Python+Superset：商业智能数据分析与实战

普大帝

你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
大家好！我是数学中国范老师，今天的这本书是可以让大家将Python能力，用于日后工作的书籍。商业智能(BI)是一种处理企业现有数据，将其转化成知识和结论，辅助管理者做出决策的技术，它在商业决策领域发挥着越来越重要的作用。BI可视化技术已经被应用于各类商业领域，它可以帮助管理者更加清晰、直观地理解数据，以便做出关键决策。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。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。
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2024-4-25 16:30 上传

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详细介绍：
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，详细闸述了商业智能系统开发的概念、流程及相关技术，同时结合实际零例介绍了基于 Anache Sunerset的最新且常用的商业智能技术。包括Redis、Hive、Presto、Vertica、ClickHouse、TiDB、Dremio等。
近年来，随着信息化的飞速发展，越来越多的企业意识到数据在商业决策方面的价值，对数据驱动的需求更加强烈。通过数据分析、数据可视化等工具，企业能够从数据中获取精准的业务现状、客户价值和市场趋势。
商业智能(BusinessIntelligence，BI)是一种处理企业现有数据，将其转化成知识和结论，辅助管理者做出决策的技术，它在商业决策领域发挥着越来越重要的作用。BI可视化技术已经被应用于各类商业领域，它可以帮助管理者更加清晰、直观地理解数据，以便做出关键决策。
- A' m6 W# d6 a$ i对电商企业来说，数据的意义更加重要，尤其是初创型电商企业，在变化的市场中，通过数据分析及时验证产品思路往往可以提高产品的市场占有率。
商业智能可以揭示用户对产品的满意度，帮助企业迅速定位用户痛点，从而避免在不正确的思路上浪费资源。
6 q, G0 w- c) m0 e/ T9 j. u1 L( G本书的内容

( H# G2 L7 s( D; Z& y, G- y1 J* K第1章概述商业智能及其价值，包括商业智能简介、商业智能技术，以及相关概念。
第2章介绍企业BI系统的开发需求，包括项目背景概述、平台总体需求和解决方案概述等。
9 T' S9 ^0 e5 D, @& f7 i第3章介绍系统开发过程中所涉及的系统主要软件、数据仓库技术，以及Apache Superset的安装。
第4章介绍ApacheSuperset如何连接本地离线数据，以及传统的关系型数据库。
% C' J# Q5 |; Y第5章介绍ApacheSuperset可视化分析，如何实现用户管理、角色管理及看板设置与编辑。
第6章介绍ApacheSuperset报表和看板如何集成到前端，包括系统的参数设置和案例。
第7章介绍ApacheSuperset如何集成Redis进行系统性能优化，提升看板数据的读取速度。
第8章介绍数据仓库的概念，并结合案例阐述Apache Superset如何集成Hive 数据仓库。
3 e2 B0 S3 ?4 X第9章介绍实时计算引擎，并结合案例阐述ApacheSuperset如何集成Presto数据仓库。
第10章介绍列式存储引擎，并结合案例阐述Apache Superset如何集成Vertica 数据仓库。
第11章介绍联机分析处理，并阐述ApacheSuperset如何集成ClickHouse数据仓库。
第12章介绍混合事务分析处理，并阐述ApacheSuperset如何集成TiDB数据仓库。
第13章介绍数据湖引擎，并结合案例阐述ApacheSuperset如何集成Dremio数据仓库。
第14章介绍企业客户细分主题分析，包括客户属性、客户价值、消费行为等方面。
第15章介绍客户满意度主题分析，包括信赖度、专业度、有形度、同理度、反应度等方面。
" f: L+ h  c! V& N. [本书的特色
(1)内容新颖，讲解详细。本书详细介绍了基于Python的商业智能数据分析技术，对于初学者作用尤其明显。
(2)由浅入深，循序渐进。本书以案例为主线，既包括软件应用与操作的方法和技巧，又融入了商业智能的实战案例，使读者通过对本书的学习，能够轻松快速地掌握商业智能数据分析技术。
(3)案例丰富，高效学习。本书基于开源商业智能工具进行讲解，同时为了使读者能够快速提高自动化处理的综合能力，书中包含大量尽可能贴近实际工作需求的案例，便于读者学习和实践。
+ S. l- ~0 X# S% f1 v本书的读者对象
本书的内容和案例适用于电子商务、互联网、咨询等行业的数据分析人员，可供高等院校相关专业学生及从事商业智能和数据分析的研究者参考使用，也可作为Python软件培训的教材。
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