技術67
3.6 數據挖掘的決策支持及應用72
3.6.1 數據挖掘的決策支持分類72
3.6.2 關聯規(guī)則數據挖掘74
本章小結81
本章練習81
第4章 商業(yè)智能的敏捷實現83
4.1 商業(yè)智能的敏捷實現過程83
4.1.1 面向主題構建數據倉庫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 報表共享與數據刷新85
4.2 敏捷商業(yè)智能實現工具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 構建數據倉庫110
6.1 通過Power Query導入數據110
6.1.1 案例數據說明110
6.1.2 使用Power Query導入雇員各年度
銷售目標數據111
6.1.3 導入來自Access數據庫的各種
銷售業(yè)務數據113
6.1.4 在Power Pivot和Excel工作表
之間切換113
6.2 通過Power Pivot進行數據倉庫
建模114
6.2.1 建立各數據表之間的關系114
6.2.2 新建計算列和度量值116
6.3 數據分析表達式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函數分類介紹1第1
本章小結124
本章練習124
第7章 開展OLAP分析125
7.1 構建聯機銷售目標分析報表125
7.1.1 建立數據透視圖和表125
7.1.2 設置數據透視圖127
7.1.3 增加另外兩個數據透視圖129
7.2 利用Power Pivot開展OLAP
分析131
7.2.1 插入切片器實現從產品維度分析
銷售數據131
7.2.2 利用OLAP分析將數據透視表
轉換為數據魔方133
7.2.3 建立KPI指標實現數據預警134
7.3 OLAP鉆取操作135
7.3.1 利用Power Query新建一個日歷表
并添加到數據模型135
7.3.2 在Power Pivot中使用日歷表實現
數據鉆取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 導入數據模型和新建銷售數據
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 共享報表與數據刷新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 數據刷新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)智能在物流貨源數據管理
中的應用—基于Microsoft
Power BI Desk第1第167
10.1 案例概述167
10.2 批量爬取Web物流貨源數據167
10.2.1 分析網址結構167
10.2.2 采集第1頁的數據168
10.2.3 獲取多頁數據169
10.3 分析貨源數據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 查詢數據173
本章小結173
本章練習173
第11章 商業(yè)智能在第1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 案例數據準備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
數據集189
12.3.2 建立毛利額2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 商品明細數據查詢分析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 案例數據準備209
13.3.2 醫(yī)院覆蓋數量分析210
13.3.3 覆蓋醫(yī)院的純銷業(yè)績增長遲緩
分析第12
13.3.4 分析結果第18
本章小結第19
本章練習第19
附錄230
附錄A DAX函數列表230
參考文獻239
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