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出版者:机械工业出版社

作者:吴万泉

出品人:

页数:194

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:18.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111157564

丛书系列:

图书标签:

• 学习
• 宽带应用
• 企业网络
• 网络技术
• 信息技术
• 通信技术
• 网络建设
• 数字化转型
• 办公网络
• 技术指南
• 企业IT

数字化转型时代的商业智能与数据驱动决策 本书聚焦于在日益复杂和快速迭代的商业环境中，企业如何利用先进的商业智能（BI）工具和数据分析方法，实现从数据采集、清洗到洞察提取的完整流程，最终驱动精准的业务决策和战略转型。 第一部分：商业智能的基石与架构 第一章：理解现代商业智能的内涵与价值 本章深入探讨商业智能（BI）在当前数字化浪潮中的核心地位。传统的BI侧重于历史报告和描述性分析，而现代BI则强调预测性、规范性和实时性。我们将详细解析BI如何从支撑“发生了什么”演进到指导“将要发生什么”以及“我们应该怎么做”。内容涵盖BI的演变历程、关键驱动因素（如大数据、云计算和移动化），以及构建一个成功BI体系所必须具备的战略思维和组织文化基础。 第二章：企业数据资产的盘点与治理 数据的质量直接决定了分析的有效性。本章致力于为企业提供一套系统性的数据治理框架。这包括数据源的识别与分类（如ERP、CRM、IoT设备数据、社交媒体数据等）、元数据管理的重要性、数据标准化的构建，以及确保数据隐私和合规性（如GDPR、CCPA等法规要求）。重点讨论数据湖、数据仓库（DW）和数据中台的架构选择与最佳实践，为后续的分析奠定坚实的数据基础。 第三章：数据采集、清洗与整合的技术路径 有效的数据处理是BI系统的生命线。本章将详细介绍主流的数据集成技术，包括ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）的对比与适用场景。技术部分将涵盖流式数据处理（如Kafka、Spark Streaming）和批处理技术在数据管道中的应用。同时，深入剖析数据质量管理工具和技术，例如异常值检测、缺失值插补的统计学方法，以及如何构建自动化的数据质量监控仪表盘。 第二部分：核心分析技术与模型构建 第四章：描述性分析与可视化设计原理 描述性分析是所有BI应用的基础。本章从用户体验（UX）和数据叙事（Data Storytelling）的角度出发，讲解如何设计高效、直观的商业仪表盘。内容包括选择正确的图表类型（如瀑布图、桑基图、热力图等）来传达特定信息、Dashboard的布局原则（如F型阅读模式的应用）、以及如何利用交互式设计提升用户探索数据的能力。同时，探讨KPI（关键绩效指标）的科学设定与层级划分方法。 第五章：诊断性分析与根本原因探究 当问题发生时，企业需要快速定位“为什么会发生”。本章侧重于诊断性分析的技术。详细介绍OLAP（在线分析处理）的多维分析技术，如钻取（Drill-down）、切片（Slice）和溯源（Dice）。此外，引入统计学工具如方差分析（ANOVA）、回归分析基础，用以量化不同因素对业务结果的影响程度，实现从“是什么”到“为什么”的飞跃。 第六章：预测性分析：时间序列与趋势建模 前瞻性决策依赖于准确的预测。本章系统介绍构建预测模型的流程。从时间序列数据的预处理（平稳性检验、季节性分解）开始，详细讲解经典的时间序列模型，如ARIMA、指数平滑法，以及在复杂业务场景中应用更广泛的机器学习模型，如梯度提升树（GBDT）和循环神经网络（RNN）在需求预测、库存优化中的应用案例。强调模型的验证、回测与准确性评估指标。 第七章：规范性分析与优化决策 规范性分析是BI价值链的顶端，旨在给出“应该怎么做”的最佳行动方案。本章聚焦于优化技术，包括线性规划、整数规划在资源分配、生产排程中的应用。同时，介绍A/B测试的设计、执行和结果分析方法，确保任何基于模型的优化建议都能通过科学实验得到验证，实现利润最大化或成本最小化的目标。 第三部分：面向业务场景的深度应用 第八章：客户智能（CI）：360度客户视图与生命周期管理 本章将BI应用于市场营销和销售领域。内容涵盖客户分群（Segmentation）的RFM模型、客户终身价值（CLV）的计算与预测模型。重点分析如何利用客户行为数据（点击流、购买历史）构建个性化推荐系统、流失预警模型，以及优化客户体验路径（Customer Journey Mapping）。 第九章：运营效率与供应链优化 聚焦于企业内部流程的效率提升。本章讲解如何利用BI监控关键的运营指标，如OEE（整体设备效率）、订单履行周期（Order Fulfillment Cycle Time）。在供应链领域，分析库存优化的经济订货量（EOQ）模型、供应商绩效评估框架，以及如何利用实时数据进行风险预警（如物流中断、原料价格波动）。 第十招：财务与风险管理中的BI实践 本章探讨BI在财务决策中的作用，远超传统报表。内容包括利润驱动因素分析、运营成本的精细化归因模型。重点讨论如何利用BI构建欺诈检测系统（基于异常行为模式识别）和信用风险评分模型，提升财务决策的实时性和前瞻性。 第四部分：BI的部署、管理与未来趋势 第十一章：构建高效的BI平台与云端部署策略 本章讨论BI平台的选型与部署策略。对比On-Premise、SaaS和混合云部署的优缺点。深入探讨主流BI工具（如Tableau, Power BI, Looker等）的特点、最佳实践，以及如何构建面向企业级的、高可用、可扩展的BI服务架构。 第十二章：嵌入式分析与数据素养的培养 成功的BI需要被广泛应用。本章探讨如何将分析能力“嵌入”到日常业务操作界面（如CRM、ERP系统）中，实现实时决策支持。更重要的是，本章强调数据素养（Data Literacy）在组织中的重要性，提供一套提升员工数据理解、分析和沟通能力的培训体系和组织变革路线图。 第十三章：人工智能与商业智能的融合（Augmented Analytics） 展望未来，本章聚焦于AI如何赋能BI。探讨自动化机器学习（AutoML）在模型构建中的应用、自然语言查询（NLQ）技术如何降低普通用户使用门槛，以及认知计算如何帮助企业从海量非结构化数据中挖掘深层洞察，实现真正的增强型分析。 本书特点： 理论与实践紧密结合： 理论框架清晰，紧随业界最新的技术标准和方法论。 案例驱动： 穿插多个行业（金融、零售、制造）的真实应用案例，展示技术落地的关键步骤和挑战。 架构思维： 强调BI系统是一个整体工程，从数据治理到最终决策反馈的闭环管理。 面向决策者与技术人员： 既为技术团队提供了扎实的建模和架构指导，也为业务高层提供了理解和推动BI转型的战略视角。

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