商务智能是近年来企业信息化的热点，有着广阔的应用前景。薛云主编的《商务智能(职业技能培训测评项目电子商务方向指定教材)》以“认识一实施一案例一工具一发展”为主线，介绍了商务智能从理论到实践的全过程。全书一共分为7章，内容包括：第1章“认识商务智能”，解释了商务智能的相关概念及理论基础；第2章“实施商务智能”，讲述了商务智能项目的实施过程；第3章“分析商务智能案例”，展示了商务智能实际案例的实施细节、成果及价值所在；第4章至第6章讲解了商务智能开发工具的应用，即应用微策略软件进行数据报表的分析与展现，并通过案例讲解了数据挖掘方法；第7章介绍了商务智能的应用及未来发展趋势。
本书内容由浅入深、案例丰富、实践性强，可引导读者掌握商务智能的基础知识、熟悉商务智能的应用场景，进而让读者能够进行实际操作。本书可以作为高等院校信息管理、计算机应用、电子商务等相关专业学生学习商务智能理论与实践的教材，也可以作为从事商务智能相关工作的人员的参考资料，还可以作为MBA技术管理课程的教材。

第1章 认识商务智能
1.1 什么是商务智能
1.1.1 商务智能的概念
1.1.2 商务智能的特点
1.1.3 商务智能的发展历史
1.1.4 商务智能的技术实现路径
1.1.5 商务智能的架构模型
1.1.6 商务智能的用户
1.1.7 商务智能与大数据
1.2 什么是数据可视化
1.2.1 数据可视化的概念
1.2.2 商务智能与数据可视化的关系
1.2.3 常见图表概览
1.3 什么是数据仓库
1.3.1 数据仓库的定义
1.3.2 数据仓库的特点
1.3.3 数据仓库的建模
1.3.4 数据集市的定义
1.3.5 数据仓库的体系结构
1.3.6 数据仓库的数据及组织
1.4 什么是ETL
1.4.1 数据的抽取
1.4.2 数据的清洗
1.4.3 数据的转换
1.5 什么是数据挖掘
1.5.1 数据挖掘的定义
1.5.2 数据挖掘的功能
1.5.3 数据挖掘的对象
1.5.4 数据挖掘的步骤
1.5.5 数据挖掘在商务智能中的应用
课后习题
第2章 实施商务智能
2.1 商务智能的准备与规划
2.1.1 主要内容
2.1.2 阶段产物
2.2 商务智能的需求分析
2.2.1 主要内容
2.2.2 阶段产物
2.3 商务智能系统的设计
2.3.1 主要内容
2.3.2 阶段产物
2.4 商务智能系统的实现
2.4.1 主要内容
2.4.2 阶段产物
2.5 商务智能系统的上线及维护
2.5.1 主要内容
2.5.2 阶段产物
课后习题
第3章 分析商务智能案例
3.1 数据可视化趣味案例
3.1.1 《唐诗三百首》
3.1.2 周杰伦歌曲
3.1.3 民间快餐
3.1.4 “中国有嘻哈”节目
3.2 财经行业案例
3.2.1 案例背景
3.2.2 项目实践
3.2.3 项目展示
3.2.4 项目价值
3.3 快速消费品行业案例
3.3.1 案例背景
3.3.2 项目实践
3.3.3 项目展示
3.3.4 项目价值
3.4 餐饮行业案例
3.4.1 案例背景
3.4.2 项目实践
3.4.3 项目展示
3.4.4 项目价值
3.5 医药行业案例
3.5.1 案例背景
3.5.2 项目实践
3.5.3 项目展示
3.5.4 项目价值
课后习题
第4章 商务智能开发工具——MicroStrategy Developer
4.1 开发工具概述
4.1.1 基础知识
4.1.2 开发方式
4.1.3 MicroStrategy Developer简介
4.2 项目创建
4.2.1 创建元数据库
4.2.2 连接项目源
4.2.3 创建项目
4.3 数据定义
4.3.1 定义数据库实例
4.3.2 选择数据仓库表
4.3.3 定义事实
4.3.4 定义实体
4.3.5 更新框架
4.4 报表创建
4.4.1 创建度量
4.4.2 创建报表
4.5 网页浏览
4.5.1 设置智能服务器
4.5.2 浏览报表
4.5.3 以服务器方式连接元数据库
课后习题
第5章 商务智能开发工具——MicroStrategy Desktop-Dossiers
5.1 开发工具概述
5.2 数据连接
5.3 数据清洗
5.4 数据可视化
5.4.1 收益分析
5.4.2 收益报表细化
5.4.3 销售业绩和利润率
5.4.4 关键指标
5.5 仪表盘美化
5.5.1 添加图像
5.5.2 修改可视化效果
5.6 仪表盘分享
5.6.1 导出成PDF格式
5.6.2 Desktop用户
课后习题
第6章 商务智能开发工具——MicroStrategy Data Mining Services
6.1 开发工具概述
6.1.1 MicroStrategy的数据挖掘功能
6.1.2 MicroStrategy的数据挖掘方式
6.1.3 PMML概要
6.1.4 应用数据挖掘服务的工作流程
6.2 线性回归和季节回归
6.2.1 目标
6.2.2 数据准备
6.2.3 数据挖掘步骤
6.3 逻辑回归
6.3.1 目标
6.3.2 数据准备
6.3.3 数据挖掘步骤
6.4 决策树分析
6.4.1 目标
6.4.2 数据准备
6.4.3 数据挖掘步骤
6.5 关联规则
6.5.1 目标
6.5.2 数据准备
6.5.3 数据挖掘步骤
6.6 聚类分析
6.6.1 目标
6.6.2 数据准备
6.6.3 数据挖掘步骤
课后习题
第7章 展望商务智能的未来
7.1 商务智能的应用
7.1.1 商务智能的应用范围
7.1.2 商务智能的应用价值
7.2 商务智能的发展趋势
课后习题
参考文献