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| 編輯推薦： |
●体系完备:系统介绍商业智能( BI)的理论、核心技术、典型应用
●实用性强:快速掌握业务数据集成、智能数据分析、移动端KPI掌控等技能
●配备丰富的教学资源: MOOC线上视频(福建省一流线上课程)、电子课件、教学大纲、授课计划、课后练习
●帆软软件有限公司重点推荐教材
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| 內容簡介： |
本书全面、系统地介绍了商业智能的理论、核心技术知识及应用。全书分3篇，共14章。第1～4章为理论篇，第5～9章为应用篇，第10～14章为案例篇。理论篇内容包括数据与商业决策支持、商业智能概述、商业智能原理、商业智能的敏捷实现；应用篇内容包括商业智能开发工具使用入门、构建数据仓库、开展OLAP分析、建立多维交互式分析报表与发布、共享报表与数据刷新；案例篇内容包括库存管理、零售管理、医药销售管理、购物篮分析等领域的典型应用，以及跨境电商销售订单分析。
本书适用于数字经济、物流管理、物流工程、电子商务、工商管理、信息管理与信息系统、国际商务、国际贸易、市场营销等经济学或管理学相关专业本科生，也可作为数据分析师、商务管理工作者等进行数据分析业务培训的教材，还可供相关学者、从业人员参考使用。
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| 關於作者： |
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本书由福建理工大学戴小廷、肖冰和牡丹江医科大学王雪艳、青海民族大学央吉、华东交通大学吴素浓联合编著。
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| 目錄：
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目录
前言
理 论 篇
第1章 数据与商业决策支持 2
1.1 数据与数据管理 3
1.1.1 数据 3
1.1.2 大数据 4
1.1.3 数据管理与分析 6
1.2 数据分析步骤与方法 8
1.2.1 数据分析步骤 8
1.2.2 数据分析常用方法 9
1.3 商业决策与计算机决策支持 11
1.3.1 决策与商业决策 11
1.3.2 计算机决策支持方法与技术 12
1.3.3 计算机决策支持技术的发展 13
本章小结 14
本章练习 14
第2章 商业智能概述 17
2.1 商业智能的起源与基本概念 17
2.1.1 商业智能的起源与发展 17
2.1.2 智能、智能化企业与商业
智能 19
2.1.3 正确理解商业智能 20
2.1.4 商业智能的特性 22
2.2 商业智能的价值与作用 22
2.2.1 商业智能的价值 22
2.2.2 商业智能在具体业务领域的
作用 23
2.3 商业智能系统的结构与功能 24
2.3.1 商业智能系统的结构 24
2.3.2 商业智能系统应具备的基本
功能 27
2.4 常见商业智能产品与典型行业
应用领域 28
2.4.1 常见商业智能产品 28
2.4.2 适合应用BI的企业特征 29
2.4.3 典型行业BI应用 30
2.5 商业智能的未来 33
2.5.1 新技术对商业智能的影响 33
2.5.2 商业智能未来的发展 34
本章小结 35
本章练习 35
第3章 商业智能原理 37
3.1 数据仓库的基本原理 37
3.1.1 什么是数据仓库 37
3.1.2 什么是数据集市 42
3.2 数据仓库系统 44
3.2.1 数据仓库系统结构 44
3.2.2 数据仓库的存储 47
3.2.3 OLTP与OLAP环境下数据库
模式示例 54
3.3 数据仓库的开发与应用 55
3.3.1 数据仓库的开发策略 55
3.3.2 数据仓库设计的步骤 56
3.4 OLAP技术 59
3.4.1 OLAP概述 59
3.4.2 OLAP的数据组织 63
3.4.3 OLAP的应用实例 65
3.5 数据挖掘 72
3.5.1 知识发现与数据挖掘 72
3.5.2 数据挖掘方法与技术 79
3.6 数据挖掘的决策支持及
应用 85
3.6.1 数据挖掘的决策支持分类 85
3.6.2 关联规则数据挖掘 87
本章小结 95
本章练习 95
第4章 商业智能的敏捷实现 98
4.1 商业智能的敏捷实现过程 98
4.1.1 面向主题构建数据仓库 99
4.1.2 开展OLAP分析 100
4.1.3 建立多维分析报表与发布 100
4.1.4 报表共享与数据刷新 101
4.2 敏捷商业智能实现工具 101
