书籍摘要

《Practical Business Intelligence》是一本由Ahmed Sherif撰写的实用型商业智能（BI）指南，于2016年12月由Packt Publishing出版。本书旨在帮助读者通过多种工具和技术实现商业智能应用的开发，适合不同层次的技术人员和商业人士。

书籍概述

本书共分为九章，每章围绕一种特定的商业智能工具或技术展开，涵盖了从数据提取、分析到可视化展示的全过程。作者通过丰富的案例和实践操作，展示了如何利用这些工具和技术解决实际的商业问题。

章节内容概述

第1章：商业智能概述

介绍了商业智能的基本概念、Kimball数据仓库设计方法以及本书的目标受众。同时，还介绍了如何安装和配置Microsoft SQL Server 2014以及AdventureWorks数据库，为后续章节的实践操作打下基础。

第2章：Web数据抓取

讲解了如何使用R和Python进行Web数据抓取，并将抓取的数据导入到SQL Server中。通过具体的代码示例，读者可以学会如何从网页中提取表格数据并将其转换为结构化的CSV文件，进而导入数据库。

第3章：Excel与Power BI分析

探讨了如何利用Excel的PivotTable和PivotChart功能进行数据分析，以及如何使用Microsoft Power BI创建交互式地图和图表。本章通过连接Excel和SQL Server，展示了如何快速生成数据透视表和图表，并介绍了Power BI的基本操作和可视化功能。

第4章：使用D3.js创建条形图

深入介绍了D3.js这一JavaScript库，并通过具体的开发步骤，展示了如何结合SVG元素和CSV数据创建条形图。读者将学习到D3.js的基本架构、HTML、CSS、JavaScript和SVG的相关知识，并通过实际编码练习掌握数据可视化的开发技巧。

第5章：使用R进行预测分析

介绍了如何通过R语言进行数据预测和时间序列分析。本章涵盖了R与SQL Server的连接、数据框架的创建、简单和高级图表的绘制，以及如何使用Holt-Winters方法进行预测分析。此外，还介绍了R Markdown的使用，以及如何将R代码与Power BI集成。

第6章：使用Python创建直方图和正态分布图

通过Python的matplotlib和seaborn库，展示了如何创建直方图和正态分布图。本章介绍了如何使用Python连接SQL Server，创建数据框架，并进行数据可视化。同时，还探讨了如何通过Jupyter Notebook分享分析结果。

第7章：使用Tableau创建销售仪表板

介绍了如何使用Tableau Public构建销售仪表板。本章通过构建交叉表、创建子弹图和KPI指示器选择器等步骤，展示了如何利用Tableau的强大功能快速生成交互式可视化仪表板，并将其发布到Tableau Public。

第8章：使用QlikSense创建库存仪表板

讲解了如何使用QlikSense Desktop开发库存仪表板。本章包括数据集的开发、与SQL Server的连接、交互式可视化组件的创建，以及如何将仪表板发布到Qlik Cloud。

第9章：SQL Server数据分析

作为本书的总结，本章回顾了之前章节中提到的技术，并重点介绍了SQL Server中的高级查询技术，如视图开发、窗口函数、存储过程等。这些技术有助于在数据库层面进行数据准备和分析，从而减少在报告层面的数据处理工作。

适用人群

本书适合以下几类读者：

• 商业智能经理：可以利用本书作为面试和工具选择的参考。
• 数据科学家：可以学习如何利用R和Python进行预测分析。
• 数据分析师：可以通过Power BI、Tableau等工具快速上手数据分析。
• 可视化开发人员：可以掌握D3.js等技术进行定制化可视化开发。

总结

《Practical Business Intelligence》是一本全面且实用的商业智能指南。它不仅涵盖了多种流行的BI工具和技术，还通过实际案例和操作步骤，帮助读者快速掌握商业智能应用的开发方法。无论是技术人员还是商业人士，都能从本书中找到适合自己的学习内容，从而更好地利用数据驱动决策。