商业智能原理、技术及应用 第2版 / 高等院校数字经济专业创新驱动系列教材
定价：￥99.00
作者： 戴小廷等
出版时间：2026-01-04
出版社：机械工业出版社
- 机械工业出版社
- 9787111797296
- 2-2
- 2026-01-04
- 546
内容简介
本书全面、系统地介绍了商业智能的理论、核心技术知识及应用。全书分3篇，共14章。第1～4章为理论篇，第5～9章为应用篇，第10～14章为案例篇。理论篇内容包括数据与商业决策支持、商业智能概述、商业智能原理、商业智能的敏捷实现；应用篇内容包括商业智能开发工具使用入门、构建数据仓库、开展OLAP分析、建立多维交互式分析报表与发布、共享报表与数据刷新；案例篇内容包括库存管理、零售管理、医药销售管理、购物篮分析等领域的典型应用，以及跨境电商销售订单分析。
本书适用于数字经济、物流管理、物流工程、电子商务、工商管理、信息管理与信息系统、国际商务、国际贸易、市场营销等经济学或管理学相关专业本科生，也可作为数据分析师、商务管理工作者等进行数据分析业务培训的教材，还可供相关学者、从业人员参考使用。
本书适用于数字经济、物流管理、物流工程、电子商务、工商管理、信息管理与信息系统、国际商务、国际贸易、市场营销等经济学或管理学相关专业本科生，也可作为数据分析师、商务管理工作者等进行数据分析业务培训的教材，还可供相关学者、从业人员参考使用。
目录
目录
前言
理 论 篇
第1章 数据与商业决策支持 2
1.1 数据与数据管理 3
1.1.1 数据 3
1.1.2 大数据 4
1.1.3 数据管理与分析 6
1.2 数据分析步骤与方法 8
1.2.1 数据分析步骤 8
1.2.2 数据分析常用方法 9
1.3 商业决策与计算机决策支持 11
1.3.1 决策与商业决策 11
1.3.2 计算机决策支持方法与技术 12
1.3.3 计算机决策支持技术的发展 13
本章小结 14
本章练习 14
第2章 商业智能概述 17
2.1 商业智能的起源与基本概念 17
2.1.1 商业智能的起源与发展 17
2.1.2 智能、智能化企业与商业
智能 19
2.1.3 正确理解商业智能 20
2.1.4 商业智能的特性 22
2.2 商业智能的价值与作用 22
2.2.1 商业智能的价值 22
2.2.2 商业智能在具体业务领域的
作用 23
2.3 商业智能系统的结构与功能 24
2.3.1 商业智能系统的结构 24
2.3.2 商业智能系统应具备的基本
功能 27
2.4 常见商业智能产品与典型行业
应用领域 28
2.4.1 常见商业智能产品 28
2.4.2 适合应用BI的企业特征 29
2.4.3 典型行业BI应用 30
2.5 商业智能的未来 33
2.5.1 新技术对商业智能的影响 33
2.5.2 商业智能未来的发展 34
本章小结 35
本章练习 35
第3章 商业智能原理 37
3.1 数据仓库的基本原理 37
3.1.1 什么是数据仓库 37
3.1.2 什么是数据集市 42
3.2 数据仓库系统 44
3.2.1 数据仓库系统结构 44
3.2.2 数据仓库的存储 47
3.2.3 OLTP与OLAP环境下数据库
模式示例 54
3.3 数据仓库的开发与应用 55
3.3.1 数据仓库的开发策略 55
3.3.2 数据仓库设计的步骤 56
3.4 OLAP技术 59
3.4.1 OLAP概述 59
3.4.2 OLAP的数据组织 63
3.4.3 OLAP的应用实例 65
3.5 数据挖掘 72
3.5.1 知识发现与数据挖掘 72
3.5.2 数据挖掘方法与技术 79
3.6 数据挖掘的决策支持及
应用 85
3.6.1 数据挖掘的决策支持分类 85
3.6.2 关联规则数据挖掘 87
本章小结 95
本章练习 95
第4章 商业智能的敏捷实现 98
4.1 商业智能的敏捷实现过程 98
4.1.1 面向主题构建数据仓库 99
4.1.2 开展OLAP分析 100
4.1.3 建立多维分析报表与发布 100
4.1.4 报表共享与数据刷新 101
4.2 敏捷商业智能实现工具 101
4.2.1 Microsoft Power BI 102
4.2.2 FineBI 103
本章小结 104
本章练习 104
应 用 篇
第5章 商业智能开发工具使用
入门 107
5.1 Microsoft Power BI使用
入门 107
5.1.1 Power Query的工作界面 108
5.1.2 Power Pivot的工作界面 110
5.1.3 Power View的工作界面 111
5.1.4 Power BI Desktop的安装 112
5.1.5 Power BI Desktop快速
