具体描述
《电脑办公入门•提高•精通》全面系统地介绍如何使用办公软件制作商务办公文件以及通过电脑处理办公事务的知识，用于指导初学者快速入门、通过应用实例结合知识点快速提高，最后达到综合应用电脑进行办公文件的制作以及办公事务处理的目的。全书分为基础知识篇、技能训练篇和行业应用篇，共22章，主要内容包括电脑基础操作、WindowsXP文件管理、WindowsXP基本设置、汉字输入法、Word文本编排、Word图表处理、Excel电子表格制作、Excel数据处理、PowerPoint幻灯片制作与设计、网络连接与应用、常用工具软件的使用和电脑数据安全等，以及Word办公文档、Excel财务表格和PowerPoint商务演示文稿等典型案例制作。
揭秘数据驱动的商业洞察：企业级决策支持系统的深度解析与实战指南 本书聚焦于现代企业如何利用先进的商业智能（BI）技术，将海量的原始数据转化为可执行的战略洞察，从而实现业务的全面优化和绩效的显著提升。 在这个信息爆炸的时代，数据已不再是简单的记录，而是驱动企业增长的核心资产。然而，如何有效地捕获、整合、分析这些数据，并将其转化为管理层和业务一线人员能够理解和采纳的行动方案，是所有追求卓越的企业面临的共同挑战。本书正是为解决这一核心难题而生，它摒弃了晦涩的理论堆砌，转而深入企业级BI系统的构建、实施、优化和治理的每一个关键环节，旨在提供一套全面、可落地、紧贴行业实践的行动蓝图。 第一部分：商业智能的战略基石与架构设计 本部分将企业引入构建现代化BI系统的战略高度。我们首先阐述商业智能不再是IT部门的工具，而是企业核心战略的延伸。内容将详细解析BI的价值链——从数据源的识别与梳理，到数据仓库（Data Warehouse, DWH）的逻辑与物理设计，再到数据集市（Data Marts）的定制化构建。 我们将深入探讨面向企业级应用的DWH建模技术，例如Inmon的范式化方法与Kimball的维度建模方法（星型、雪花型结构）的适用场景、优缺点对比及其在特定业务（如销售、供应链、财务）中的实战应用。书中将详细拆解如何构建一个健壮、高扩展性的数据架构，包括对数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Lakehouse）架构的理解，以及它们如何与传统DWH协同工作，支撑实时分析的需求。 此外，数据治理（Data Governance）被视为BI的生命线。本书将全面覆盖数据质量管理（DQM）的流程、元数据管理的重要性、数据安全与合规性要求，确保分析结果的可靠性和法律合规性。 第二部分：数据整合与ETL/ELT实战 数据整合是BI项目中最具挑战性的一环。本部分将详尽介绍数据抽取、转换和加载（ETL）及现代化的ELT流程。我们不会停留在工具的使用层面，而是深入探究数据转换逻辑的构建艺术。 内容将涵盖如何处理复杂的数据源集成，包括异构数据库、SaaS应用数据、非结构化数据（如文本、日志文件）的接入。在数据转换环节，本书重点剖析数据清洗、数据标准化、数据聚合和派生指标的计算逻辑。例如，如何精确计算关键绩效指标（KPIs）如客户生命周期价值（CLV）、库存周转率、或跨渠道归因模型。 针对大数据环境，我们将介绍流式数据处理（Stream Processing）的概念与技术选型，以及ELT流程的优势——即将转换的职责下放给强大的云端数据仓库，从而提升了系统的灵活性和性能。 第三部分：深度分析与洞察生成：报表、仪表盘与OLAP技术 本部分聚焦于如何将清洗和准备好的数据转化为可视化和可交互的商业洞察。我们将系统性地介绍报表设计原则，强调“少即是多”的原则，以及如何根据受众（高管、业务经理、一线操作员）定制信息密度和展示方式。 