電子商務是信息化時代的產物。相比於傳統行業，電商行業在信息構成方面有其獨特的特點，適用於電子商務的商業智慧型實施方案必須能夠解決複雜數據源、數據分析實時性要求高和大數據處理等問題。 《商業智慧型在電子商務中的實踐與套用》由黃建鵬、徐曉冬、魏寶軍所著，本書根據實際的商業智慧型實施經驗，從解決方案、設計理念以及技術等角度詳盡介紹了電子商務中商業智慧型的套用以及發展趨勢：並結合雲計算技術探討了適用於電子商務行業的BI整體解決方案：同時對數據倉庫、0LAP分析、數據挖掘等技術進行了深入探討：最後總結了BI對於電子商務的套用價值和電子商務行業成功實施BI的經驗。 《商業智慧型在電子商務中的實踐與套用》內容深入淺出，是企業領導決策層、商業智慧型開發人士和初學者的寶貴參考資料。
基本介紹
- 書名：商業智慧型在電子商務中的實踐和套用
- 出版社：東南大學出版社
- 頁數：105頁
- 開本：16
- 品牌：南京東南大學出版社
- 作者：焦點科技股份有限公司
- 出版日期：2012年12月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787564137977, 7564137975
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
《商業智慧型在電子商務中的實踐與套用》由黃建鵬、徐曉冬、魏寶軍所著，全面實用地介紹商業智慧型，涵括數據倉庫、ETL、OLAP分析、數據挖掘，以及完整的企業級Bl內容。
不拘泥於軟體和產品，注重BI的本質和最佳實踐的追求。
既有通用的方案和技術標準，又有相應的技術實現。
注重B1實施策略及理念，統一規劃、逐步實施Bl的經驗具有較高的現實性。
不拘泥於軟體和產品，注重BI的本質和最佳實踐的追求。
既有通用的方案和技術標準，又有相應的技術實現。
注重B1實施策略及理念，統一規劃、逐步實施Bl的經驗具有較高的現實性。
作者簡介
黃建鵬，1978年出生，碩士，焦點科BI研發部經理。2001年就讀於復旦大學數學研究所，從事數據挖掘研究，畢業後連續8年服務於國內3家民營、外資上市公司，專注商業智慧型、數據倉庫、數據挖掘套用與咨誨，在引理論和實踐上有深刻而獨到的理解。 徐曉冬，1980年出生高級工程師，曾用6個月時間帶領團隊建立起焦點科技數據倉庫。精通Bl體系知識和結構，為焦點科技大數據處理以及數據倉庫架構解決方案設計者.有豐富的企業級Bl建設和推廣經驗。 魏寶軍，1982年出生，高級工程師，焦點科技數據挖掘領頭人，中國製造網數據羅盤項目經理。大學畢業後7年一直專注數據挖掘，長期在B2B外貿、稅務、電信等行業從事挖掘諮詢和項目開發工作，擁有眾多成功案例。為焦點科技挖掘整體規劃及設計者，擁有敏銳的挖掘洞察力其領導的挖掘項目為焦點科技業務提供了量子級的產出。
圖書目錄
第一章 商業智慧型概述
1．1 什麼是商業智慧型
1．2 商業智慧型在國內套用背景
1．3 商業智慧型發展歷史和國內套用現狀
1．4 商業智慧型相關技術介紹
1．5 小結
第二章 BI在電子商務的套用前景
2．1 電子商務發展對商業智慧型的必然需求
2．2 商業智慧型在電子商務的套用情況及價值
2．3 小結
第三章 商業智慧型在電子商務的解決方案
3．1 系統架構
3．2 數據倉庫及模型
3．2．1 數據倉庫的定義
3．2．2 數據倉庫的架構
3．2．3 數據倉庫模型
3．3 ETL
3．3．1 ETL目標和基本要求
3．3．2 ETL的開發
3．3．3 ETL的測試
3．4 多維分析
3．4．1 多維數據分析技術
3．4．2 多維數據分析的實現
3．4．3 多維分析在商業智慧型中的套用
3．5 數據挖掘
3．5．1 價值體現
3．5．2 主要套用
3．5．3 套用實現要求
3．5．4 常見問題
3．6 BI在電子商務領域的套用
3．6．1 電子商務運營決策分析
3．6．2 對外一支撐網站用戶分析
3．7 軟硬體方案
3．8 實施策略及風險控制
3．8．1 自上而下策略
3．8．2 自下而上策略
3．8．3 整體規劃、逐步實施
3．9 BI項目風險控制
3．9．1 組織風險
3．9．2 技術風險控制
3．9．3 業務風險
3．9．4 實施風險
3．10 小結
第四章 BI對內決策支持平台
4．1 高層儀錶盤
4．1．1 定義
4．1．2 目標和價值
4．1．3 設計關鍵點
4．1．4 高層儀錶盤在焦點科技的套用
4．2 企業級績效
4．2．1 定義
4．2．2 目標和價值
4．2．3 設計關鍵點
4．2．4 企業級績效管理在焦點科技的套用
4．3 主題性OLAP分析
4．3．1 目的和作用
4．3．2 銷售分析
4．3．3 運營分析
4．3．4 訂單分析
4．3．5 客服分析
4．3．6 買家服務分析
4．4 分析型工作流程
4．4．1 分析型工作流程是什麼?