入门 114
5.2 FineBI使用入门 119
5.2.1 FineBI安装与初始化设置 119
5.2.2 FineBI界面介绍 121
5.2.3 FineBI快速入门 123
本章小结 129
本章练习 130
第6章 构建数据仓库 131
6.1 通过Power Query导入数据 131
6.1.1 案例数据说明 131
6.1.2 使用Power Query导入雇员
各年度销售目标数据 133
6.1.3 导入来自Access数据库的
各种销售业务数据 134
6.1.4 在Power Pivot和Excel工作表
之间切换 135
6.2 通过Power Pivot进行数据
仓库建模 136
6.2.1 建立各数据表之间的关系 136
6.2.2 新建计算列和度量值 138
6.3 数据分析表达式 142
6.3.1 什么是DAX 142
6.3.2 深入理解DAX的重要概念
“上下文” 142
6.3.3 DAX函数分类介绍 145
本章小结 148
本章练习 148
第7章 开展OLAP分析 149
7.1 构建联机销售目标分析
报表 149
7.1.1 建立数据透视图和表 149
7.1.2 设置数据透视图 152
7.1.3 增加另外两个数据透视图 154
7.2 利用Power Pivot开展OLAP
分析 156
7.2.1 插入切片器实现从产品维度
分析销售数据 156
7.2.2 利用OLAP分析将数据透视表
转换为数据魔方 158
7.2.3 建立KPI实现数据预警 159
7.3 OLAP钻取操作 161
7.3.1 利用Power Query新建一个
日历表并添加到数据模型 161
7.3.2 在Power Pivot中使用日历表
实现数据钻取 164
本章小结 166
本章练习 166
第8章 建立多维交互式分析报表与
发布 167
8.1 构建两张不同主题多维交互式
分析报表 167
8.1.1 导入数据模型和新建销售数据
多维分析报表 167
8.1.2 新建年度销售目标分析报表 175
8.2 发布分析报表 180
8.2.1 发布已有报表 180
8.2.2 在Power BI在线版中查看
发布的报表 181
本章小结 182
本章练习 182
第9章 共享报表与数据刷新 184
9.1 报表共享方式 184
9.1.1 生成QR码分享 184
9.1.2 发送链接或嵌入网页中 185
9.1.3 输入对方账号分享仪表板 186
9.1.4 通过移动端分享仪表板
（专业版） 189
9.2 数据刷新 190
9.2.1 直接刷新后再次发布 190
9.2.2 自动刷新 192
本章小结 194
本章练习 195
案 例 篇
第10章 商业智能在库存管理中的
应用—基于FineBI 197
10.1 案例介绍 197
10.2 分析思路 197
10.3 分析流程 199
10.3.1 案例数据准备 199
10.3.2 商品有效性分析 199
10.3.3 商品ABC分析 202
10.3.4 商品大类分析 205
10.3.5 商品小类分析 205
10.3.6 商品补货量分析 209
10.3.7 商品明细分析 211
10.3.8 分析结果 211
本章小结 213
本章练习 213
第11章 商业智能在零售管理中的
应用—基于FineBI 214
11.1 案例介绍 214
11.2 分析思路 215
11.3 FineBI自助分析流程 216
11.3.1 建立“商品销售总表”自助
数据集 216
11.3.2 建立毛利额变化折线图 218
11.3.3 建立销售额和销售额环比
增长率图 219
11.3.4 建立毛利额及其环比趋势
分析图 222
11.3.5 建立毛利率及其环比
分析图 222
11.3.6 区域毛利率分析 224
11.3.7 门店毛利率分析 226
11.3.8 商品维度的毛利率分析 227
11.3.9 商品毛利率走势分析 229
11.3.10 商品明细数据查询分析 231
本章小结 232
本章练习 233
第12章 商业智能在医药销售管理中
的应用—基于FineBI 234
12.1 案例介绍 234
12.2 分析思路 234
12.3 分析流程 236
12.3.1 案例数据准备 236
12.3.2 医院覆盖数量分析 237
12.3.3 已覆盖医院的纯销业绩增长
迟缓分析 253
12.3.4 分析结果 260
本章小结 261
本章练习 261
第13章 商业智能在购物篮分析中的应用—基于FineBI 262
13.1 案例介绍 262
13.2 分析思路 262
13.3 分析流程 263
13.3.1 案例数据准备 263