仪表盘（Dashboard）的设计艺术将是核心内容之一。书中将详细论述有效仪表盘的要素：清晰的叙事结构、恰当的图表选择（避免“仪表盘灾难”）、交互性设计（钻取、过滤、下钻）的实现，以及如何运用颜色和布局来引导用户的注意力。 联机分析处理（OLAP）技术，特别是多维数据立方体（Data Cubes）的构建与优化，将被深入解析。我们将探讨多维分析的强大能力，并提供如何设计高效的MOLAP、ROLAP、HOLAP模型，以支撑复杂的即席查询（Ad-hoc Query）需求，确保分析师能够“像在Excel中一样”灵活地探索数据。 第四部分：预测性分析与高级数据挖掘在BI中的应用 现代BI已超越了描述性分析（发生了什么），正加速迈向预测性分析（将发生什么）和规范性分析（我们应该做什么）。本部分将介绍如何将基础的统计学模型和机器学习算法融入到日常的BI流程中。 内容将涉及时间序列分析在需求预测中的应用、回归模型在销售预测中的集成、聚类分析在客户分群中的实战案例。本书将指导读者理解如何选择合适的模型、评估模型性能，并将预测结果无缝嵌入到报表和预警系统中，使企业能够基于未来的趋势做出主动决策。 此外，对文本挖掘和情感分析（Sentiment Analysis）在客户反馈分析中的应用也将进行介绍，展示如何从非结构化数据中挖掘出宝贵的市场信息。 第五部分：BI系统的部署、优化与管理 一个成功的BI系统需要持续的运维和迭代。本部分关注BI项目的生命周期管理，从PoC（概念验证）到大规模部署的实战经验。 我们将讨论不同部署模式（本地部署、云端部署、混合云）的选择考量，并重点分析性能优化策略，包括数据库索引优化、查询性能调优、内存计算的应用，以及如何监控系统的健康状况和用户的使用模式。 最后，书中将强调BI的文化建设。成功的BI项目需要技术与业务的紧密结合。内容将指导企业如何建立数据素养（Data Literacy）培训体系，如何推动数据驱动的文化变革，确保分析工具被广泛、正确地使用，从而将技术投资转化为切实的商业成果。 本书旨在成为企业数据团队、业务分析师、决策支持人员及IT架构师的案头必备手册，提供从战略规划、技术选型、系统构建到日常运营的全方位实战指导，助力企业真正实现数据驱动的卓越运营。
作者简介
陈永杰：男，国务院研究室工交贸易司副司长，重庆人。四川大学经济学学士，中国人民大学经济学硕士，哈尔滨工业大学工学(管理工程)博士。
曾下过乡，上过中专，当过中专教师，1987年到国务院法制局工交司从事过经济立法工作，1992年到国务院研究室工作。
主要研究领域为企业改革与管理，工业经济，交通经济，贸易经济，非公有制经济等方面的政策问题。多年参与政府工作报告、中央经济工作会议报告等文件起草，近一年还参与《国务院关于鼓励支持和引导非公有制经济发展的若干意见》起草，任文件起草工作组副组长。
目录信息
前言第1章 SAP商务智能概述 1.1 信息管理的重要性 1.1.1 企业信息化建设面临的挑战 1.1.2 商务智能解决方案的发展 1.1.3 主流的商务智能解决方案介绍 1.2 SAP商务智能的发展及其重要地位 1.2.1 SAP商务智能的发展及构成图示 1.2.2 SAP商务智能在SAP应用系统中的地位 1.3 SAP商务智能主要模块与功能 1.3.1 企业数据仓库 1.3.2 商务智能平台 1.3.3 业务浏览器套件 1.4 SAP商务智能的进一步发展与应用 1.4.1 在企业全局数据基础上进行业务计划和模拟 1.4.2 基于企业全局数据的业务合并 1.4.3 平衡计分卡和企业运营状况监控 1.5 本章小结第2章 企业数据仓库——收集与组织数据 2.1 数据仓库基础知识 2.1.1 数据仓库的出现及其特点 2.1.2 在线分析处理的提出及其对数据仓库的补充 