4．4．2 分析型流程的套用價值
4．4．3 分析型流程在電子商務的套用
4．5 小結
第五章 BI對外支持網站用戶
5．1 網站推廣效果及最佳化
5．1．1 用戶網站推廣目標
5．1．2 推廣效果影響因素
5．1．3 BI推廣效果分析和最佳化支持
5．2 市場分析
5．2．1 平台行為分析
5．2．2 巨觀市場分析及預測
5．3 行業及競爭對手分析
5．3．1 行業經濟特性分析
5．3．2 行業競爭環境分析
5．3．3 競爭對手分析
5．4 增值服務效果及推薦
5．4．1 增值服務
5．4．2 電子商務推薦系統
5．5 小結
第六章 B2B電子商務BI成功實施的關鍵點
6．1 是否有強大的BI技術架構? -
6．2 是否有大數據的存儲設計能力?
6．3 是否能構建適合公司自身的軟硬體平台?
6．4 是否懂得合理利用數據挖掘技術?
6．5 數據質量怎么解決?
6．6 B2B行業的數據增值服務?
6．7 怎樣獲得持續的投入和支持?
6．8 小結
第七章 焦點科技BI套用價值及展望
7．1 套用價值
7．2 BI套用展望
7．3 小結
第八章 商業智慧型最新發展方向
8．1 信息集成度更高
8．2 操作更簡單、體驗更人性化
8．3 速度更快、性能更優：B1充分融合雲技術
8．4 可視化技術及互動式分析成技術發展亮點
8．5 小結
參考文獻
1．1 什麼是商業智慧型
1．2 商業智慧型在國內套用背景
1．3 商業智慧型發展歷史和國內套用現狀
1．4 商業智慧型相關技術介紹
1．5 小結
第二章 BI在電子商務的套用前景
2．1 電子商務發展對商業智慧型的必然需求
2．2 商業智慧型在電子商務的套用情況及價值
2．3 小結
第三章 商業智慧型在電子商務的解決方案
3．1 系統架構
3．2 數據倉庫及模型
3．2．1 數據倉庫的定義
3．2．2 數據倉庫的架構
3．2．3 數據倉庫模型
3．3 ETL
3．3．1 ETL目標和基本要求
3．3．2 ETL的開發
3．3．3 ETL的測試
3．4 多維分析
3．4．1 多維數據分析技術
3．4．2 多維數據分析的實現
3．4．3 多維分析在商業智慧型中的套用
3．5 數據挖掘
3．5．1 價值體現
3．5．2 主要套用
3．5．3 套用實現要求
3．5．4 常見問題
3．6 BI在電子商務領域的套用
3．6．1 電子商務運營決策分析
3．6．2 對外一支撐網站用戶分析
3．7 軟硬體方案
3．8 實施策略及風險控制
3．8．1 自上而下策略
3．8．2 自下而上策略
3．8．3 整體規劃、逐步實施
3．9 BI項目風險控制
3．9．1 組織風險
3．9．2 技術風險控制
3．9．3 業務風險
3．9．4 實施風險
3．10 小結
第四章 BI對內決策支持平台
4．1 高層儀錶盤
4．1．1 定義
4．1．2 目標和價值
4．1．3 設計關鍵點
4．1．4 高層儀錶盤在焦點科技的套用
4．2 企業級績效
4．2．1 定義
4．2．2 目標和價值
4．2．3 設計關鍵點
4．2．4 企業級績效管理在焦點科技的套用
4．3 主題性OLAP分析
4．3．1 目的和作用
4．3．2 銷售分析
4．3．3 運營分析
4．3．4 訂單分析
4．3．5 客服分析
4．3．6 買家服務分析
4．4 分析型工作流程
4．4．1 分析型工作流程是什麼?
4．4．2 分析型流程的套用價值
4．4．3 分析型流程在電子商務的套用
4．5 小結
第五章 BI對外支持網站用戶
5．1 網站推廣效果及最佳化
5．1．1 用戶網站推廣目標
5．1．2 推廣效果影響因素
5．1．3 BI推廣效果分析和最佳化支持
5．2 市場分析
5．2．1 平台行為分析
5．2．2 巨觀市場分析及預測
5．3 行業及競爭對手分析
5．3．1 行業經濟特性分析
5．3．2 行業競爭環境分析
5．3．3 競爭對手分析
5．4 增值服務效果及推薦
5．4．1 增值服務
5．4．2 電子商務推薦系統
5．5 小結
第六章 B2B電子商務BI成功實施的關鍵點
6．1 是否有強大的BI技術架構? -
6．2 是否有大數據的存儲設計能力?
6．3 是否能構建適合公司自身的軟硬體平台?
6．4 是否懂得合理利用數據挖掘技術?
6．5 數據質量怎么解決?
6．6 B2B行業的數據增值服務?
6．7 怎樣獲得持續的投入和支持?
6．8 小結
第七章 焦點科技BI套用價值及展望
7．1 套用價值
7．2 BI套用展望
7．3 小結
第八章 商業智慧型最新發展方向
8．1 信息集成度更高
8．2 操作更簡單、體驗更人性化
8．3 速度更快、性能更優：B1充分融合雲技術
8．4 可視化技術及互動式分析成技術發展亮點
8．5 小結
參考文獻
