"大数据时代,数据已经成为企业的重要资产。企业积累的数据增长迅速,如何从海量数据中挖掘出重要的商业价值,并运用到企业的决策中,是当今各个企业需要面对的实际问题。商务智能能够将数据转换为信息,并加以提炼,形成满足企业需求的知识,由此提高企业的反应速度和决策的准确性,帮助企业快速适应市场的发展。所以商务智能有着广泛的应用前景。 本书内容全面，讲解由浅入深，案例丰富。在第1版的基础上，第2版根据教学反馈完善了商务智能涉及的技术，增加了Power BI可视化和Python代码实现，并对第1版的部分内容进行了大幅的补充和优化。第2版在秉承了第1版的特点的基础上，章节安排更合理，除保留RapidMiner实验外，还增加了Power BI 和 Python 3实验，实验内容更加丰富和实用。 本书可以作为高等院校经济管理和信息管理等相关专业“商务智能”课程的教材。 "

陈建，副教授，博士，上海第二工业大学大学 经济与工商管理学院教师，讲授课程为商务智能、数据挖掘分析，主要研究项目及领域为数据挖掘、机器学习，一直从事电子商务领域数据挖掘的工作。曾出版《商务智能》教材一部。

前言 商务智能(Business Intelligence,BI)是将原始数据转换为有意义且有用的数据所采用的一组技术和工具。商务智能可以对决策者的决策起到重要的辅助作用。商务智能的出现使许多基于大量数据驱动的商务活动成为可能。 商务智能技术的运用，能够使企业了解其运营的历史情况信息、当前现状信息和未来预测信息。通用的商务智能技术包括提供报表报告、数据分析、在线分析处理、数据挖掘、大数据挖掘、复杂事件处理、业务绩效管理、文本挖掘、预测分析和网络分析处理等内容。因此，大量企业对商务智能人才的需求也在不断增加。许多高等院校的管理学院、计算机学院都开设了“商务智能”相关的课程，培养商务智能人才，以满足市场的需求。本书从实际出发，按照应用型本科教材的要求，立足于概念全面、案例新颖、实验多样的内容，力求培养读者能够掌握商务智能的基本要求，初步具备使用商务智能技术解决实际问题的能力。 全书共13章，内容包括： 第1章商务智能，阐述商务智能的概念、功能、组成要素等相关概念及理论基础； 第2章数据仓库，介绍商务智能的重要技术——数据仓库，包括在线分析处理、多维数据模型及最新的Hive技术介绍； 第3~9章，详细介绍数据挖掘应用算法，分别有数据准备、相关分析、聚类分析、回归分析、分类分析、关联分析与文本挖掘； 第10章大数据分析，介绍与商务智能密切相关的云计算、大数据存储、Hadoop开源框架与Spark开源框架； 第11章社会网络，阐述社会网络的基本问题及社会网络与商务智能的关系； 第12、13章，分别用两种商务智能开发工具RapidMiner 与Logis PMT大数据...