商务智能数据分析的管理视角 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:拉姆什·沙尔达 (Ramesh Sharda)

出品人:

页数:321

译者:赵卫东

出版时间:2015-3-1

价格:CNY 69.00

装帧:平装

isbn号码:9787111494393

丛书系列:数据科学与工程技术丛书

图书标签:

数据分析
商务智能
大数据
管理
商业
酷农民
豆瓣
豆列
商务智能
数据分析
管理视角
决策支持
企业应用
数据驱动
战略管理
信息管理
智能决策
运营优化

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具体描述

《商务智能：数据分析的管理视角(原书第3版)》可以作为管理科学、电子商务和企业管理等专业的MBA、研究生以及本科生商务智能、决策支持系统等课程的教材，也可以作为管理信息系统、商务数据分析等课程的辅助教材，还适合从事企业信息管理、业务分析的人士阅读。

《数据驱动的商业增长：策略、工具与实践》书籍简介在这个信息爆炸、竞争激烈的时代，企业能否在瞬息万变的商业环境中脱颖而出，很大程度上取决于其驾驭和利用数据的能力。数据不再仅仅是冰冷的数字，它们蕴含着深刻的洞察，是驱动企业战略决策、优化运营流程、实现可持续增长的宝贵财富。《数据驱动的商业增长：策略、工具与实践》一书，正是为渴望充分释放数据潜能、实现业务飞跃的管理者和专业人士量身打造的权威指南。本书并非仅仅堆砌技术术语或罗列工具列表，而是从更宏观、更具战略性的视角出发，深入剖析数据分析在现代商业决策中的核心作用。我们坚信，任何成功的商业智能和数据分析项目，都始于清晰的战略意图和对业务目标的深刻理解。因此，本书将首先引导读者构建一套完整的数据驱动思维框架，帮助企业识别关键业务问题，确立可衡量的成功指标，并将数据分析能力与企业的整体发展战略紧密结合。第一部分：数据驱动的战略思维在这一部分，我们将深入探讨为何数据驱动已成为企业增长的必然选择。我们将解析当前商业环境中数据扮演的角色转变，从简单的信息记录者到战略决策的引擎。数据驱动的价值主张：我们将详细阐述数据驱动如何赋能企业在市场定位、产品创新、客户关系管理、运营效率提升等多个维度实现质的飞跃。读者将理解，数据分析不仅仅是技术部门的任务，更是关乎整个企业生存和发展的战略核心。构建数据驱动的企业文化：成功的转型并非一蹴而就，它需要深厚的文化土壤。本书将提供一套行之有效的方案，指导企业如何打破部门壁垒，鼓励数据共享，培养员工的数据素养，让数据思维渗透到组织的每一个角落。我们将探讨如何通过领导层的支持、激励机制的设计以及持续的培训，将“相信数据、依赖数据”的理念根植于企业基因。战略目标与数据分析的对接：任何数据分析的起点都应该是明确的业务目标。本书将教授读者如何将高层次的商业战略分解为可操作的数据分析任务，并建立起从业务问题到数据需求、再到分析产出和最终业务价值转化的完整链路。我们将提供案例分析，展示企业如何通过精准的数据定位，解决实际的商业痛点，例如提升客户生命周期价值、优化营销ROI、预测市场趋势等。第二部分：数据分析的工具箱与方法论理论的指导需要强大的工具和扎实的分析方法作为支撑。本书将全面介绍现代数据分析所涉及的关键工具和核心方法论，但重点在于如何根据实际业务场景选择和应用它们。数据采集与整合：数据的价值在于其全面性和准确性。我们将探讨各种数据源的识别、采集方法，以及如何通过ETL（Extract, Transform, Load）等技术将分散在企业内外部的异构数据进行有效整合，构建统一的数据资产。关键数据分析技术概览：本书将精选一系列在商业领域应用最广泛、效果最显著的数据分析技术，并进行深入浅出的讲解。