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出版者:學貫

作者:鄭淑芬

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002年06月27日

价格:NT$ 650

装帧:

isbn号码:9789867961556

丛书系列:

图书标签:

• NET
• Crystal Reports
• 报表开发
• 数据可视化
• 实战
• 教程
• 编程
• 开发
• Visual Studio
• C#

好的，这是一份关于一本名为《数据可视化与商业智能应用实战》的图书简介，旨在详细介绍其内容，且不涉及《.net Crystal Report實戰演練》中的任何技术或主题。 --- 图书名称：《数据可视化与商业智能应用实战：从数据到洞察的完整旅程》 内容简介 在当今数据驱动的商业环境中，将海量原始数据转化为可操作的商业智能（BI）已成为企业保持竞争力的核心能力。本书《数据可视化与商业智能应用实战》正是为此目标而设计，它不仅是一本技术指南，更是一套完整的战略思维框架，旨在帮助读者从零开始，构建端到端的数据分析和可视化解决方案。 本书摒弃了晦涩的理论堆砌，专注于实战操作和案例驱动的学习路径。我们深知，优秀的数据产品不仅需要强大的后端支持，更需要直观、清晰的前端呈现。因此，本书将数据可视化视为连接数据与决策的桥梁，并将其深度融入到整个商业智能工作流程中。 第一部分：构建现代数据思维与BI基础 本部分是整个学习旅程的基石。我们将首先探讨现代商业智能的定义、演进及其在不同行业中的应用场景。读者将学习如何从业务问题出发，逆向推导出所需的数据需求，而非简单地被数据所驱动。 数据素养与业务理解： 如何识别“有价值”的数据点，避免陷入数据沼泽。我们将详细解析业务指标（KPIs）的设计原则，例如平衡计分卡（BSC）在不同层级的应用。 BI工具生态系统概览： 介绍当前主流的BI平台和工具类别，包括桌面级分析工具、企业级数据仓库前端以及新兴的嵌入式分析技术。重点在于理解不同工具的适用场景，而非单一工具的深度操作。 数据准备的艺术： 数据质量是BI的生命线。本章将聚焦于数据清洗、转换和建模的非编程方法，包括使用ETL/ELT概念来确保数据源的可靠性与一致性。我们将探讨维度建模（如星型/雪花模型）如何为高效的BI查询打下基础。 第二部分：数据可视化的核心原则与设计美学 数据可视化是本书的核心亮点之一。我们坚信，有效的可视化是清晰沟通的体现，而非简单的图表堆砌。本部分将深入讲解如何根据信息类型和受众需求，选择最合适的视觉编码方式。 认知心理学与视觉感知： 探讨人类视觉系统如何处理信息，哪些图表类型（如条形图、折线图、散点图）在传达特定关系（如趋势、分布、比较）时效率最高。我们将详细分析图表“陷阱”，如误导性的坐标轴截断或不恰当的颜色使用。 叙事性报告（Data Storytelling）： 介绍如何构建一个引人入胜的数据故事线。这包括确定叙事焦点、使用注释和上下文来引导读者，并设计一系列从宏观到微观的仪表板流程，确保关键发现能被高层管理者迅速捕捉。 交互式仪表板设计： 超越静态报告，本书将指导读者如何设计功能强大且用户友好的交互式仪表板。内容涵盖参数筛选、钻取（Drill-down）机制、联动视图的实现，确保用户可以自主探索数据，发现隐藏的洞察。我们将使用主流可视化库（如基于Web技术的框架）的概念来解释这些交互是如何被构建和实现的。 第三部分：高级分析集成与洞察提炼 现代BI已不再局限于描述性分析（发生了什么），它必须延伸到诊断性（为什么发生）、预测性（将发生什么）和规范性（我们应该做什么）。 统计基础与场景应用： 介绍用于业务分析的常用统计概念，如回归分析（用于预测销售趋势）、聚类分析（用于客户分群）以及时间序列分解。重点是如何将这些统计模型的结果，以易于理解的可视化方式呈现给非技术决策者。 地理空间数据可视化： 随着位置信息的重要性日益凸显，本书将专门介绍如何利用地图进行业务分析，包括热力图、区域填充图的应用，以及如何叠加不同的业务层（如物流网络、客户密度）以进行空间决策支持。 性能优化与嵌入式分析： 讨论在数据量庞大时如何确保仪表板的加载速度。我们将介绍数据预聚合、索引策略在BI查询层面的影响。此外，本书还将探讨如何将定制化的BI组件无缝嵌入到现有的企业应用（如CRM或ERP系统）中，实现真正的“行动中的智能”。 第四部分：项目实践与持续迭代 本书的最后部分通过一个贯穿全书的综合性案例——某零售企业的库存优化项目，来检验前述所有知识点的应用。读者将跟随案例，完成从原始销售数据收集、指标定义、模型构建，到最终高管仪表板交付的全过程。 度量体系的落地实施： 如何建立一个可维护、可扩展的度量定义文档，确保整个组织对“收入”、“活跃用户”等核心指标的理解一致。 用户接受度与反馈回路： 介绍数据产品发布后的敏捷迭代方法。如何收集用户反馈，快速调整可视化布局和数据模型，确保BI系统持续为业务创造价值。 本书特点 高度实战导向： 每一个理论点都配有详细的步骤说明和视觉示例。 关注战略而非工具： 虽然涉及工具概念，但核心在于培养读者的数据思维和设计能力，使知识具有更长的生命周期。 全面的流程覆盖： 涵盖了从业务提问、数据准备、模型构建到最终洞察发布的完整BI生命周期。 本书适合数据分析师、商业智能工程师、业务部门管理者以及任何希望提升数据驱动决策能力的专业人士阅读和参考。通过阅读本书，您将掌握将复杂数据转化为清晰商业洞察的完整工具箱。