4.2.1 Microsoft Power BI 102
4.2.2 FineBI 103
本章小结 104
本章练习 104
应 用 篇
第5章 商业智能开发工具使用
入门 107
5.1 Microsoft Power BI使用
入门 107
5.1.1 Power Query的工作界面 108
5.1.2 Power Pivot的工作界面 110
5.1.3 Power View的工作界面 111
5.1.4 Power BI Desktop的安装 112
5.1.5 Power BI Desktop快速
入门 114
5.2 FineBI使用入门 119
5.2.1 FineBI安装与初始化设置 119
5.2.2 FineBI界面介绍 121
5.2.3 FineBI快速入门 123
本章小结 129
本章练习 130
第6章 构建数据仓库 131
6.1 通过Power Query导入数据 131
6.1.1 案例数据说明 131
6.1.2 使用Power Query导入雇员
各年度销售目标数据 133
6.1.3 导入来自Access数据库的
各种销售业务数据 134
6.1.4 在Power Pivot和Excel工作表
之间切换 135
6.2 通过Power Pivot进行数据
仓库建模 136
6.2.1 建立各数据表之间的关系 136
6.2.2 新建计算列和度量值 138
6.3 数据分析表达式 142
6.3.1 什么是DAX 142
6.3.2 深入理解DAX的重要概念
“上下文” 142
6.3.3 DAX函数分类介绍 145
本章小结 148
本章练习 148
第7章 开展OLAP分析 149
7.1 构建联机销售目标分析
报表 149
7.1.1 建立数据透视图和表 149
7.1.2 设置数据透视图 152
7.1.3 增加另外两个数据透视图 154
7.2 利用Power Pivot开展OLAP
分析 156
7.2.1 插入切片器实现从产品维度
分析销售数据 156
7.2.2 利用OLAP分析将数据透视表
转换为数据魔方 158
7.2.3 建立KPI实现数据预警 159
7.3 OLAP钻取操作 161
7.3.1 利用Power Query新建一个
日历表并添加到数据模型 161
7.3.2 在Power Pivot中使用日历表
实现数据钻取 164
本章小结 166
本章练习 166
第8章 建立多维交互式分析报表与
发布 167
8.1 构建两张不同主题多维交互式
分析报表 167
8.1.1 导入数据模型和新建销售数据
多维分析报表 167
8.1.2 新建年度销售目标分析报表 175
8.2 发布分析报表 180
8.2.1 发布已有报表 180
8.2.2 在Power BI在线版中查看
发布的报表 181
本章小结 182
本章练习 182
第9章 共享报表与数据刷新 184
9.1 报表共享方式 184
9.1.1 生成QR码分享 184
9.1.2 发送链接或嵌入网页中 185
9.1.3 输入对方账号分享仪表板 186
9.1.4 通过移动端分享仪表板
（专业版） 189
9.2 数据刷新 190
9.2.1 直接刷新后再次发布 190
9.2.2 自动刷新 192
本章小结 194
本章练习 195
案 例 篇
第10章 商业智能在库存管理中的
应用—基于FineBI 197
10.1 案例介绍 197
10.2 分析思路 197
10.3 分析流程 199
10.3.1 案例数据准备 199
10.3.2 商品有效性分析 199
10.3.3 商品ABC分析 202
10.3.4 商品大类分析 205
10.3.5 商品小类分析 205
10.3.6 商品补货量分析 209
10.3.7 商品明细分析 211
10.3.8 分析结果 211
本章小结 213
本章练习 213
第11章 商业智能在零售管理中的
应用—基于FineBI 214
11.1 案例介绍 214
11.2 分析思路 215
11.3 FineBI自助分析流程 216
11.3.1 建立“商品销售总表”自助
数据集 216
11.3.2 建立毛利额变化折线图 218
11.3.3 建立销售额和销售额环比
增长率图 219
11.3.4 建立毛利额及其环比趋势
分析图 222
11.3.5 建立毛利率及其环比
分析图 222
11.3.6 区域毛利率分析 224
11.3.7 门店毛利率分析 226
11.3.8 商品维度的毛利率分析 227
11.3.9 商品毛利率走势分析 229
11.3.10 商品明细数据查询分析 231
本章小结 232
本章练习 233
第12章 商业智能在医药销售管理中
的应用—基于FineBI 234
12.1 案例介绍 234
12.2 分析思路 234