这包括：描述性分析：如何通过报表、仪表盘等可视化工具，清晰地呈现业务现状，识别关键绩效指标（KPIs）的波动原因。诊断性分析：如何深入挖掘数据背后的原因，理解“为什么”会发生某件事情，例如客户流失的原因、销售额下降的症结等。预测性分析：如何利用历史数据构建模型，预测未来趋势，例如销售预测、客户行为预测、风险预警等。规范性分析：如何基于预测结果，提出最优的行动建议，帮助企业做出最佳决策，例如最优定价策略、个性化推荐、资源分配优化等。数据可视化与洞察传达：分析的最终目的是为了驱动决策。本书将强调数据可视化在沟通复杂数据洞察中的重要性。我们将介绍如何运用Tableau, Power BI等主流可视化工具，设计清晰、直观、富有故事性的图表和仪表盘，将数据分析的结果有效地传递给非技术背景的决策者。机器学习与人工智能的应用：随着技术的发展，机器学习和人工智能在商业数据分析中的作用日益凸显。本书将以通俗易懂的方式，介绍一些核心的机器学习算法及其在商业场景中的应用，如分类、聚类、回归、推荐系统等，帮助读者理解这些技术如何赋能更深层次的预测和自动化决策。第三部分：数据分析的实践与案例研究理论的学习离不开实践的检验。本书将通过大量真实世界的商业案例，展示数据分析如何在不同行业和业务场景中发挥关键作用，帮助读者触类旁通，将所学知识应用于实际工作。客户分析与增长：从客户画像构建、细分市场选择，到个性化营销、客户生命周期管理、流失预警，本书将提供详细的分析方法和实施步骤，帮助企业实现精准营销和客户忠诚度的提升。营销与销售优化：如何通过数据分析评估营销活动效果，优化广告投放，预测销售趋势，识别高价值销售线索，以及通过 A/B 测试不断提升转化率，本书将提供全面的解决方案。运营效率提升：从供应链优化、库存管理，到生产过程监控、服务质量改进，本书将展示数据分析如何帮助企业识别瓶颈，提高资源利用率，降低运营成本。产品与服务创新：如何利用用户反馈和行为数据，识别市场需求，迭代产品功能，设计更受欢迎的服务，本书将分享企业如何通过数据驱动产品创新，赢得市场先机。风险管理与欺诈检测：在金融、电商等领域，数据分析在识别潜在风险、检测欺诈行为方面发挥着至关重要的作用。本书将探讨相关的分析模型和技术，帮助企业构建更安全的商业环境。战略决策支持：本书将通过多维度的数据分析，展示如何为企业高层提供战略洞察，支持重大决策，例如市场扩张策略、并购机会评估、新业务模式设计等。第四部分：构建可持续的数据分析能力数据分析能力的建设是一个持续演进的过程。本书最后一部分将聚焦于如何构建和维护一个高效、可持续的数据分析体系。数据治理与数据质量：强调数据治理的重要性，包括数据标准、元数据管理、数据安全和隐私保护，以及如何建立一套有效的机制来保障数据的准确性、一致性和完整性。团队建设与技能发展：探讨如何组建一支具备多样化技能的数据分析团队，包括数据科学家、数据工程师、业务分析师等，以及如何进行持续的技能培训和职业发展规划。技术架构与平台选择：简要介绍当前主流的数据仓库、数据湖、大数据处理平台等技术架构，并为企业在技术选型上提供指导性建议，强调技术应服务于业务需求。 ROI衡量与持续改进：如何量化数据分析项目的价值，证明其对业务的贡献，并在此基础上不断优化分析流程和方法，实现持续的改进和迭代。《数据驱动的商业增长：策略、工具与实践》一书，将为您提供一套系统性的方法论和实用的工具箱，帮助您突破数据应用的瓶颈，将数据转化为驱动企业持续增长的强大引擎。无论您是企业高管、业务部门负责人，还是希望提升自身数据分析能力的专业人士，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。通过本书的学习，您将能够更自信地驾驭数据，做出更明智的决策，最终实现业务的卓越增长。

