本书分理论篇、应用和案例篇。理论篇分4章，介绍商业智能基本理论。包括第1章，数据与商业决策支持，介绍数据与数据管理、分析企业为什么需要数据管理；如何科学决策；介绍大数据与大数据处理分析，商业智能技术出现的缘由。第2章，商业智能概述，介绍商业智能概念、商业智能系统的结构、商业智能典型行业应用领域和商业智能的发展。第3章，商业智能的技术实现，讲述数据仓库、联机分析、数据挖掘技术，介绍商业智能的应用过程和开发工具。第4章，商业智能的实现，介绍商业智能的实现过程及开发工具Microsoft Power BI、FineBI。第5章至第9章为应用篇，结合实际业务案例，介绍商业智能系统的具体应用。第10章至第13章为案例篇，介绍商业智能行业应用的几个典型案例。

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□□临并亟待解决的问题。这些问题的求解，离不开□□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，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。本书正是为了满足这一需求而编写的。本书聚焦企业对人才的智能决策支持能力需求，凸显多学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的特点，内容结合具体业务数据，强调通过技术解决问题的能力训练。读者通过实际项目操作演练、案例讲解、实践，可以快速掌握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指标掌控等，提升管理工作中的智能决策支持能力。
本书全面、系统地介绍了商业智能的理论、核心技术知识以及应用。全书分3篇，共13章。□□～4章为理论篇、第5～9章为应用篇、□□0～13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；案例篇内容包括商业智能在物流货源数据管理、□□管理、零售管理、医药销售管理等行业中的典型应用。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。
本书由福建工程学院戴小廷、肖冰和牡丹江医学院王雪艳、青海□□大学央吉联合编著。具体分工如下：戴小廷编著□□、5、6、7、8、9、10、11、1□章，王雪艳编著第3章、□□3章，央吉编著第□章，肖冰编著第4章。全书由戴小廷审校统稿。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，在此向其作者表示衷心的感谢！同时，感谢帆软软件有限公司为本书编写提供的丰富案例、□□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。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！
本书适用于物流管理、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、市场营销等管理类相关专业本科生，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、科技人员参考使用。

出版说明
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2
1.1.1 数据2
1.1.2 大数据3
1.1.3 数据管理与分析5
1.2 数据分析步骤与方法6
1.2.1 数据分析步骤6
1.2.2 数据分析常用方法8
1.3 商业决策与计算机决策支持9
1.3.1 决策与商业决策9
1.3.2 计算机决策支持方法与技术10
1.3.3 计算机决策支持技术的发展11
本章小结12
本章练习12
第2章 商业智能概述15
2.1 商业智能的起源与基本概念15
2.1.1 商业智能的起源与发展15
2.1.2 智能、智能化企业与商业智能16
2.1.3 正确理解商业智能18
2.1.4 商业智能的特性19
2.2 商业智能的价值与作用19
2.2.1 商业智能的价值19
2.2.2 商业智能在具体业务领域的作用20
2.3 商业智能系统的结构与功能21
2.3.1 商业智能系统的体系结构21
2.3.2 商业智能系统应具备的基本功能23
2.4 常见商业智能产品与典型行业
应用领域24
2.4.1 常见商业智能产品24
2.4.2 适合应用BI的企业特征25
2.4.3 典型行业BI应用26
2.5 商业智能的未来28
2.5.1 新技术对商业智能的影响28
2.5.2 商业智能未来的发展30
本章小结30
本章练习30
第3章 商业智能原理32
3.1 数据仓库的基本原理32
3.1.1 什么是数据仓库32
3.1.2 什么是数据集市37
3.2 数据仓库系统38
3.2.1 数据仓库系统结构38
3.2.2 数据仓库的存储41
3.2.3 OLTP与OLAP环境下数据库模式
示例46
3.3 数据仓库的开发与应用47
3.3.1 数据仓库的开发策略47
3.3.2 数据仓库设计的步骤48
3.4 OLAP技术51
3.4.1 联机分析处理的定义51
3.4.2 OLAP的数据组织54
3.4.3 OLAP的应用实例56
3.5 数据挖掘62
3.5.1 知识发现与数据挖掘62
3.5.2 数据挖掘方法与技术67
3.6 数据挖掘的决策支持及应用72
3.6.1 数据挖掘的决策支持分类72
3.6.2 关联规则数据挖掘74
本章小结81
本章练习81
第4章 商业智能的敏捷实现83
4.1 商业智能的敏捷实现过程83
4.1.1 面向主题构建数据仓库84
4.1.2 开展OLAP分析85
4.1.3 建立多维分析报表与发布85
4.1.4 报表共享与数据刷新85
4.2 敏捷商业智能实现工具85
4.2.1 Microsoft Power BI86
4.2.2 FineBI87
本章小结88
本章练习88
应 用 篇


