“第1章 認識商務智能”，解釋了BI的相關概念及理論基礎；“第2章 實施商務智能”，講述了BI項目的實施過程；“第3章 分析商務智能案例”，展示了企業(yè)真實BI案例的實施細節(jié)、成果及價值所在；第4章至第6章為商務智能開發(fā)工具；“第7章 商務智能的應用與發(fā)展趨勢”，介紹了BI的應用及未來發(fā)展趨勢。
1. 權威的編寫團隊：參編團隊的構成是“教師+企業(yè)工程師”。教師是在“商務智能”和“商業(yè)分析”領域有過多年的教學經(jīng)驗，主持或參與編寫過多部經(jīng)管類專業(yè)的教材；企業(yè)工程師是有多年的商務智項目實施經(jīng)驗的技術專家。
2. 專業(yè)化且實用的內容：按照理論夠用和實踐充分的原則進行綜合構思，實踐充分、案例具體、資源豐富。
北京聯(lián)合大學副教授，北京市中青年骨干教師， 多年從事商務智能教學的研究與實踐， 主持和參與了多項科研與教改課題的研究工作， 近年來發(fā)表論文40余篇，出版教材6部。
第1章 認識商務智能 1
1.1 什么是商務智能 2
1.1.1 商務智能的概念 2
1.1.2 商務智能的特點 2
1.1.3 商務智能的發(fā)展歷史 3
1.1.4 商務智能的技術實現(xiàn)路徑 4
1.1.5 商務智能的架構模型 5
1.1.6 商務智能的用戶 6
1.1.7 商務智能與大數(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 商務智能與數(shù)據(jù)可視化的關系 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 14
1.3.3 數(shù)據(jù)倉庫的建�！�14
1.3.4 數(shù)據(jù)集市的定義 17
1.3.5 數(shù)據(jù)倉庫的體系結構 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)挖掘在商務智能中的應用 25
課后習題 26
第2章 實施商務智能 27
2.1 商務智能的準備與規(guī)劃 28
2.1.1 主要內容 28
2.1.2 階段產(chǎn)物 30
2.2 商務智能的需求分析 31
2.2.1 主要內容 31
2.2.2 階段產(chǎn)物 37
2.3 商務智能系統(tǒng)的設計 37
2.3.1 主要內容 38
2.3.2 階段產(chǎn)物 40
2.4 商務智能系統(tǒng)的實現(xiàn) 40
2.4.1 主要內容 40
2.4.2 階段產(chǎn)物 42
2.5 商務智能系統(tǒng)的上線及維護 43
2.5.1 主要內容 43
2.5.2 階段產(chǎn)物 43
課后習題 44
第3章 分析商務智能案例 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 財經(jīng)行業(yè)案例 61
3.2.1 案例背景 61
3.2.2 項目實踐 62
3.2.3 項目展示 67
3.2.4 項目價值 70
3.3 快速消費品行業(yè)案例 71
3.3.1 案例背景 71
3.3.2 項目實踐 72
3.3.3 項目展示 75
3.3.4 項目價值 79
3.4 餐飲行業(yè)案例 79
3.4.1 案例背景 79
3.4.2 項目實踐 80
3.4.3 項目展示 82
3.4.4 項目價值 84
3.5 醫(yī)藥行業(yè)案例 85
3.5.1 案例背景 85
3.5.2 項目實踐 86
3.5.3 項目展示 87
3.5.4 項目價值 90
課后習題 91
第4章 商務智能開發(fā)工具——MicroStrategy
Developer 92
4.1 開發(fā)工具概述 93
4.1.1 基礎知識 93
4.1.2 開發(fā)方式 94
4.1.3 MicroStrategy Developer簡介 96
4.2 項目創(chuàng)建 97
4.2.1 創(chuàng)建元數(shù)據(jù)庫 97
4.2.2 連接項目源 100
4.2.3 創(chuàng)建項目 101
4.3 數(shù)據(jù)定義 103
4.3.1 定義數(shù)據(jù)庫實例 103
4.3.2 選擇數(shù)據(jù)倉庫表 105
4.3.3 定義事實 106
4.3.4 定義實體 112
4.3.5 更新框架 121
4.4 報表創(chuàng)建 122
4.4.1 創(chuàng)建度量 122
4.4.2 創(chuàng)建報表 124
4.5 網(wǎng)頁瀏覽 126
4.5.1 設置智能服務器 126
4.5.2 瀏覽報表 131
4.5.3 以服務器方式連接元數(shù)據(jù)庫 131
課后習題 132
第5章 商務智能開發(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 收益報表細化 151
5.4.3 銷售業(yè)績和利潤率 163
5.4.4 關鍵指標 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 導出成PDF格式 175
5.6.2 Desktop用戶 175
課后習題 176
第6章 商務智能開發(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 應用數(shù)據(jù)挖掘服務的工作流程 180
6.2 線性回歸和季節(jié)回歸 180
6.2.1 目標 180
6.2.2 數(shù)據(jù)準備 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 189
6.3.2 數(shù)據(jù)準備 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 193
6.4.2 數(shù)據(jù)準備 193
6.4.3 數(shù)據(jù)挖掘步驟 194
6.5 關聯(lián)規(guī)則 197
6.5.1 目標 197
6.5.2 數(shù)據(jù)準備 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 202
6.6.2 數(shù)據(jù)準備 202
6.6.3 數(shù)據(jù)挖掘步驟 203
課后習題 205
第7章 展望商務智能的未來 207
7.1 商務智能的應用 208
7.1.1 商務智能的應用范圍 208
7.1.2 商務智能的應用價值 215
7.2 商務智能的發(fā)展趨勢 217
課后習題 218
參考文獻 219
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