商业智能是一种处理企业现有数据，将其转化成知识和结论，辅助管理者做出决策的技术，它在商业决策领域发挥着越来越重要的作用。商业智能可视化技术已经被应用于各类商业领域，它可以帮助管理者更加清晰、直观地理解数据，以便做出关键决策。本书立足于为企业建立一套源免费的商业智能数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。
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内容简介
前言
第1章 商业智能概述
1.1 商业智能简介
1.1.1 商业智能的发展
1.1.2 商业智能的价值
1.1.3 商业智能的流程
1.2 商业智能技术
1.2.1 数据仓库技术
1.2.2 ETL技术
1.2.3 数据可视化技术
1.3 几个概念的比较
1.3.1 商业智能与报表工具
1.3.2 商业智能与数据分析
1.3.3 商业智能与数据可视化
第2章 系统开发需求分析
2.1 项目背景概述
2.1.1 项目意义与需求
2.1.2 项目目标、系统设计与阶段划分
2.2 平台总体需求
2.2.1 平台总体规划
2.2.2 平台用户角色
2.3 解决方案概述
2.3.1 BI平台功能简介
2.3.2 BI平台总体架构
2.4 业务数据理解
2.4.1 表及其字段含义
2.4.2 重要需求点阐述
第3章 系统开发相关技术
3.1 系统主要软件
3.1.1 Hadoop
3.1.2 Python
3.1.3 Apache Superset
3.2 数据仓库技术
3.2.1 数据仓库构建过程
3.2.2 数据仓库拉链算法
3.3 Apache Superset的安装
3.3.1 在Docker中部署Apache Superset
3.3.2 在Windows下安装Apache Superset
第4章 Apache Superset连接数据源
4.1 读取本地数据
4.1.1 读取CSV文件
4.1.2 读取TXT文件
4.2 连接关系型数据库
4.2.1 安装驱动程序
4.2.2 配置连接参数
4.2.3 添加数据库表
第5章 Apache Superset基础操作
5.1 Apache Superset可视化分析
5.1.1 SQL Lab提取数据
5.1.2 制作报表与看板
5.2 Apache Superset用户管理
5.2.1 创建新的系统用户
5.2.2 删除已有系统用户
5.2.3 查看用户日志记录
5.3 Apache Superset角色管理
5.3.1 设置用户角色类型
5.3.2 创建新的用户角色
5.3.3 修改用户角色类型
5.4 Apache Superset看板设置与编辑
5.4.1 Apache Superset看板设置
5.4.2 Apache Superset看板编辑
第6章 Apache Superset前端集成开发
6.1 前端开发概述
6.1.1 HTML及其应用案例
6.1.2 JavaScript及其特点
6.2 系统参数设置
6.3 Apache Superset前端集成实战
6.3.1 报表嵌入Web页面
6.3.2 看板嵌入Web页面
第7章 Apache Superset系统性能优化
7.1 系统性能优化
7.2 搭建开发环境
7.2.1 Redis缓存概述
7.2.2 配置Redis环境
7.3 集成开发实战
7.3.1 测试集成前看板
7.3.2 刷新集成后看板
第8章 Apache Superset与数据仓库
8.1 数据仓库概述
8.1.1 传统数据仓库
8.1.2 大数据数据仓库
8.2 Apache Superset集成Hive
8.2.1 Hive数据仓库概述
8.2.2 搭建Hive开发环境
8.3 物流配送影响因素分析
第9章 Apache Superset与实时计算引擎
9.1 实时计算引擎概述
9.1.1 实时计算应用场景
9.1.2 实时计算重要架构
9.2 Apache Superset集成Presto
9.2.1 Presto计算引擎概述
9.2.2 搭建Presto开发环境
9.3 网购退货原因分析
9.3.1 网购退货主要原因
9.3.2 个人原因退货分析
第10章 Apache Superset与列式存储引擎
10.1 列式存储引擎
10.2 Apache Superset集成Vertica
10.2.1 Vertica存储引擎概述
10.2.2 搭建Vertica开发环境
10.3 客户流失原因分析
10.3.1 客户流失主要原因
10.3.2 客户流失服务因素分析
第11章 Apache Superset与联机分析处理
11.1 联机分析处理概述
11.1.1 联机分析处理特性
11.1.2 联机分析处理操作
11.2 Apache Superset集成ClickHouse
11.2.1 ClickHouse存储引擎概述
11.2.2 搭建ClickHouse开发环境
11.3 商家物流运营分析
11.3.1 物流运营主要模式
11.3.2 商家交货周期分析
第12章 Apache Superset与混合事务分析处理
12.1 混合事务分析处理
12.1.1 混合事务分析处理概述
12.1.2 混合事务分析处理操作
12.2 Apache Superset集成TiDB
12.2.1 TiDB存储引擎概述
12.2.2 搭建TiDB开发环境
12.3 物流配送沟通性
12.3.1 物流配送沟通性概述
12.3.2 物流配送沟通性分析
第13章 Apache Superset与数据湖引擎
13.1 数据湖引擎
13.1.1 数据湖引擎概述
13.1.2 数据湖与数据仓库
13.2 Apache Superset集成Dremio
13.2.1 Dremio引擎概述
13.2.2 搭建Dremio开发环境
13.3 客户流失价格因素
13.3.1 客户流失价格因素概述
13.3.2 客户流失价格因素分析
第14章 客户细分主题分析
14.1 客户细分的价值及其方法
14.1.1 客户细分的概念
14.1.2 客户细分的目的
14.1.3 客户细分的方法
14.2 基于客户属性的客户细分
14.2.1 提取SQL数据库数据
14.2.2 制作可视化分析报表
14.2.3 基于属性的细分看板
14.3 基于客户价值的客户细分
14.3.1 提取SQL数据库数据
14.3.2 制作可视化分析报表
14.3.3 基于价值的细分看板
14.4 基于消费行为的客户细分
14.4.1 RFM模型及客户价值类型
14.4.2 提取与清洗SQL数据
14.4.3 制作可视化分析报表
14.4.4 基于行为的细分看板
14.5 对细分客户进行营销
第15章 客户满意度主题分析
15.1 客户满意度概述
15.2 客户满意信赖度分析
15.3 客户满意专业度分析
15.4 客户满意有形度分析
15.5 客户满意同理度分析
15.6 客户满意反应度分析
15.7 提升客户满意度
附录A 安装Python 3.10.0
附录B 集群各节点的参数配置
B.1 Hadoop的参数配置
B.2 Hive的参数配置
B.3 集群的启动与关闭
附录C 数据源及其连接方式
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