作者简介

目录信息

出版者的话
译者序
前言
作者简介
第1章商务智能、数据分析和决策支持概述 1
1.1 开篇小插曲：Magpie Sensing公司使用分析技术高效而安全地管理疫苗供应链 1
1.2 变化的商业环境和计算机决策支持 3
1.3 商务智能架构 4
1.3.1 BI的定义 5
1.3.2 BI的简史 5
1.3.3 BI的架构 5
1.3.4 BI的起源和驱动力 6
1.3.5 BI中的多媒体练习 8
1.4 智能产生、使用与商务智能治理 8
1.4.1 智能产生和使用的循环过程 8
1.4.2 智能与窃取 9
1.5 事务处理与分析处理 9
1.6 成功的BI实施 10
1.6.1 典型的BI用户群体 10
1.6.2 合理规划与业务战略的统一 11
1.6.3 实时的、随需应变的BI是可以实现的 11
1.6.4 开发或收购BI系统 12
1.6.5 理由和成本—收益分析 12
1.6.6 安全和隐私保护 12
1.6.7 系统和应用的集成 12
1.7 数据分析概述 13
1.7.1 描述性分析 14
1.7.2 预测性分析 15
1.7.3 规范性分析 16
1.7.4 应用于不同领域的数据分析 19
1.7.5 数据分析还是数据科学 19
1.8 大数据分析简介 20
1.9 本书的安排 21
1.10 资源、链接和Teradata大学网络连接 22
1.10.1 资源和链接 22
1.10.2 供应商、产品和演示 22
1.10.3 期刊 22
1.10.4 Teradata大学网络连接 23
1.10.5 本书的网站 23
本章要点 23
关键词 23
问题讨论 23
练习 24
章末应用案例 25
参考文献 26
第2章数据仓库 28
2.1 开篇小插曲：卡普里岛赌场利用企业数据仓库获胜 28
2.2 数据仓库的定义和概念 30
2.2.1 什么是数据仓库 30
2.2.2 数据仓库历史透视 30
2.2.3 数据仓库的特点 32
2.2.4 数据集市 33
2.2.5 操作数据存储 33
2.2.6 企业数据仓库 33
2.2 元数据 35
2.3 数据仓库流程概述 36
2.4 数据仓库架构 38
2.4.1 可选的数据仓库架构 40
2.4.2 哪种架构最好 42
2.5 数据集成以及提取、转换和加载过程 43
2.5.1 数据集成 44
2.5.2 提取、转换和加载 46
2.6 数据仓库的开发 47
2.6.1 数据仓库开发方法 50
2.6.2 数据仓库开发的其他思考 53
2.6.3 数据仓库中的数据表示 53
2.6.4 数据仓库中的数据分析 54
2.6.5 OLAP和OLTP 54
2.6.6 OLAP操作 55
2.7 数据仓库的实施问题 57
2.8 实时数据仓库 60
2.9 数据仓库管理、安全问题和未来趋势 64
2.10 资源、链接和Teradata大学网络连接 68
2.10.1 资源和链接 68
2.10.2 案例 68
2.10.3 供应商、产品和演示 68
2.10.4 期刊 68
2.10.5 其他参考文献 69
2.10.6 Teradata大学网络连接 69
本章要点 69
关键词 69
问题讨论 70
练习 70
章末应用案例 72
参考文献 74
第3章业务报表、可视化分析与企业绩效管理 77
3.1 开篇小插曲: 自助服务的报表环境为企业用户节省上百万美元 77
3.2 业务报表的定义和概念 80
3.2.1 什么是业务报表 81
3.2.2 业务报表系统的组件 84
3.3 数据与信息可视化 85
3.4 不同类型的图表 89
3.4.1 基本图表 89
3.4.2 专用图表 90
3.5 数据可视化与可视化分析的出现 92
3.5.1 可视化分析 93
3.5.2 高性能可视化分析环境 95
3.6 绩效仪表盘 97
3.6.1 仪表盘设计 98
3.6.2 在仪表盘中寻找什么 100
3.6.3 仪表盘设计的最佳实践 101
3.6.4 根据行业标准建立 KPI 基准 101
3.6.5 利用上下文元数据封装仪表盘度量 101
3.6.6 通过可用性专家检验仪表盘设计 101
3.6.7 在仪表盘中指定警报和异常的优先级 101
3.6.8 使用用户评论丰富的仪表盘 102
3.6.9 在3个不同层次展示信息 102
3.6.10 使用仪表盘设计准则选择正确的可视化方式 102
3.6.11 提供指导性分析 102
3.7 企业绩效管理 102
3.8 绩效度量 105
3.8.1 关键绩效指标 106
3.8.2 绩效度量系统 107
3.9 平衡记分卡 107
