本书通过实际案例深入介绍了基于Python的开源商业智能工具Apache Superset。本书立足于为企业建立一套开源免费的BI（商业智能）数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。本书从企业BI系统建设的实际需求出发，详细阐述了商业智能系统开发的概念、流程及相关技术，同时结合实际案例介绍了基于Apache Superset的最新且常用的商业智能技术，包括Redis、Hive、Presto、Vertica、ClickHouse、TiDB、Dremio等。

王国平，毕业于上海海洋大学，硕士，主要从事数据可视化、数据挖掘和大数据分析与研究等工作。精通Tableau、SPSS、SPSS Modeler、Power BI等软件，已出版《IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战》《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》《Tableau数据可视化从入门到精通》《SPSS统计分析与行业应用实战》等图书。

第1章 商业智能概述
1.1 商业智能简介
1.1.1 商业智能的发展
1.1.2 商业智能的价值
1.1.3 商业智能的流程
1.2 商业智能技术
1.2.1 数据仓库技术
1.2.2 ETL技术
1.2.3 数据可视化技术
1.3 几个概念的比较
1.3.1 商业智能与报表工具
1.3.2 商业智能与数据分析
1.3.3 商业智能与数据可视化
第2章 系统开发需求分析
2.1 项目背景概述
2.1.1 项目意义与需求
2.1.2 项目目标、系统设计与阶段划分
2.2 平台总体需求
2.2.1 平台总体规划
2.2.2 平台用户角色
2.3 解决方案概述
2.3.1 BI平台功能简介
2.3.2 BI平台总体架构
2.4 业务数据理解
2.4.1 表及其字段含义
2.4.2 重要需求点阐述
第3章 系统开发相关技术
3.1 系统主要软件
3.1.1 Hadoop
3.1.2 Python
3.1.3 Apache Superset
3.2 数据仓库技术
3.2.1 数据仓库构建过程
3.2.2 数据仓库拉链算法
3.3 Apache Superset的安装
3.3.1 在Docker中部署Apache Superset
3.3.2 在Windows下安装Apache Superset
第4章 Apache Superset连接数据源
4.1 读取本地数据
4.1.1 读取CSV文件
4.1.2 读取TXT文件
4.2 连接关系型数据库
4.2.1 安装驱动程序
4.2.2 配置连接参数
4.2.3 添加数据库表
第5章 Apache Superset基础操作
5.1 Apache Superset可视化分析
5.1.1 SQL Lab提取数据
5.1.2 制作报表与看板
5.2 Apache Superset用户管理
5.2.1 创建新的系统用户
5.2.2 删除已有系统用户
5.2.3 查看用户日志记录
5.3 Apache Superset角色管理
5.3.1 设置用户角色类型
5.3.2 创建新的用户角色
5.3.3 修改用户角色类型
5.4 Apache Superset看板设置与编辑
5.4.1 Apache Superset看板设置
5.4.2 Apache Superset看板编辑
第6章 Apache Superset前端集成开发
6.1 前端开发概述
6.1.1 HTML及其应用案例
6.1.2 JavaScript及其特点
6.2 系统参数设置
6.3 Apache Superset前端集成实战
6.3.1 报表嵌入Web页面
6.3.2 看板嵌入Web页面
第7章 Apache Superset系统性能优化
7.1 系统性能优化
7.2 搭建开发环境
7.2.1 Redis缓存概述
7.2.2 配置Redis环境
7.3 集成开发实战
7.3.1 测试集成前看板
7.3.2 刷新集成后看板
第8章 Apache Superset与数据仓库
8.1 数据仓库概述
8.1.1 传统数据仓库
8.1.2 大数据数据仓库
8.2 Apache Superset集成Hive
8.2.1 Hive数据仓库概述
8.2.2 搭建Hive开发环境
8.3 物流配送影响因素分析
第9章 Apache Superset与实时计算引擎
9.1 实时计算引擎概述
9.1.1 实时计算应用场景
9.1.2 实时计算重要架构
9.2 Apache Superset集成Presto
9.2.1 Presto计算引擎概述
9.2.2 搭建Presto开发环境
9.3 网购退货原因分析
9.3.1 网购退货主要原因
9.3.2 个人原因退货分析
第10章 Apache Superset与列式存储引擎
10.1 列式存储引擎
10.2 Apache Superset集成Vertica
10.2.1 Vertica存储引擎概述
10.2.2 搭建Vertica开发环境
10.3 客户流失原因分析
10.3.1 客户流失主要原因
10.3.2 客户流失服务因素分析
第11章 Apache Superset与联机分析处理
11.1 联机分析处理概述
11.1.1 联机分析处理特性
11.1.2 联机分析处理操作
11.2 Apache Superset集成ClickHouse
11.2.1 ClickHouse存储引擎概述
11.2.2 搭建ClickHouse开发环境
13.3 商家物流运营分析
11.3.1 物流运营主要模式
11.3.2 商家交货周期分析
第12章 Apache Superset与混合事务分析处理
12.1 混合事务分析处理
12.1.1 混合事务分析处理概述
12.1.2 混合事务分析处理操作
12.2 Apache Superset集成TiDB
12.2.1 TiDB存储引擎概述
12.2.2 搭建TiDB开发环境
12.3 物流配送沟通性
12.3.1 物流配送沟通性概述
12.3.2 物流配送沟通性分析
第13章 Apache Superset与数据湖引擎
13.1 数据湖引擎
13.1.1 数据湖引擎概述
13.1.2 数据湖与数据仓库
13.2 Apache Superset集成Dremio
13.2.1 Dremio引擎概述
13.2.2 搭建Dremio开发环境
13.3 客户流失价格因素
13.3.1 客户流失价格因素概述
13.3.2 客户流失价格因素分析
第14章 客户细分主题分析
14.1 客户细分的价值及其方法
14.1.1 客户细分的概念
14.1.2 客户细分的目的
14.1.3 客户细分的方法
14.2 基于客户属性的客户细分
14.2.1 提取SQL数