作品简介

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Apache Superset。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。

《Python+Superset:商业智能数据分析与实战》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Apache Superset的最新且常用的商业智能技术,包括Redis、Hive、Presto、Vertica、ClickHouse、TiDB、Dremio等。

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、Power BI等数据分析工具,熟悉MySQL、SQL Server等数据库,以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大数据分析及可视化工具。

作品目录

  • 前言
  • 第1章 商业智能概述
  • 1.1 商业智能简介
  • 1.2 商业智能技术
  • 1.3 几个概念的比较
  • 第2章 系统开发需求分析
  • 2.1 项目背景概述
  • 2.2 平台总体需求
  • 2.3 解决方案概述
  • 2.4 业务数据理解
  • 第3章 系统开发相关技术
  • 3.1 系统主要软件
  • 3.2 数据仓库技术
  • 3.3 Apache Superset的安装
  • 第4章 Apache Superset连接数据源
  • 4.1 读取本地数据
  • 4.2 连接关系型数据库
  • 第5章 Apache Superset基础操作
  • 5.1 Apache Superset可视化分析
  • 5.2 Apache Superset用户管理
  • 5.3 Apache Superset角色管理
  • 5.4 Apache Superset看板设置与编辑
  • 第6章 Apache Superset前端集成开发
  • 6.1 前端开发概述
  • 6.2 系统参数设置
  • 6.3 Apache Superset前端集成实战
  • 第7章 Apache Superset系统性能优化
  • 7.1 系统性能优化
  • 7.2 搭建开发环境
  • 7.3 集成开发实战
  • 第8章 Apache Superset与数据仓库
  • 8.1 数据仓库概述
  • 8.2 Apache Superset集成Hive
  • 8.3 物流配送影响因素分析
  • 第9章 Apache Superset与实时计算引擎
  • 9.1 实时计算引擎概述
  • 9.2 Apache Superset集成Presto
  • 9.3 网购退货原因分析
  • 第10章 Apache Superset与列式存储引擎
  • 10.1 列式存储引擎
  • 10.2 Apache Superset集成Vertica
  • 10.3 客户流失原因分析
  • 第11章 Apache Superset与联机分析处理
  • 11.1 联机分析处理概述
  • 11.2 Apache Superset集成ClickHouse
  • 11.3 商家物流运营分析
  • 第12章 Apache Superset与混合事务分析处理
  • 12.1 混合事务分析处理
  • 12.2 Apache Superset集成TiDB
  • 12.3 物流配送沟通性
  • 第13章 Apache Superset与数据湖引擎
  • 13.1 数据湖引擎
  • 13.2 Apache Superset集成Dremio
  • 13.3 客户流失价格因素
  • 第14章 客户细分主题分析
  • 14.1 客户细分的价值及其方法
  • 14.2 基于客户属性的客户细分
  • 14.3 基于客户价值的客户细分
  • 14.4 基于消费行为的客户细分
  • 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
  • 附录A安装Python 3.10.0
  • 附录B集群各节点的参数配置
  • B.1 Hadoop的参数配置
  • B.2 Hive的参数配置
  • B.3 集群的启动与关闭
  • 附录C数据源及其连接方式
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