3.9.1 4个视角 107
3.9.2 平衡在BSC中的意义 108
3.9.3 仪表盘与平衡记分卡 109
3.10 作为绩效度量系统的六西格玛 109
3.10.1 DMAIC绩效模型 110
3.10.2 平衡记分卡与六西格玛 110
3.10.3 有效的绩效度量 111
本章要点 113
关键词 114
问题讨论 114
练习 115
章末应用案例 116
参考文献 118
第4章数据挖掘 119
4.1 开篇小插曲：坎贝拉公司将高级分析和数据挖掘应用于更多客户 119
4.2 数据挖掘概念和应用 121
4.2.1 定义、特征和优势 122
4.2.2 数据挖掘原理 127
4.2.3 数据挖掘与统计学 130
4.3 数据挖掘应用 131
4.4 数据挖掘过程 133
4.4.1 步骤1：业务理解 134
4.4.2 步骤2：数据理解 134
4.4.3 步骤3：数据准备 135
4.4.4 步骤4：建模 137
4.4.5 步骤5：测试和评估 137
4.4.6 步骤6：部署 137
4.4.7 其他标准化的数据挖掘过程和方法 139
4.5 数据挖掘方法 140
4.5.1 分类 140
4.5.2 估算分类模型的准确率 141
4.5.3 数据挖掘聚类分析 146
4.5.4 关联规则挖掘 148
4.6 数据挖掘软件工具 151
4.7 数据挖掘的隐私问题、谬误和隐患 156
4.7.1 数据挖掘和隐私问题 156
4.7.2 数据挖掘谬误和隐患 157
本章要点 158
关键词 159
问题讨论 160
练习 160
章末应用案例 162
参考文献 163
第5章文本与Web分析 164
5.1 开篇小插曲：《危险边缘》上的人机大战：Watson的故事 164
5.2 文本分析和文本挖掘概述 166
5.3 自然语言处理 170
5.4 文本挖掘应用 174
5.4.1 营销应用 174
5.4.2 安全应用 174
5.4.3 生物医学应用 177
5.4.4 学术应用 178
5.5 文本挖掘过程 180
5.5.1 任务1：建立语料库 180
5.5.2 任务2：创建词项—文档矩阵 181
5.5.3 任务3：提取知识 182
5.6 情感分析 186
5.6.1 情感分析应用 189
5.6.2 情感分析过程 190
5.6.3 极性识别方法 191
5.6.4 使用词典 191
5.6.5 使用训练文档集 192
5.6.6 识别句子和短语的语义倾向 192
5.6.7 识别文档的语义倾向 193
5.7 Web挖掘概述 193
5.8 搜索引擎 197
5.8.1 搜索引擎剖析 198
5.8.2 开发环 198
5.8.3 网络爬虫 198
5.8.4 文档索引器 198
5.8.5 响应环 199
5.8.6 查询分析器 199
5.8.7 文档匹配器/排名器 199
5.8.8 搜索引擎优化 200
5.8.9 搜索引擎优化的方法 201
5.9 Web使用挖掘（Web分析） 203
5.9.1 Web分析技术 204
5.9.2 Web分析度量 206
5.9.3 网站可用性 206
5.9.4 流量来源 207
5.9.5 访客特征 208
5.9.6 转化统计 208
5.10 社交分析 209
5.10.1 社交网络分析 210
5.10.2 社交网络分析度量 211
5.10.3 联系 212
5.10.4 分布 212
5.10.5 分割 213
5.10.6 社交媒体分析 213
5.10.7 人们如何使用社交媒体 214
5.10.8 评估社交媒体的影响 215
5.10.9 社交媒体分析的最佳实践 216
本章要点 218
关键词 219
问题讨论 220
练习 220
章末应用案例 221
参考文献 223
第6章大数据与分析 225
6.1 开篇小插曲：当大数据遇上大数据科学 225
6.2 大数据的定义 228
6.3 大数据分析基础 233
6.4 大数据技术 237
6.4.1 MapReduce 237
6.4.2 为什么使用MapReduce 238
6.4.3 Hadoop 238
6.4.4 Hadoop如何工作 238
6.4.5 Hadoop技术组件 239
6.4.6 Hadoop：利与弊 240
6.4.7 NoSQL 241
6.5 数据科学家 243
6.6 大数据和数据仓库 248
6.6.1 Hadoop的使用案例 248
6.6.2 数据仓库的使用案例 249
6.6.3 灰色区域（任意一个都能胜任） 250
6.6.4 Hadoop和数据仓库共存 250
6.7 大数据供应商 252
