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大数据挖掘平台实践11个商务智能数据挖掘实验及综合实验。

本书配套微课视频，读者可先扫一扫封底刮刮卡内二维码，获得权限，再扫一扫文中对应章节处二维码，即可观看视频。

本书第1章、第2章、第7章、第9~11章、第13章由陈建编写； 第3~6章、第8章、第12章由羊英编写； 陈建完成全书的修改及统稿工作。

在本书的编写过程中得到了上海第二工业大学经济管理学院的大力支持，在此表示衷心的感谢。与此同时，感谢上海第二工业大学经济管理学院电子商务系学生提供了本书的部分实验案例。

由于编者水平有限，书中不当之处在所难免，欢迎广大同行和读者批评指正。

编者2020年12月

第2版前言

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。

本书第1版上市后，得到来自全国院校许多同行、读者的支持和反馈，在此表示感谢！ 第2版在第1版的基础上做了很多优化，新增了许多内容。

优化内容如下。

(1) 第3章数据准备,重写离散型数据相关内容中OneHot编码和Embedding编码的具体实现。

(2) 第4章相关分析,增加相关系数检验方法及实现。

(3) 第5章聚类分析,增加聚类评估和优化，增加K值优化方法和实现。

(4) 第7章分类分析,重写神经网络部分内容，增加深度学习卷积、池化内容。

(5) 第9章文本挖掘，增加文本挖掘的应用和具体实现。

(6) 删除PMT软件操作章节。

(7) 新增商务数据可视化章节，具体为Power BI的数据可视化操作。

(8) 新增商务智能开发工具： VS Code软件的介绍、安装，Python 3环境配置。

(9) 新增使用Python实现聚类分析、回归分析、分类分析。

第2版全书共14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,包括多维数据模型、在线分析处理及最新的Hive技术介绍； 第3~9章,详细介绍数据挖掘应用算法,分别为数据准备、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、基本原则及社会网络与商务智能的关系等； 第 12章商务智能开发工具——RapidMiner，实践7个商务智能数据挖掘实验； 第13章商务数据可视化，介绍可视化的基本概念和方法、常用商务数据可视化工具以及掌握不同数据可视化方法； 第14章商务智能开发工具——VS Code编辑器，主要介绍如何安装该软件及相应环境配置，并提供了3个综合性实验。

本书配套微课视频,读者可先扫一扫封底刮刮卡内二维码,获得权限,再扫一扫文中对应章节处二维码,即可观看视频。本书第2版新增的第13章由羊英编写，第14章由陈建编写；  陈建完成全书的修改及统稿工作。

在本书的编写过程中得到了上海第二工业大学经济管理学院的大力支持,在此表示衷心的感谢。

感谢清华大学出版社黄芝编辑，为本书的撰写提供了思路。

与此同时,感谢上海第二工业大学经济管理学院电子商务系的学生提供了本书的部分实验案例。

由于编者水平有限,书中不当之处在所难免,欢迎广大同行和读者批评指正。扫描下方二维码可下载第2版相关实验内容的源代码（Python 3）、相关数据集、RapidMiner实验材料等。

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作者2025年5月