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购买这本书之前，我其实已经熟练掌握了基础的报表制作流程，我对自己的水平还是比较自信的。但是，读完关于“动态图表与交互式钻取”的那几章后，我才意识到自己过去的工作思路有多么局限。我以前总习惯于一次性把所有数据都展现在一个静态的大报表中，美观但缺乏互动性。这本书系统地介绍了如何利用报表的内置功能，实现用户可以点击特定区域就展开更详细信息的“下钻”功能，这极大地提升了报表作为决策支持工具的实用价值。作者通过一个完整的销售分析案例，演示了如何层层递进地设计报表结构，从宏观的年度业绩，到微观的区域明细，直至单笔交易记录。这种模块化的设计思想，对于构建大型、可维护的报表系统至关重要。它让我明白，一个优秀的报表不仅仅是数据的展示，更是一套用户引导和信息导航的流程。

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这本书的排版风格，给我的阅读体验带来了极大的舒适感。很多技术书籍为了塞进更多内容，常常把字体弄得很小，图文混排也显得拥挤不堪，读起来眼睛非常容易疲劳。然而，这本书在图例和代码块的处理上，显得非常克制和专业。代码示例清晰地用高亮区分了关键变量和函数，注释也恰到好处，没有冗余的解释。更难能可贵的是，插图——特别是那些复杂的报表布局示意图——都使用了高质量的矢量图，放大后依然清晰可见，这对理解那些涉及复杂行列合并和条件格式设置的场景帮助极大。我甚至可以把它放在一边，对照着书上的截图和步骤，一步步在自己的开发环境中复现案例，几乎没有出现“跟着书做却对不上”的情况。这种高质量的呈现方式，大大降低了初学者入门的心理门槛。

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这本书的封面设计，坦白说，一开始并没有立刻抓住我的眼球。那种经典的、略显老派的技术书籍排版，让我有点犹豫，心想这会不会又是一本堆砌了大量官方文档和枯燥代码示例的“工具书”。然而，当我翻开目录，特别是看到“实战演练”这几个字时，一种久违的期待感油然而生。我一直觉得，学习报表技术，光是理解概念是远远不够的，必须要在实际项目中摸爬滚打才能真正掌握其精髓。这本书的编排结构，从基础的数据源连接到复杂的参数设置与分组汇总，都遵循了一种循序渐进的逻辑，不像有些教材那样上来就抛出高深的概念让人望而却步。尤其是它在处理那些报表中常见的“疑难杂症”——比如跨页打印的对齐问题，或者多层嵌套分组后的数据筛选逻辑——时，作者似乎都给出了非常接地气的解决方案，而不是仅仅停留在理论层面。这种“实战”的导向，让我感觉到作者是真正经历过一线开发工作的，他知道我们在面对真实的业务需求时，会遇到哪些让你抓耳挠腮的棘手问题，并且已经为你铺好了平坦的道路。

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从一个更宏观的角度来看，这本书的价值在于它提供了一种成熟的“报表思维框架”。在软件开发领域，我们经常面临需求方的各种“奇形怪状”的报表要求，很多时候，难点不在于技术实现，而在于如何将模糊的业务需求转化为清晰、可执行的报表逻辑。这本书不仅仅是关于特定工具的使用手册，它更像是一本关于“如何与业务沟通并高效交付报表”的指南。它教会了我如何识别数据关系、如何预判数据量对设计的影响，以及在不同业务场景下，哪种报表类型（分组、矩阵、交叉表）才是最优解。这种知识的迁移能力，远超出了单纯学习一个软件功能本身。对于那些希望从初级报表制作人员成长为能主导整个报表项目架构师的同行来说，这本书无疑提供了一个非常坚实的理论和实践基石，值得反复研读。

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说实话，市面上关于各类报告工具的书籍汗牛充栋，但真正能让人感到“茅塞顿开”的却凤毛麟角。这本书最让我印象深刻的一点，在于它对性能优化的探讨。在企业级应用中，一个报表如果加载时间超过五秒，那它在用户心中的价值就会大打折扣，即便内容再详实。我过去在做类似项目时，常常因为SQL查询效率低下或者报表设计不合理，导致报表“堵塞”。这本书并没有回避这个问题，而是专门辟出了章节来讲解如何通过优化SQL语句、合理使用存储过程，以及在报表设计器中调整数据源拉取策略来提升加载速度。它提供的不仅仅是“如何做”，更是“为什么要这么做”的深层逻辑。比如，它详细分析了不同类型的数据源在报表引擎中的处理机制差异，这一点非常专业和深入。对于我们这些需要对项目稳定性负责的开发者来说，这种对底层原理的洞察力，比学会几个简单的拖拽操作要宝贵得多。

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