第5章 商业智能开发工具使用入门91
5.1 Microsoft Power BI使用入门91
5.1.1 Power Query的工作界面92
5.1.2 Power Pivot的工作界面93
5.1.3 Power View的工作界面94
5.1.4 Power BI Desktop的安装95
5.1.5 Power BI Desktop快速入门97
5.2 FineBI使用入门100
5.2.1 FineBI安装与初始化设置100
5.2.2 FineBI界面介绍102
5.2.3 FineBI快速入门104
本章小结108
本章练习109
第6章 构建数据仓库110
6.1 通过Power Query导入数据110
6.1.1 案例数据说明110
6.1.2 使用Power Query导入雇员各年度
销售目标数据111
6.1.3 导入来自Access数据库的各种
销售业务数据113
6.1.4 在Power Pivot和Excel工作表
之间切换113
6.2 通过Power Pivot进行数据仓库
建模114
6.2.1 建立各数据表之间的关系114
6.2.2 新建计算列和度量值116
6.3 数据分析表达式119
6.3.1 什么是DAX119
6.3.2 深入理解DAX的重要概念
“上下文”119
6.3.3 DAX函数分类介绍1第1
本章小结124
本章练习124
第7章 开展OLAP分析125
7.1 构建联机销售目标分析报表125
7.1.1 建立数据透视图和表125
7.1.2 设置数据透视图127
7.1.3 增加另外两个数据透视图129
7.2 利用Power Pivot开展OLAP
分析131
7.2.1 插入切片器实现从产品维度分析
销售数据131
7.2.2 利用OLAP分析将数据透视表
转换为数据魔方133
7.2.3 建立KPI指标实现数据预警134
7.3 OLAP钻取操作135
7.3.1 利用Power Query新建一个日历表
并添加到数据模型135
7.3.2 在Power Pivot中使用日历表实现
数据钻取138
本章小结139
本章练习140
第8章 建立多维交互式分析报表与
发布141
8.1 构建两张不同主题多维交互式
分析报表141
8.1.1 导入数据模型和新建销售数据
多维分析报表141
8.1.2 新建年度销售目标分析报表149
8.2 发布分析报表152
8.2.1 发布已有报表152
8.2.2 在Power BI在线版中查看发布的
报表153
本章小结154
本章练习154
第9章 共享报表与数据刷新155
9.1 报表共享方式155
9.1.1 生成QR码分享155
9.1.2 发送链接或嵌套到网页中156
9.1.3 输入对方账号分享仪表板157
9.1.4 通过移动端分享仪表板（专业版）159
9.2 数据刷新160
9.2.1 直接刷新再次发布160
9.2.2 自动刷新162
本章小结165
本章练习165
案 例 篇


第10章 商业智能在物流货源数据管理
中的应用—基于Microsoft
Power BI Desk第1第167
10.1 案例概述167
10.2 批量爬取Web物流货源数据167
10.2.1 分析网址结构167
10.2.2 采集第1页的数据168
10.2.3 获取多页数据169
10.3 分析货源数据172
10.3.1 导入自定义视觉对象172
10.3.2 设置视觉对象172
10.3.3 查询数据173
本章小结173
本章练习173
第11章 商业智能在第1管理中的
应用—基于FineBI174
11.1 案例介绍174
11.2 分析思路174
11.3 分析流程175
11.3.1 案例数据准备175
11.3.2 商品有效性分析176
11.3.3 商品ABC分析179
11.3.4 商品大类分析180
11.3.5 商品小类分析181
11.3.6 商品补货量分析183
11.3.7 商品明细分析185
11.3.8 分析结果186
本章小结187
本章练习187
第12章 商业智能在零售管理中的
应用—基于FineBI188
12.1 案例介绍188
12.2 分析思路189
12.3 FineBI自助分析流程189
12.3.1 建立“商品销售总表”自助
数据集189
12.3.2 建立毛利额2化折线图192
12.3.3 建立销售额和销售额环比增长
率图193
12.3.4 建立毛利额及其环比趋势
分析图196
12.3.5 建立毛利率及其环比分析图196
12.3.6 区域毛利率分析198
12.3.7 门店毛利率分析199
12.3.8 商品维度的毛利率分析201
12.3.9 商品毛利率走势分析203
12.3.10 商品明细数据查询分析204
本章小结205
本章练习206
第13章 商业智能在医药销售管理中的
应用—基于FineBI207
13.1 案例介绍207
13.2 分析思路207
13.3 分析流程209
13.3.1 案例数据准备209
13.3.2 医院覆盖数量分析210
13.3.3 覆盖医院的纯销业绩增长迟缓
分析第12
13.3.4 分析结果第18
本章小结第19
本章练习第19
附录230
附录A DAX函数列表230
参考文献239