13.3.2 左右合并求任意两种商品间的
组合 263
13.3.3 计算需要的指标 267
13.3.4 计算关联规则的支持度、置信度和提升度 271
13.4 制作组件 275
本章小结 282
本章练习 282
第14章 跨境电商销售订单分析—
基于Microsoft Power BI 283
14.1 案例介绍 283
14.2 分析思路 283
14.3 分析流程 285
14.3.1 数据介绍及预处理 285
14.3.2 多维数据建模 291
14.3.3 可视化分析报表 298
14.3.4 发布分析报表 347
本章小结 348
本章练习 349
附录 DAX函数列表 350
参考文献 363
前言
理 论 篇
第1章 数据与商业决策支持 2
1.1 数据与数据管理 3
1.1.1 数据 3
1.1.2 大数据 4
1.1.3 数据管理与分析 6
1.2 数据分析步骤与方法 8
1.2.1 数据分析步骤 8
1.2.2 数据分析常用方法 9
1.3 商业决策与计算机决策支持 11
1.3.1 决策与商业决策 11
1.3.2 计算机决策支持方法与技术 12
1.3.3 计算机决策支持技术的发展 13
本章小结 14
本章练习 14
第2章 商业智能概述 17
2.1 商业智能的起源与基本概念 17
2.1.1 商业智能的起源与发展 17
2.1.2 智能、智能化企业与商业
智能 19
2.1.3 正确理解商业智能 20
2.1.4 商业智能的特性 22
2.2 商业智能的价值与作用 22
2.2.1 商业智能的价值 22
2.2.2 商业智能在具体业务领域的
作用 23
2.3 商业智能系统的结构与功能 24
2.3.1 商业智能系统的结构 24
2.3.2 商业智能系统应具备的基本
功能 27
2.4 常见商业智能产品与典型行业
应用领域 28
2.4.1 常见商业智能产品 28
2.4.2 适合应用BI的企业特征 29
2.4.3 典型行业BI应用 30
2.5 商业智能的未来 33
2.5.1 新技术对商业智能的影响 33
2.5.2 商业智能未来的发展 34
本章小结 35
本章练习 35
第3章 商业智能原理 37
3.1 数据仓库的基本原理 37
3.1.1 什么是数据仓库 37
3.1.2 什么是数据集市 42
3.2 数据仓库系统 44
3.2.1 数据仓库系统结构 44
3.2.2 数据仓库的存储 47
3.2.3 OLTP与OLAP环境下数据库
模式示例 54
3.3 数据仓库的开发与应用 55
3.3.1 数据仓库的开发策略 55
3.3.2 数据仓库设计的步骤 56
3.4 OLAP技术 59
3.4.1 OLAP概述 59
3.4.2 OLAP的数据组织 63
3.4.3 OLAP的应用实例 65
3.5 数据挖掘 72
3.5.1 知识发现与数据挖掘 72
3.5.2 数据挖掘方法与技术 79
3.6 数据挖掘的决策支持及
应用 85
3.6.1 数据挖掘的决策支持分类 85
3.6.2 关联规则数据挖掘 87
本章小结 95
本章练习 95
第4章 商业智能的敏捷实现 98
4.1 商业智能的敏捷实现过程 98
4.1.1 面向主题构建数据仓库 99
4.1.2 开展OLAP分析 100
4.1.3 建立多维分析报表与发布 100
4.1.4 报表共享与数据刷新 101
4.2 敏捷商业智能实现工具 101
4.2.1 Microsoft Power BI 102
4.2.2 FineBI 103
本章小结 104
本章练习 104
应 用 篇
第5章 商业智能开发工具使用
入门 107
5.1 Microsoft Power BI使用
入门 107
5.1.1 Power Query的工作界面 108
5.1.2 Power Pivot的工作界面 110
5.1.3 Power View的工作界面 111
5.1.4 Power BI Desktop的安装 112
5.1.5 Power BI Desktop快速
入门 114
5.2 FineBI使用入门 119
5.2.1 FineBI安装与初始化设置 119
5.2.2 FineBI界面介绍 121
5.2.3 FineBI快速入门 123
本章小结 129
本章练习 130
第6章 构建数据仓库 131
6.1 通过Power Query导入数据 131
6.1.1 案例数据说明 131
6.1.2 使用Power Query导入雇员
各年度销售目标数据 133
6.1.3 导入来自Access数据库的
各种销售业务数据 134
6.1.4 在Power Pivot和Excel工作表
之间切换 135
6.2 通过Power Pivot进行数据
