商務(wù)智能

第1章　認(rèn)識(shí)商務(wù)智能　1
1．1　什么是商務(wù)智能　2
1．1．1　商務(wù)智能的概念　2
1．1．2　商務(wù)智能的特點(diǎn)　2
1．1．3　商務(wù)智能的發(fā)展歷史　3
1．1．4　商務(wù)智能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑　4
1．1．5　商務(wù)智能的架構(gòu)模型　5
1．1．6　商務(wù)智能的用戶　6
1．1．7　商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)　6
1．2　什么是數(shù)據(jù)可視化　8
1．2．1　數(shù)據(jù)可視化的概念　8
1．2．2　商務(wù)智能與數(shù)據(jù)可視化的關(guān)系　8
1．2．3　常見圖表概覽　9
1．3　什么是數(shù)據(jù)倉庫　13
1．3．1　數(shù)據(jù)倉庫的定義　13
1．3．2　數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)　14
1．3．3　數(shù)據(jù)倉庫的建模　14
1．3．4　數(shù)據(jù)集市的定義　17
1．3．5　數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)　18
1．3．6　數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)及組織　19
1．4　什么是ETL　19
1．4．1　數(shù)據(jù)的抽取　20
1．4．2　數(shù)據(jù)的清洗　20
1．4．3　數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換　21
1．5　什么是數(shù)據(jù)挖掘　21
1．5．1　數(shù)據(jù)挖掘的定義　21
1．5．2　數(shù)據(jù)挖掘的功能　22
1．5．3　數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象　23
1．5．4　數(shù)據(jù)挖掘的步驟　24
1．5．5　數(shù)據(jù)挖掘在商務(wù)智能中的應(yīng)用　25
課后習(xí)題　26
第2章　實(shí)施商務(wù)智能　27
2．1　商務(wù)智能的準(zhǔn)備與規(guī)劃　28
2．1．1　主要內(nèi)容　28
2．1．2　階段產(chǎn)物　30
2．2　商務(wù)智能的需求分析　31
2．2．1　主要內(nèi)容　31
2．2．2　階段產(chǎn)物　37
2．3　商務(wù)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)　37
2．3．1　主要內(nèi)容　38
2．3．2　階段產(chǎn)物　40
2．4　商務(wù)智能系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)　40
2．4．1　主要內(nèi)容　40
2．4．2　階段產(chǎn)物　42
2．5　商務(wù)智能系統(tǒng)的上線及維護(hù)　43
2．5．1　主要內(nèi)容　43
2．5．2　階段產(chǎn)物　43
課后習(xí)題　44
第3章　分析商務(wù)智能案例　45
3．1　數(shù)據(jù)可視化趣味案例　46
3．1．1　《唐詩三百首》　46
3．1．2　周杰倫歌曲　49
3．1．3　民間快餐　53
3．1．4　“中國有嘻哈”節(jié)目　57
3．2　財(cái)經(jīng)行業(yè)案例　61
3．2．1　案例背景　61
3．2．2　項(xiàng)目實(shí)踐　62
3．2．3　項(xiàng)目展示　67
3．2．4　項(xiàng)目價(jià)值　70
3．3　快速消費(fèi)品行業(yè)案例　71
3．3．1　案例背景　71
3．3．2　項(xiàng)目實(shí)踐　72
3．3．3　項(xiàng)目展示　75
3．3．4　項(xiàng)目價(jià)值　79
3．4　餐飲行業(yè)案例　79
3．4．1　案例背景　79
3．4．2　項(xiàng)目實(shí)踐　80
3．4．3　項(xiàng)目展示　82
3．4．4　項(xiàng)目價(jià)值　84
3．5　醫(yī)藥行業(yè)案例　85
3．5．1　案例背景　85
3．5．2　項(xiàng)目實(shí)踐　86
3．5．3　項(xiàng)目展示　87
3．5．4　項(xiàng)目價(jià)值　90
課后習(xí)題　91
第4章　商務(wù)智能開發(fā)工具——MicroStrategy
Developer　92
4．1　開發(fā)工具概述　93
4．1．1　基礎(chǔ)知識(shí)　93
4．1．2　開發(fā)方式　94
4．1．3　MicroStrategy Developer簡介　96
4．2　項(xiàng)目創(chuàng)建　97
4．2．1　創(chuàng)建元數(shù)據(jù)庫　97
4．2．2　連接項(xiàng)目源　100
4．2．3　創(chuàng)建項(xiàng)目　101
4．3　數(shù)據(jù)定義　103
4．3．1　定義數(shù)據(jù)庫實(shí)例　103
4．3．2　選擇數(shù)據(jù)倉庫表　105
4．3．3　定義事實(shí)　106
4．3．4　定義實(shí)體　112
4．3．5　更新框架　121
4．4　報(bào)表創(chuàng)建　122
4．4．1　創(chuàng)建度量　122
4．4．2　創(chuàng)建報(bào)表　124
4．5　網(wǎng)頁瀏覽　126
4．5．1　設(shè)置智能服務(wù)器　126
4．5．2　瀏覽報(bào)表　131
4．5．3　以服務(wù)器方式連接元數(shù)據(jù)庫　131
課后習(xí)題　132
第5章　商務(wù)智能開發(fā)工具——MicroStrategy Desktop-Dossiers　133
5．1　開發(fā)工具概述　134
5．2　數(shù)據(jù)連接　134
5．3　數(shù)據(jù)清洗　138
5．4　數(shù)據(jù)可視化　144
5．4．1　收益分析　144
5．4．2　收益報(bào)表細(xì)化　151
5．4．3　銷售業(yè)績和利潤率　163
5．4．4　關(guān)鍵指標(biāo)　166
5．5　儀表盤美化　171
5．5．1　添加圖像　171
5．5．2　修改可視化效果　172
5．6　儀表盤分享　175
5．6．1　導(dǎo)出成PDF格式　175
5．6．2　Desktop用戶　175
課后習(xí)題　176
第6章　商務(wù)智能開發(fā)工具——MicroStrategy Data Mining Services　177
6．1　開發(fā)工具概述　178
6．1．1　MicroStrategy的數(shù)據(jù)挖掘功能　178
6．1．2　MicroStrategy的數(shù)據(jù)挖掘方式　179
6．1．3　PMML概要　179
6．1．4　應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)的工作流程　180
6．2　線性回歸和季節(jié)回歸　180
6．2．1　目標(biāo)　180
6．2．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　180
6．2．3　數(shù)據(jù)挖掘步驟　181
6．3　邏輯回歸　189
6．3．1　目標(biāo)　189
6．3．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　189
6．3．3　數(shù)據(jù)挖掘步驟　190
6．4　決策樹分析　193
6．4．1　目標(biāo)　193
6．4．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　193
6．4．3　數(shù)據(jù)挖掘步驟　194
6．5　關(guān)聯(lián)規(guī)則　197
6．5．1　目標(biāo)　197
6．5．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　197
6．5．3　數(shù)據(jù)挖掘步驟　197
6．6　聚類分析　202
6．6．1　目標(biāo)　202
6．6．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　202
6．6．3　數(shù)據(jù)挖掘步驟　203
課后習(xí)題　205
第7章　展望商務(wù)智能的未來　207
7．1　商務(wù)智能的應(yīng)用　208
7．1．1　商務(wù)智能的應(yīng)用范圍　208
7．1．2　商務(wù)智能的應(yīng)用價(jià)值　215
7．2　商務(wù)智能的發(fā)展趨勢(shì)　217
課后習(xí)題　218
參考文獻(xiàn)　219