2.1.3 数据仓库的结构 2.1.4 数据仓库的管理功能 2.2 SAP商务智能进行数据处理的工作平台 2.2.1 SAP商务智能客户端的安装与登录 2.2.2 数据仓库工作台的使用 2.3 本章小结第3章 构建数据仓库的6种数据对象 3.1 搭建数据仓库的砖瓦——信息对象 3.1.1 信息对象的分类与实例 3.1.2 信息对象之特性的配置实例 3.1.3 信息对象之关键值的配置实例 3.2 面向报表的高效率的数据组织方式——信息立方体 3.2.1 从一个简单的例子开始——星形连接 3.2.2 传统星形模型中的数据表结构 3.2.3 信息立方体——SAP商务智能对传统星形结构的改进 3.2.4 信息立方体配置实例 3.3 明细数据与运营数据的存储对象——数据存储对象 3.3.1 运营数据存储的由来 3.3.2 运营数据存储的演进 3.3.3 数据存储对象配置实例 3.4 数据对象的两种联合视图——信息集和多信息提供者 3.4.1 信息集配置实例 3.4.2 多信息提供者配置实例 3.5 用于编制计划的数据对象——汇总级别 3.5.1 汇总级别的工作机理 3.5.2 计划建模器与汇总级别的创建实例 3.6 本章小结第4章 数据加载的方法与实例解析 4.1 数据仓库与数据抽取、转换、加载基础知识 4.1.1 ETL是数据仓库的核心和灵魂 4.1.2 ETL的体系结构与功能 4.1.3 ETL与数据质量 4.1.4 ETL工具的分类 4.2 SAP商务智能ETL工具简介 4.2.1 SAP商务智能ETL工作界面 4.2.2 图析SAP商务智能ETL业务流程及组件 4.2.3 图析SAP商务智能ETL流程 4.3 SAP商务智能的数据抽取实例 4.3.1 连接到数据来源系统 4.3.2 指定数据的抽取逻辑 4.3.3 定义数据传输方式 4.3.4 数据抽取的监控与PSA管理 4.4 SAP商务智能数据转换实例 4.4.1 创建数据转换 4.4.2 定义转换规则 4.4.3 增加规则组一 4.4.4 转换中的例程 4.5 SAP商务智能数据加载实例 4.5.1 创建数据传输进程 4.5.2 数据传输进程的执行与监控 4.5.3 错误数据记录的处理 4.5.4 数据加载及错误数据记录处理示例 4.6 使用开放集成器向其他系统提供数据实例 4.6.1 创建开放集成器目标 4.6.2 开放集成器目标的数据传输 4.7 本章小结第5章 数据建模技巧与实例解析 5.1 建立模型应该考虑的几个问题 5.1.1 数据仓库的业务特点对建模的要求 5.1.2 数据仓库的数据库设计原则的要求 5.1.3 技术角度对数据存储空间的要求 5.2 SAP商务智能项目实战过程和方法 5.2.1 收集客户需求信息 5.2.2 收集客户需求的方法 5.2.3 分析客户需求，形成多维分析模型 5.2.4 将逻辑模型变成物理模型 5.2.5 利用业务内容加快建模进程 5.3 多层逻辑模型与BI中的建模技巧 5.3.1 企业数据仓库与数据集市 5.3.2 数据集市层的设计技巧与实例 5.3.3 企业数据仓库层的设计技巧与实例 5.3.4 运营数据存储层的设计技巧与实现方案 5.4 本章小结第6章 商务智能平台——使用与挖掘数据 6.1 商务智能基础知识 6.1.1 商务智能的概念与构成 6.1.2 商务智能是一个数据炼油厂 6.2 SAP商务智能平台简介 6.2.1 元数据与文档管理功能实例详解 6.2.2 商务智能平台的数据分析引擎图示 6.3 本章小结第7章 商务智能平台的重要应用之一——数据挖掘 7.1 数据挖掘基础知识 7.1.1 数据挖掘的发展与概念 7.1.2 数据挖掘是一个过程 7.1.3 常见的数据挖掘方法、分类与业务实例 7.2 