仓库建模 136
6.2.1 建立各数据表之间的关系 136
6.2.2 新建计算列和度量值 138
6.3 数据分析表达式 142
6.3.1 什么是DAX 142
6.3.2 深入理解DAX的重要概念
“上下文” 142
6.3.3 DAX函数分类介绍 145
本章小结 148
本章练习 148
第7章 开展OLAP分析 149
7.1 构建联机销售目标分析
报表 149
7.1.1 建立数据透视图和表 149
7.1.2 设置数据透视图 152
7.1.3 增加另外两个数据透视图 154
7.2 利用Power Pivot开展OLAP
分析 156
7.2.1 插入切片器实现从产品维度
分析销售数据 156
7.2.2 利用OLAP分析将数据透视表
转换为数据魔方 158
7.2.3 建立KPI实现数据预警 159
7.3 OLAP钻取操作 161
7.3.1 利用Power Query新建一个
日历表并添加到数据模型 161
7.3.2 在Power Pivot中使用日历表
实现数据钻取 164
本章小结 166
本章练习 166
第8章 建立多维交互式分析报表与
发布 167
8.1 构建两张不同主题多维交互式
分析报表 167
8.1.1 导入数据模型和新建销售数据
多维分析报表 167
8.1.2 新建年度销售目标分析报表 175
8.2 发布分析报表 180
8.2.1 发布已有报表 180
8.2.2 在Power BI在线版中查看
发布的报表 181
本章小结 182
本章练习 182
第9章 共享报表与数据刷新 184
9.1 报表共享方式 184
9.1.1 生成QR码分享 184
9.1.2 发送链接或嵌入网页中 185
9.1.3 输入对方账号分享仪表板 186
9.1.4 通过移动端分享仪表板
（专业版） 189
9.2 数据刷新 190
9.2.1 直接刷新后再次发布 190
9.2.2 自动刷新 192
本章小结 194
本章练习 195
案 例 篇
第10章 商业智能在库存管理中的
应用—基于FineBI 197
10.1 案例介绍 197
10.2 分析思路 197
10.3 分析流程 199
10.3.1 案例数据准备 199
10.3.2 商品有效性分析 199
10.3.3 商品ABC分析 202
10.3.4 商品大类分析 205
10.3.5 商品小类分析 205
10.3.6 商品补货量分析 209
10.3.7 商品明细分析 211
10.3.8 分析结果 211
本章小结 213
本章练习 213
第11章 商业智能在零售管理中的
应用—基于FineBI 214
11.1 案例介绍 214
11.2 分析思路 215
11.3 FineBI自助分析流程 216
11.3.1 建立“商品销售总表”自助
数据集 216
11.3.2 建立毛利额变化折线图 218
11.3.3 建立销售额和销售额环比
增长率图 219
11.3.4 建立毛利额及其环比趋势
分析图 222
11.3.5 建立毛利率及其环比
分析图 222
11.3.6 区域毛利率分析 224
11.3.7 门店毛利率分析 226
11.3.8 商品维度的毛利率分析 227
11.3.9 商品毛利率走势分析 229
11.3.10 商品明细数据查询分析 231
本章小结 232
本章练习 233
第12章 商业智能在医药销售管理中
的应用—基于FineBI 234
12.1 案例介绍 234
12.2 分析思路 234
12.3 分析流程 236
12.3.1 案例数据准备 236
12.3.2 医院覆盖数量分析 237
12.3.3 已覆盖医院的纯销业绩增长
迟缓分析 253
12.3.4 分析结果 260
本章小结 261
本章练习 261
第13章 商业智能在购物篮分析中的应用—基于FineBI 262
13.1 案例介绍 262
13.2 分析思路 262
13.3 分析流程 263
13.3.1 案例数据准备 263
13.3.2 左右合并求任意两种商品间的
组合 263
13.3.3 计算需要的指标 267
13.3.4 计算关联规则的支持度、置信度和提升度 271
13.4 制作组件 275
本章小结 282
本章练习 282
第14章 跨境电商销售订单分析—
基于Microsoft Power BI 283
14.1 案例介绍 283
14.2 分析思路 283
14.3 分析流程 285
14.3.1 数据介绍及预处理 285
14.3.2 多维数据建模 291
14.3.3 可视化分析报表 298
14.3.4 发布分析报表 347
本章小结 348
本章练习 349
附录 DAX函数列表 350
参考文献 363