6.8 大数据与流分析 258
6.8.1 流分析与持久性分析 259
6.8.2 关键事件处理 260
6.8.3 数据流挖掘 260
6.9 流分析的应用 261
6.9.1 电子商务 261
6.9.2 电信 261
6.9.3 法律实施与网络安全 263
6.9.4 电力行业 263
6.9.5 金融服务 263
6.9.6 健康科学 263
6.9.7 政府 264
本章要点 264
关键词 264
问题讨论 265
练习 265
章末应用案例 266
参考文献 268
第7章业务分析：趋势与前景 269
7.1 开篇小插曲：俄克拉荷马州天然气及电力公司利用数据分析促进智能能源使用 269
7.2 为组织提供基于位置的分析 270
7.2.1 地理空间分析 271
7.2.2 实时位置智能 273
7.3 面向消费者的分析应用 275
7.4 推荐引擎 277
7.5 Web 2.0革命和在线社交网络 278
7.5.1 Web 2.0的典型特征 279
7.5.2 社交网络 279
7.5.3 定义和基本信息 279
7.5.4 商业和企业社交网络 280
7.6 云计算与商务智能 281
7.6.1 面向服务的DSS 282
7.6.2 数据即服务 283
7.6.3 信息即服务 284
7.6.4 分析即服务 284
7.7 数据分析对组织的影响 286
7.7.1 新的组织结构 286
7.7.2 重构业务流程和虚拟团队 286
7.7.3 工作满意度 287
7.7.4 工作压力和焦虑 287
7.7.5 分析工具对管理人员活动和绩效的影响 287
7.8 法律、隐私和道德问题 288
7.8.1 法律问题 288
7.8.2 隐私 289
7.8.3 最近涉及隐私和数据分析的技术问题 290
7.8.4 决策中的道德问题和支持 291
7.9 数据分析生态系统 291
7.9.1 数据分析行业的类别 292
7.9.2 数据基础设施供应商 292
7.9.3 数据仓库行业 293
7.9.4 中间件/BI平台行业 293
7.9.5 数据聚合商与分发商 293
7.9.6 专注于分析的软件开发者 293
7.9.7 报表和分析 294
7.9.8 预测性分析 294
7.9.9 规范性分析 294
7.9.10 特定行业或通用的应用开发者、系统集成者 295
7.9.11 分析工具的用户组织 296
7.9.12 行业分析师和影响者 297
7.9.13 教育机构和认证机构 297
本章要点 298
关键词 298
问题讨论 299
练习 299
章末应用案例 300
参考文献 301
索引 303
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，拿到手里的时候，我心里是有点忐忑的。毕竟，“商务智能”和“数据分析”这些词听起来就挺高大上的，感觉离我日常的工作有点远。我是那种更偏向于市场运营的，平时打交道比较多的是用户反馈和活动效果，对那些复杂的模型和算法实在是一窍不通。但是，这本书的副标题——“管理视角”，一下子抓住了我的注意力。我寻思着，也许这本书不是教我怎么去做那个数据分析的工程师，而是教我这个管理者应该如何去理解、去利用这些数据。翻开第一章，果然，它没有一上来就抛出一堆技术术语，而是从一个战略高度去谈论数据在企业决策中的地位。它用了很多我能理解的商业案例，比如如何通过分析客户流失率来调整服务策略，或者如何通过市场趋势分析来优化产品迭代的节奏。作者的文笔很亲切，就像一个经验丰富的同事在给你分享心得，而不是一个冷冰冰的教科书。特别是有一节讲到“数据素养”对中层管理者的重要性，让我深有感触。以前我总觉得，数据分析是IT部门的事，我只需要等他们出报告就行了。读完这一部分，我才意识到，如果我不懂提问，不懂如何解读报告背后的真正含义，那我得到的也只是一些表象信息，根本无法做出真正有洞察力的管理决策。这本书的结构安排得很巧妙，从宏观的战略到微观的操作建议，循序渐进，完全不像一本纯技术书籍，更像一本管理学的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的深度超出了我的初始预期。本来以为只是泛泛而谈管理层应该关注哪些数据指标，没想到它在“数据伦理”和“算法偏见”的处理上，也给出了相当有深度的探讨。在这个数据隐私越来越受关注的时代，管理者如果不了解这些潜在的风险，盲目追求数据驱动，很容易招致公关危机甚至法律风险。书中专门有一章讨论了如何在利用用户数据进行个性化推荐的同时，保证用户体验的透明度和公平性。