12.3 分析流程 236
12.3.1 案例数据准备 236
12.3.2 医院覆盖数量分析 237
12.3.3 已覆盖医院的纯销业绩增长
迟缓分析 253
12.3.4 分析结果 260
本章小结 261
本章练习 261
第13章 商业智能在购物篮分析中的应用—基于FineBI 262
13.1 案例介绍 262
13.2 分析思路 262
13.3 分析流程 263
13.3.1 案例数据准备 263
13.3.2 左右合并求任意两种商品间的
组合 263
13.3.3 计算需要的指标 267
13.3.4 计算关联规则的支持度、置信度和提升度 271
13.4 制作组件 275
本章小结 282
本章练习 282
第14章 跨境电商销售订单分析—
基于Microsoft Power BI 283
14.1 案例介绍 283
14.2 分析思路 283
14.3 分析流程 285
14.3.1 数据介绍及预处理 285
14.3.2 多维数据建模 291
14.3.3 可视化分析报表 298
14.3.4 发布分析报表 347
本章小结 348
本章练习 349
附录 DAX函数列表 350
参考文献 363
|
| 內容試閱：
|
前言
人工智能时代，机器智能化，管理也要智能化。数据蕴含商机，分析与挖掘决胜千里。
在当前大数据时代，数据已成为企业的重要资产。如何提升数据的分析与利用效率，挖掘其中潜在的、隐含的知识，满足企业各部门管理决策智能化的需求等，已成为企业在激烈竞争的市场环境下亟待解决的问题。这些问题的求解，离不开近年来迅速发展的商业智能（或称商务智能）技术的支持。通过收集、存储、加工、使用企业所产生的各种各样的数据，开展智能数据的分析，了解客户、企业的现状以及企业运营管理中的问题，并找到解决问题的办法，改善业务流程，已成为企业管理中科学决策、节约成本、提升管理效能的重要技术手段。商业智能技术越来越受到企业青睐，市场对掌握商业智能技术的数据分析人才需求旺盛。熟悉与运用商业智能技术，开展自助式敏捷商务数据分析与建模、移动共享等早已成为数据分析、IT工作者、商务管理工作者的必备技能。
越来越多的高校在管理类专业中开设商业智能相关课程，课程肩负了培养数字化物流与供应链管理人才的重任，目标是培养学生热爱祖国、爱岗敬业，了解国家数智化发展战略、法律法规和相关政策，拥有正确的世界观、人生观、价值观和职业观。掌握商贸物流与供应链过程所需要的业务数据智能处理知识，能开展物流与供应链领域复杂问题商业智能分析，进行企业商业智能系统设计、商业智能系统运作及管理。推动学生学习商业智能的基本思想、了解商业智能的原理与应用、掌握常用商业智能数据处理分析工具、训练规划与运作企业商业智能系统的能力，为日后从事实际管理工作或决策科学研究奠定必要的理论与实践基础。本书聚焦企业对新文科专业人才的智能决策支持能力需求，凸显新文科与新工科交叉融合的课程特色，充分考虑应用技术型大学文科专业学生特点，内容结合具体业务数据。通过实际项目操作演练、案例讲解、实践，学生可以快速学会利用商业智能技术开展业务数据集成、智能数据分析与移动端KPI掌控等，提升管理工作中智能决策支持能力。
本书在第1版的基础上进一步完善，落实党的二十大精神进教材，增加了全新的实践案例，并对软件版本进行了更新，全面、系统地介绍了商业智能的理论、核心技术知识及应用。同时，本书巧妙运用当前国内外流行的两款商业智能系统平台Microsoft Power BI和FineBI开展具体的应用和案例讲解，便于读者总结不同商业智能系统平台的共性，在实践工作中能够举一反三、触类旁通。
本书由福建理工大学戴小廷、肖冰和牡丹江医科大学王雪艳、青海民族大学央吉、华东交通大学吴素浓联合编著。具体分工如下：戴小廷编著第1、5、6、7、8、9、10、11章，肖冰编著第4章，王雪艳编著第3、12、13章，吴素浓编著第14章，央吉编著第2章。全书由戴小廷统稿。本书在编写过程中从大纲拟定、初稿完成和定稿无不凝聚着机械工业出版社王斌编辑的鼓励和支持；在编写过程中参考了Microsoft Power BI、FineBI官网资料以及业内众多专家的成果，在此向他们表示衷心的感谢！同时，特别感谢教育部产学合作、协同育人项目合作企业帆软软件有限公司的大力支持，感谢帆软软件有限公司为本书编写提供的丰富案例、视频和图片资料，以及帆软软件有限公司王佳倩对本书出版付出的努力。感谢“福建省交通物流业数字化科技经济融合服务平台”张积林教授、胡永仕教授等团队成员在企业应用素材提供、文稿审定等方面对本书出版给予的大力支持。
由于编者水平有限，加上商业智能技术发展迅速，相关技术和应用不断更新，书中难免有疏漏和不足之处，恳请读者批评指正！
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