Python+Superset：商业智能数据分析与实战
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作者王国平
出版社电子工业出版社
ISBN9787121428654
出版时间2022-03
装帧平装
开本16开
定价79元
货号31383729
上书时间2024-07-20
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
王国平：具有十余年金融、电力、互联网等行业从业经历，现已出版十余部专著。擅长数据分析、数据可视化、机器学习等，精通Python、SPSS、Tableau、PowerBI等数据分析工具，熟悉MySQL、SQLServer等数据库，以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大数据分析及可视化工具。
目录
第1章 商业智能概述1
1.1 商业智能简介1
1.1.1 商业智能的发展1
1.1.2 商业智能的价值3
1.1.3 商业智能的流程4
1.2 商业智能技术4
1.2.1 数据仓库技术4
1.2.2 ETL技术6
1.2.3 数据可视化技术6
1.3 几个概念的比较10
1.3.1 商业智能与报表工具10
1.3.2 商业智能与数据分析11
1.3.3 商业智能与数据可视化11
第2章 系统开发需求分析12
2.1 项目背景概述12
2.1.1 项目意义与需求12
2.1.2 项目目标、系统设计与阶段划分16
2.2 平台总体需求18
2.2.1 平台总体规划19
2.2.2 平台用户角色20
2.3 解决方案概述21
2.3.1 BI平台功能简介21
2.3.2 BI平台总体架构22
2.4 业务数据理解23
2.4.1 表及其字段含义24
2.4.2 重要需求点阐述28
第3章 系统开发相关技术31
3.1 系统主要软件31
3.1.1 Hadoop31
3.1.2 Python34
3.1.3 Apache Superset35
3.2 数据仓库技术37
3.2.1 数据仓库构建过程37
3.2.2 数据仓库拉链算法38
3.3 Apache Superset的安装39
3.3.1 在Docker中部署Apache Superset39
3.3.2 在Windows下安装Apache Superset44
第4章 Apache Superset连接数据源47
4.1 读取本地数据47
4.1.1 读取CSV文件47
4.1.2 读取TXT文件51
4.2 连接关系型数据库51
4.2.1 安装驱动程序52
4.2.2 配置连接参数53
4.2.3 添加数据库表58
第5章 Apache Superset基础操作61
5.1 Apache Superset可视化分析61
5.1.1 SQL Lab提取数据61
5.1.2 制作报表与看板64
5.2 Apache Superset用户管理68
5.2.1 创建新的系统用户68
5.2.2 删除已有系统用户70
5.2.3 查看用户日志记录71
5.3 Apache Superset角色管理72
5.3.1 设置用户角色类型73
5.3.2 创建新的用户角色73
5.3.3 修改用户角色类型75
5.4 Apache Superset看板设置与编辑77
5.4.1 Apache Superset看板设置77
5.4.2 Apache Superset看板编辑81
第6章 Apache Superset前端集成开发84
6.1 前端开发概述84
6.1.1 HTML及其应用案例84
6.1.2 JavaScript及其特点88
6.2 系统参数设置89
6.3 Apache Superset前端集成实战90
6.3.1 报表嵌入Web页面90
6.3.2 看板嵌入Web页面97
第7章 Apache Superset系统性能优化100
7.1 系统性能优化100
7.2 搭建开发环境102
7.2.1 Redis缓存概述102
7.2.2 配置Redis环境104
7.3 集成开发实战106
7.3.1 测试集成前看板106
7.3.2 刷新集成后看板108
第8章 Apache Superset与数据仓库109
8.1 数据仓库概述109
8.1.1 传统数据仓库109
8.1.2 大数据数据仓库111
8.2 Apache Superset集成Hive113
8.2.1 Hive数据仓库概述113
8.2.2 搭建Hive开发环境115
8.3 物流配送影响因素分析117
第9章 Apache Superset与实时计算引擎121
9.1 实时计算引擎概述121
9.1.1 实时计算应用场景121
9.1.2 实时计算重要架构123
9.2 Apache Superset集成Presto126
9.2.1 Presto计算引擎概述126
9.2.2 搭建Presto开发环境128
9.3 网购退货原因分析132
9.3.1 网购退货主要原因132
9.3.2 个人原因退货分析134
第10章 Apache Superset与列式存储引擎136
10.1 列式存储引擎136
10.2 Apache Superset集成Vertica138
10.2.1 Vertica存储引擎概述138
10.2.2 搭建Vertica开发环境140
10.3 客户流失原因分析144
10.3.1 客户流失主要原因144
10.3.2 客户流失服务因素分析145
第11章 Apache Superset与联机分析处理147
11.1 联机分析处理概述147
11.1.1 联机分析处理特性147
11.1.2 联机分析处理操作149
11.2 Apache Superset集成ClickHouse150
11.2.1 ClickHouse存储引擎概述151
11.2.2 搭建ClickHouse开发环境152
13.3 商家物流运营分析155
11.3.1 物流运营主要模式156
11.3.2 商家交货周期分析157
第12章 Apache Superset与混合事务分析处理159
12.1 混合事务分析处理159
12.1.1 混合事务分析处理概述159
12.1.2 混合事务分析处理操作161
12.2 Apache Superset集成TiDB163
12.2.1 TiDB存储引擎概述163
12.2.2 搭建TiDB开发环境166
12.3 物流配送沟通性168
12.3.1 物流配送沟通性概述169
12.3.2 物流配送沟通性分析169
第13章 Apache Superset与数据湖引擎172
13.1 数据湖引擎172
13.1.1 数据湖引擎概述172
13.1.2 数据湖与数据仓库173
13.2 Apache Superset集成Dremio174
13.2.1 Dremio引擎概述175
13.2.2 搭建Dremio开发环境176
13.3 客户流失价格因素182
13.3.1 客户流失价格因素概述182
13.3.2 客户流失价格因素分析182
第14章 客户细分主题分析184
14.1 客户细分的价值及其方法184
14.1.1 客户细分的概念184
14.1.2 客户细分的目的185
14.1.3 客户细分的方法185
14.2 基于客户属性的客户细分187
14.2.1 提取SQL数据库数据187
14.2.2 制作可视化分析报表188
14.2.3 基于属性的细分看板192
14.3 基于客户价值的客户细分193
14.3.1 提取SQL数据库数据193
14.3.2 制作可视化分析报表194
14.3.3 基于价值的细分看板198
14.4 基于消费行为的客户细分199
14.4.1 RFM模型及客户价值类型199
14.4.2 提取与清洗SQL数据200
14.4.3 制作可视化分析报表204
14.4.4 基于行为的细分看板208
14.5 对细分客户进行营销208
第15章 客户满意度主题分析211
15.1 客户满意度概述211
15.2 客户满意信赖度分析214
15.3 客户满意专业度分析215
15.4 客户满意有形度分析217
15.5 客户满意同理度分析218
15.6 客户满意反应度分析220
15.7 提升客户满意度221
附录A 安装Python 3.10.0224
附录B 集群各节点的参数配置228
B.1 Hadoop的参数配置228
B.2 Hive的参数配置231
B.3 集群的启动与关闭233
附录C 数据源及其连接方式234
内容摘要
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ApacheSuperset。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，详细阐述了商业智能系统开发的概念、流程及相关技术，同时结合实际案例介绍了基于ApacheSuperset的最新且常用的商业智能技术，包括Redis、Hive、Presto、Vertica、ClickHouse、TiDB、Dremio等。
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