作者没有采取逃避的态度，而是非常坦诚地分析了技术发展带来的道德困境，并提供了一些实用的“风险缓解”策略。这让我感到非常安心，因为我知道，一个真正成熟的商业智能体系，必然要将合规性和社会责任融入其核心价值。这本书不仅仅是关于“如何利用数据做生意”，更是在探讨“如何做一个负责任地使用数据的企业”。这种兼顾商业利益与社会责任的平衡视角，是很多同类书籍所缺乏的，也让我对作者的专业素养和人文关怀留下了深刻印象。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书带给我的感受，那应该是“赋能”。在阅读过程中，我感觉自己被赋予了一种新的“语言能力”。过去，当技术团队跟我讨论“数据仓库的ETL流程”或“机器学习模型的准确率”时，我常常只能点头称是，心里其实一头雾水。这本书通过一系列生动的类比和对概念本质的拆解，极大地弥补了我的知识鸿沟。它没有要求我成为数据科学家，而是让我能够自信地与他们进行“平等的对话”。我能理解他们工作的基础逻辑，能更准确地提出我的业务需求，也更能批判性地评估他们交付的成果。最让我感到欣慰的是，这本书没有止步于“现状分析”，而是对未来的趋势，尤其是人工智能与商业智能结合的未来，做了富有远见的展望。这种前瞻性，让我在规划部门未来三到五年的发展时，有了一个更加坚实和开阔的理论基础。总而言之，这是一本真正能帮助管理者从“数据消费者”转变为“数据战略家”的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表设计，也体现出作者对读者体验的深度关怀。我见过太多商业书籍，内容不错，但图表做得像初学者的PPT，看得人眼花缭乱，根本抓不住重点。但这本不一样，每一张图表似乎都是精心设计的，它们的功能性极强，不是为了美观而存在，而是为了简化复杂的概念。特别是书中关于“仪表盘设计原则”的那一章，简直是点睛之笔。它用对比的方式展示了“信息过载型仪表盘”和“决策支持型仪表盘”的区别，并通过大量的负面案例来反面衬托正面指导。作为一个经常需要审批各种报告和绩效看板的管理者，我过去常常对那些密密麻麻的数字感到头疼。现在，我明白了问题的根源在于报告本身没有抓住“关键绩效指标（KPI）”的核心。这本书教会我的不是如何去设计那个表格，而是如何去定义“什么才是真正重要的指标”，以及如何用最简洁的视觉语言将其呈现出来。这种“以终为始”的思维方式，贯穿了全书，让阅读过程本身变成了一种学习如何高效沟通的过程。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在叙述逻辑上的严谨性，简直是教科书级别的示范。它不是那种堆砌概念、为了炫技而堆砌复杂模型的书。作者非常注重“因果关系”的梳理，这一点对于一个追求效率的管理者来说至关重要。比如，在讨论如何建立数据驱动型文化时，它清晰地描绘了一个从“数据孤岛”到“共享智能”的演变路径，并且详细分析了每一步可能遇到的组织阻力和文化壁垒。我尤其欣赏它对“数据治理”的阐述，那部分内容写得非常透彻。很多企业都在谈数据治理，但往往流于口号，这本书却深入到了流程设计、责任划分，甚至是数据质量评估的具体指标上。它没有给我们提供一个“一键式”的解决方案，而是提供了一套可以根据自身企业特点进行调整的“框架”。我合上书本，脑子里立马浮现出我们公司目前数据流程中的几个关键瓶颈，感觉手里有了一张可以优化现有体系的蓝图。这不是那种读完让你激动万分但不知所措的书，而是读完后能让你立刻在脑海中开始构建改进计划的书。这种脚踏实地、拒绝空谈的写作风格，对于我们这些常年处于业务前线的人来说，简直是久旱逢甘霖。

评分☆☆☆☆☆

1. 书比较老旧，很多观念已经是基础观念 2. 案例大于理论，各种案例来叙述应用了BI之后的效果，具体实施过程也没有提到。我早些年做过BI平台，这是我经常和别人提起的，所以在统计分析方面，我本身是有一些优势的，虽在在做的时候并没有形成专业化理论，但后面有慢慢补过。数据仓储，OLAP，ETL，到前台的关联报表都有处理过，这一套只能应用于大的公司，专门有BI团队的，而针对小公司，也就是简单的统计分析而已。

评分☆☆☆☆☆

算是较为系统地讲了数据挖掘、数据分析等方面的基础知识，但是没有深度。很多东西都是浅尝辄止，有些内容还像是从以前的书里摘出来的。不推荐。

评分☆☆☆☆☆

是一本商务智能和数据科学入门的introduction，内容广泛、对产品、技术、工具的概括准确和实用，案例也都比较新颖且有启发性，非常适合企业管理层、IT战略制定和实施人员参考

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