商业智能分析方法及案例研究.doc
商业智能分析方法及案例研究
TOC\o1-2\h\u16835第一章商业智能概述 3
90821.1商业智能的定义与发展 3
11581.2商业智能的关键技术 4
205411.3商业智能的应用领域 4
23604第二章数据收集与预处理 5
306922.1数据收集方法 5
325832.1.1文档资料收集 5
200242.1.2问卷调查与访谈 5
53232.1.3网络爬虫 5
160822.1.4物联网技术 5
162992.2数据清洗与整合 5
60832.2.1数据清洗 5
146602.2.2数据整合 6
272232.3数据预处理技巧 6
75572.3.1数据降维 6
233482.3.2特征选择 6
238542.3.3数据归一化 6
92462.3.4异常值处理 6
120092.3.5数据加密 7
23843第三章数据仓库构建 7
241503.1数据仓库的设计与规划 7
41053.1.1设计原则 7
41583.1.2设计步骤 7
287113.2数据仓库建模技术 7
34593.2.1星型模型 8
87273.2.2雪花模型 8
293313.2.3维度建模 8
66253.3数据仓库的功能优化 8
203233.3.1索引优化 8
29553.3.2数据分区 8
256553.3.3数据缓存 8
23643.3.4数据压缩 8
188863.3.5数据清洗与转换 8
8433.3.6数据维护与监控 8
1923第四章数据挖掘与分析 9
168824.1数据挖掘的基本方法 9
289384.2数据挖掘在商业智能中的应用 9
280384.3商业智能分析工具与实践 9
11259第五章联机分析处理（OLAP） 10
85315.1OLAP的基本概念与分类 10
25185.2OLAP多维数据模型 11
98815.3OLAP在实际业务中的应用 11
32150第六章数据可视化 12
82586.1数据可视化的原则与方法 12
294526.1.1数据可视化的原则 12
300046.1.2数据可视化的方法 12
159616.2数据可视化工具介绍 12
303366.3数据可视化在商业智能中的应用 13
194486.3.1销售数据分析 13
265526.3.2客户细分 13
159146.3.3财务分析 13
8136.3.4人力资源分析 13
191506.3.5市场趋势分析 13
84206.3.6供应链管理 13
1252第七章商业智能报告撰写 13
78197.1报告撰写的基本原则 13
223557.1.1保证数据准确性 13
224497.1.2明确报告目的 14
252557.1.3结构清晰，层次分明 14
145987.1.4简洁明了，突出重点 14
158347.2商业智能报告的类型与结构 14
37067.2.1数据报告 14
231547.2.2分析报告 14
275057.2.3决策支持报告 14
36987.2.4报告封面 14
177607.2.5目录 14
68997.2.6正文 14
236997.2.7结论与建议 15
318387.2.8附录 15
112457.3报告撰写技巧与实践 15
311337.3.1选择合适的报告模板 15
81627.3.2使用图表和可视化工具 15
209337.3.3保持一致性和简洁性 15
56247.3.4强化逻辑性 15
92127.3.5注意报告的排版和格式 15
290707.3.6严格审查和修改 15
19371第八章商业智能项目管理 15
142808.1商业智能项目规划与管理 15
315578.2项目风险管理 16
296338.3项目质量管理与评估 16
29216第九章商业智能案例研究 17
280289.1零售行业案例 17
200189.1.1案例背景 17
207749.1.2商业智能应用 17
165679.1.3案例成果