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《高等院校经济管理实验实践系列教材·ERP综合实验教程》是普通高等院校本、专科经济管理类学生ERP实验课程的教学用书，它以一个企业核算主体的业务活动为线索，介绍了各项业务的处理流程，设计了多个操作性强的实验，部分还可独立运行，以适应不同层次教学的需要。《高等院校经济管理实验实践系列教材·ERP综合实验教程》内容主要包括：ERP的基本概念及ERP产品情况；ERP系统中最重要和最基础的系统管理平台、总账系统、采购管理、销售管理、库存管理、存货核算等子系统的应用方法。每章末都有实验内容。
《商业智能与数据驱动决策：从理论到实践》 图书简介 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产。企业不再仅仅依赖直觉和经验进行决策，而是越来越倚重于对海量、复杂数据的深入分析，以获取竞争优势。《商业智能与数据驱动决策：从理论到实践》正是这样一本旨在系统性地指导读者掌握构建和应用现代商业智能（BI）体系的权威指南。本书超越了传统的数据仓库概念，深入探讨了如何将数据转化为可操作的洞察力，并最终融入企业日常运营和战略规划的每一个环节。 第一部分：商业智能的战略基石与演进 本书伊始，我们首先确立了商业智能的战略定位。我们将商业智能置于企业信息架构的核心，探讨其与企业战略目标、运营效率和客户关系管理的紧密耦合关系。我们详细分析了BI的演进历程，从早期的报表与查询工具，到现代的描述性、诊断性、预测性和规范性分析。 BI的战略价值： 阐述了如何通过量化绩效指标（KPIs）和平衡计分卡（BSC）等框架，将抽象的战略目标转化为可衡量的、数据驱动的行动计划。重点讨论了“数据驱动文化”的建立，包括管理层的承诺、跨部门的数据治理以及员工的数据素养培养。 现代数据架构的重塑： 深入剖析了传统数据仓库（DW）与现代数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的对比与融合。我们将详细讲解如何设计一个灵活、可扩展的数据平台，以支持结构化、半结构化乃至非结构化数据的集成与分析需求，为后续的高级分析打下坚实的基础。 第二部分：数据准备与核心分析技术 数据质量是商业智能有效性的生命线。本部分聚焦于从原始数据到清洁、可用分析数据集的转化过程，并介绍了实现核心BI功能所需的技术手段。 数据获取、清洗与转换（ETL/ELT）： 详细讲解了数据集成流程中的关键挑战，如数据重复、不一致性、缺失值处理等。我们不仅关注技术实现，更强调业务规则在数据清洗过程中的重要性。 数据建模的艺术与科学： 侧重于维度建模（星型、雪花模型）的应用，解释如何构建高效的逻辑模型以支持快速的切片、钻取和多维分析（OLAP）。同时，引入了数据网格（Data Mesh）等新兴去中心化数据架构理念的初步探讨。 描述性与诊断性分析工具箱： 涵盖了仪表盘（Dashboard）设计的最佳实践。不仅仅是展示数据，更重要的是如何通过有效的视觉化（数据可视化）来讲述数据背后的故事。书中提供了大量关于图表选择、信息密度控制和用户体验（UX）在BI报告中的应用案例。 第三部分：高级分析：预测、规范与机器学习的融入 本书的核心竞争力在于连接了传统BI与前沿的预测性及规范性分析。我们探讨了企业如何利用统计学和机器学习模型来超越“发生了什么”的阶段，迈向“将会发生什么”和“我们应该做什么”。 预测分析的导入： 介绍回归分析、时间序列分析等基础统计模型在业务预测中的应用，例如销售预测、库存需求预测和客户流失概率预测。强调模型的可解释性（Explainability）在业务决策中的重要性。 规范性分析与优化： 这是将数据智能推向极致的领域。我们将探讨如何利用运筹学、模拟和决策优化算法来推荐最佳行动方案，例如最优定价策略、供应链路径规划和资源分配优化。 AI与BI的协同： 探讨自然语言处理（NLP）在非结构化数据（如客户评论、工单）挖掘中的应用，以及如何将自动化机器学习（AutoML）的结果无缝嵌入到日常的BI报告和流程中，实现真正的“智能自动化”。 第四部分：实施、治理与商业价值实现 一个成功的BI项目，其价值的实现依赖于稳健的治理体系和有效的推广。本部分着眼于BI系统的生命周期管理和风险控制。 数据治理与质量保障： 详细阐述了数据所有权、元数据管理、数据安全和隐私合规（如GDPR、CCPA）在BI体系中的实施细节。强调了数据血缘（Data Lineage）追踪对于审计和信任构建的重要性。 BI系统的选择与部署： 提供了对主流BI平台（包括云端和本地部署方案）的客观评估框架，指导读者如何根据自身的业务需求、技术栈和预算做出最优选型。 度量与持续改进： 介绍了如何量化商业智能项目的投资回报率（ROI），例如通过衡量决策速度的提升、错误率的降低或新收入流的产生。强调BI并非一次性项目，而是需要持续迭代、适应业务变化的敏捷过程。 目标读者 本书面向对构建和应用现代数据分析能力有强烈需求的专业人士：包括企业中高层管理者、数据分析师、商业智能架构师、数据科学家，以及信息技术部门的核心成员。通过本书的学习，读者将能够掌握一套完整的方法论和实践工具，以设计、部署并运营一个能够持续为企业创造价值的商业智能生态系统。 《商业智能与数据驱动决策：从理论到实践》 旨在成为企业实现数字化转型、将数据转化为关键竞争力的实用路线图。
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