商務(wù)智能方法與應(yīng)用

第1章 商務(wù)智能概述
1．1 商務(wù)智能產(chǎn)生背景
1．2 商務(wù)智能簡介
1．3 商務(wù)智能基礎(chǔ)
1．4 商務(wù)智能關(guān)鍵技術(shù)
1．5 商務(wù)智能的相關(guān)應(yīng)用
實驗一 銷售數(shù)據(jù)預(yù)處理
第2章 數(shù)據(jù)倉庫
2．1 數(shù)據(jù)倉庫的概念
2．2 ETL過程
2．3 數(shù)據(jù)倉庫模型
2．4 數(shù)據(jù)倉庫工具Hive
實驗二 數(shù)據(jù)倉庫的建立
第3章 維度建模
3．1 維度建模簡介
3．2 維度表技術(shù)基礎(chǔ)
3．3 事實表技術(shù)基礎(chǔ)
3．4 維度建模設(shè)計的主要流程
3．5 維度模型的誤區(qū)
實驗三 用Schema Workbench創(chuàng)建Cube
第4章 在線分析處理——OLAP
4．1 OLAP簡介
4．2 OLAP多維數(shù)據(jù)分析
4．3 0LAP分類
4．4 從OLAP到數(shù)據(jù)挖掘
4．5 OLAP操作語言
4．6 主流的OLAP工具
實驗四 在線分析
第5章 商務(wù)智能在零售業(yè)方面的應(yīng)用
5．1 零售業(yè)商務(wù)智能現(xiàn)狀
5．2 客戶關(guān)系管理
5．3 零售管理業(yè)務(wù)優(yōu)化
5．4 日常經(jīng)營分析
5．5 零售業(yè)案例
實驗五 購物清單關(guān)聯(lián)性分析
第6章 商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
6．1 客戶關(guān)系管理概述
6．2 客戶細(xì)分
6．3 客戶識別和客戶流失
6．4 客戶維度與屬性
6．5 復(fù)雜的客戶行為
實驗六 航空客運信息挖掘
第7章 商務(wù)智能在電信行業(yè)的應(yīng)用
7．1 電信行業(yè)商務(wù)智能現(xiàn)狀
7．2 應(yīng)用商務(wù)智能的重要意義和必要性
7．3 商務(wù)智能在電信行業(yè)的功能
7．4 商務(wù)智能關(guān)鍵技術(shù)在電信中的應(yīng)用
7．5 數(shù)據(jù)分析模型
7．6 數(shù)據(jù)采集與ETL處理
7．7 0LAP案例研究
7．8 數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)的應(yīng)用實例分析
實驗七 移動用戶分析
第8章 商務(wù)智能在教育行業(yè)的應(yīng)用
8．1 商務(wù)智能在教育行業(yè)的現(xiàn)狀
8．2 商務(wù)智能在教育管理的應(yīng)用
8．3 大學(xué)案例總線矩陣
8．4 商務(wù)智能在教育行業(yè)的案例
實驗八 學(xué)生興趣愛好分析
第9章 商務(wù)智能在電子商務(wù)方面的應(yīng)用
9．1 商務(wù)智能在智能搜索方面的應(yīng)用
9．2 商務(wù)智能在電子商務(wù)情感分析方面的應(yīng)用
9．3 商務(wù)智能在智能推薦技術(shù)方面的應(yīng)用
實驗九 消費者聲音情感分析
參考文獻