使用数据挖掘工作台创建数据挖掘模型实例 7.2.1 SAP商务智能数据挖掘方法 7.2.2 创建数据挖掘模型 7.3 设计完整的数据分析进程实例 7.3.1 了解分析进程设计器 7.3.2 对数据挖掘模型进行培训 7.3.3 应用数据挖掘模型 7.4 本章小结第8章 商务智能平台的重要应用之二——业务计划与全面预算 8.1 计划编制基础知识 8.1.1 计划的概念、类别及其编制过程 8.1.2 全面预算的概念其及编制过程 8.1.3 计划预算编制的困难及计算机工具的使用 8.2 使用SAP计划向导进行简单计划编制实例 8.2.1 SAP商务智能如何完成计划编制工作 8.2.2 使用数据仓库中的基础数据 8.2.3 使用汇总级别简化数据结构 8.2.4 使用筛选器选择需要的数据 8.2.5 使用计划功能自动生成计划数据 8.2.6 使用测试框架进行计划编制测试 8.3 使用SAP计划建模器进行高级计划编制实例 8.3.1 一个更常见的业务场景 8.3.2 使用特性关系维护数据业务规则 8.3.3 使用数据切片保护只读的数据 8.3.4 指定计划使用的业务数据的日期 8.3.5 使用计划功能设置计划编制步骤 8.3.6 将多个计划步骤组成完整的计划编制过程 8.4 本章小结第9章 业务浏览器——查询和展现数据 9.1 业务浏览器简介 9.1.1 商务智能展现工具基础知识 9.1.2 SAP商务智能业务浏览器 9.2 查询设计器实例 9.2.1 创建并运行一个简单的查询 9.2.2 对关键值进行限制与计算 9.2.3 使用层级结构展现数据 9.2.4 定义具有特定结构和逻辑的查询 9.2.5 在查询中定义条件与例外报警 9.2.6 在查询中使用变量 9.3 基于网页的应用、报表与分析实例 9.3.1 设计网页应用程序 9.3.2 设计固定与半固定格式报表 9.3.3 使用网页分析器进行互动分析 9.4 基于Exce1的应用设计与分析实例 9.4.1 在分析模式下进行互动查询 9.4.2 在设计模式下进行应用设计 9.5 信息发布实例 9.5.1 使用信息发布器发布信息 9.5.2 使用信息发布向导发布信息 9.6 本章小结第10章 SAP商务智能系统的日常管理 10.1 使用处理链自动完成批量日常工作 10.1.1 在系统中了解处理链的功能 10.1.2 处理链的创建、运行与监控实例 10.2 信息生命周期管理 10.2.1 信息生命周期管理基础知识介绍 10.2.2 提高常用数据访问效率——SAP商务智能加速器 10.2.3 可以透明访问的归档数据——近线存储技术 10.3 用户权限管理 10.3.1 SAP商务智能标准权限管理实例 10.3.2 SAP商务智能分析权限管理实例 10.4 本章小结附录 术语表参考文献
· · · · · · (收起)
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读后感
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这本书的作者我见过，这本书完全是Step-by-step guide的中文译本，不过重新根据BI7.0编写，非常值得一看，尤其对于初学者以及像进入这个行业的TZ
评分好多内容都看不懂
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评分这本书的作者我见过，这本书完全是Step-by-step guide的中文译本，不过重新根据BI7.0编写，非常值得一看，尤其对于初学者以及像进入这个行业的TZ
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