Python+Superset：商业智能数据分析与实战
作者: 王国平7.34万字66人 正在读
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倒序
正文
第1章商业智能概述1.1商业智能简介1.1.1商业智能的发展1.1.2商业智能的价值1.1.3商业智能的流程1.2商业智能技术1.2.1数据仓库技术1.2.2ETL技术1.2.3数据可视化技术1.3几个概念的比较1.3.1商业智能与报表工具1.3.2商业智能与数据分析1.3.3商业智能与数据可视化第2章系统开发需求分析2.1项目背景概述2.1.1项目意义与需求2.1.2项目目标、系统设计与阶段划分2.2平台总体需求2.2.1平台总体规划2.2.2平台用户角色2.3解决方案概述2.3.1BI平台功能简介2.3.2BI平台总体架构2.4业务数据理解2.4.1表及其字段含义2.4.2重要需求点阐述第3章系统开发相关技术3.1系统主要软件3.1.1Hadoop3.1.2Python3.1.3ApacheSuperset3.2数据仓库技术3.2.1数据仓库构建过程3.2.2数据仓库拉链算法3.3ApacheSuperset的安装3.3.1在Docker中部署ApacheSuperset3.3.2在Windows下安装ApacheSuperset第4章ApacheSuperset连接数据源4.1读取本地数据4.1.1读取CSV文件4.1.2读取TXT文件4.2连接关系型数据库4.2.2配置连接参数4.2.3添加数据库表第5章ApacheSuperset基础操作5.1ApacheSuperset可视化分析5.1.1SQLLab提取数据5.1.2制作报表与看板5.2ApacheSuperset用户管理5.2.1创建新的系统用户5.2.2删除已有系统用户5.2.3查看用户日志记录5.3ApacheSuperset角色管理5.3.1设置用户角色类型5.3.2创建新的用户角色5.3.3修改用户角色类型5.4ApacheSuperset看板设置与编辑5.4.1ApacheSuperset看板设置5.4.2ApacheSuperset看板编辑第6章ApacheSuperset前端集成开发6.1前端开发概述6.1.1HTML及其应用案例6.1.2JavaScript及其特点6.2系统参数设置6.3ApacheSuperset前端集成实战6.3.1报表嵌入Web页面6.3.2看板嵌入Web页面第7章ApacheSuperset系统性能优化7.1系统性能优化7.2搭建开发环境7.2.1Redis缓存概述7.2.2配置Redis环境7.3集成开发实战7.3.1测试集成前看板7.3.2刷新集成后看板第8章ApacheSuperset与数据仓库8.1数据仓库概述8.1.1传统数据仓库8.1.2大数据数据仓库8.2ApacheSuperset集成Hive8.2.1Hive数据仓库概述8.2.2搭建Hive开发环境8.3物流配送影响因素分析第9章ApacheSuperset与实时计算引擎9.1实时计算引擎概述9.1.1实时计算应用场景9.1.2实时计算重要架构9.2ApacheSuperset集成Presto9.2.1Presto计算引擎概述9.2.2搭建Presto开发环境9.3网购退货原因分析9.3.1网购退货主要原因9.3.2个人原因退货分析第10章ApacheSuperset与列式存储引擎10.1列式存储引擎10.2ApacheSuperset集成Vertica10.2.1Vertica存储引擎概述10.2.2搭建Vertica开发环境10.3客户流失原因分析10.3.1客户流失主要原因10.3.2客户流失服务因素分析第11章ApacheSuperset与联机分析处理11.1联机分析处理概述11.1.1联机分析处理特性11.1.2联机分析处理操作11.2ApacheSuperset集成ClickHouse11.2.1ClickHouse存储引擎概述11.2.2搭建ClickHouse开发环境11.3商家物流运营分析11.3.1物流运营主要模式11.3.2商家交货周期分析第12章ApacheSuperset与混合事务分析处理12.1混合事务分析处理12.1.1混合事务分析处理概述12.1.2混合事务分析处理操作12.2ApacheSuperset集成TiDB12.2.1TiDB存储引擎概述12.2.2搭建TiDB开发环境12.3物流配送沟通性12.3.1物流配送沟通性概述12.3.2物流配送沟通性分析第13章ApacheSuperset与数据湖引擎13.1数据湖引擎13.1.1数据湖引擎概述13.1.2数据湖与数据仓库13.2ApacheSuperset集成Dremio13.2.1Dremio引擎概述13.2.2搭建Dremio开发环境13.3客户流失价格因素13.3.1客户流失价格因素概述13.3.2客户流失价格因素分析第14章客户细分主题分析14.1客户细分的价值及其方法14.1.1客户细分的概念14.1.2客户细分的目的14.1.3客户细分的方法14.2基于客户属性的客户细分14.2.1提取SQL数据库数据14.2.2制作可视化分析报表14.2.3基于属性的细分看板14.3基于客户价值的客户细分14.3.1提取SQL数据库数据14.3.2制作可视化分析报表14.3.3基于价值的细分看板14.4基于消费行为的客户细分14.4.1RFM模型及客户价值类型14.4.2提取与清洗SQL数据14.4.3制作可视化分析报表14.4.4基于行为的细分看板14.5对细分客户进行营销第15章客户满意度主题分析15.1客户满意度概述15.2客户满意信赖度分析15.3客户满意专业度分析15.4客户满意有形度分析15.5客户满意同理度分析15.6客户满意反应度分析15.7提升客户满意度B.1Hadoop的参数配置B.2Hive的参数配置B.3集群的启动与关闭
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