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《Access数据库应用技术教程》由浅入深地介绍了Access系统的基本结构及所包含7个对象的创建与应用。全书共分为11章：第1章数据库系统基本知识；第2章Access系统简介；第3章数据库的基本操作；第4章表的基本操作；第5章查询；第6章窗体；第7章报表制作；第8章宏的应用：第9章数据访问页；第10章模块与VBA；第11章使用Access实现各类系统的示例。
本教材面向非计算机专业的学生，适合作为必修课教材，同时也可作为具有一定计算机基础知识的人员进行深入学习的参考书籍。通过学习本书，读者可以达到国家计算机等级考试二级的要求，并能在各自的工作岗位上，使用计算机实现办公自动化。
数字化时代的商业智慧：数据分析与决策支持系统实战指南 本书聚焦于如何运用先进的数据分析技术和现代信息系统方法论，构建高效、实用的决策支持系统（DSS），从而帮助企业在日益复杂和快速变化的市场环境中做出更明智、更及时的商业决策。 在信息爆炸的今天，原始数据已不再是稀缺资源，真正稀缺的是从数据中提炼洞察、转化为行动的能力。本书并非传统意义上的数据库操作手册，而是一本面向业务分析师、项目经理以及高层管理者的实战指南，旨在弥合“数据”与“决策”之间的鸿沟。 --- 第一部分：商业智能与决策思维的构建 本部分为读者奠定坚实的理论基础和战略视角，强调决策支持系统（DSS）在现代企业管理中的核心地位。 第一章：从数据到洞察的范式转移 1.1 传统信息系统到决策支持的演进： 探讨OLTP（在线事务处理）系统与OLAP（在线分析处理）系统的本质区别，分析企业对实时、多维分析需求的增长驱动力。 1.2 决策的科学化路径： 详细阐述结构化、半结构化和非结构化决策的特点，以及如何为不同类型的决策设计信息支持框架。 1.3 商业智能（BI）的战略意义： 将BI视为驱动增长和提升竞争力的战略工具，而非单纯的技术堆砌。介绍BI成熟度模型及其在不同行业中的应用案例。 第二章：业务流程与决策点识别 2.1 核心业务流程的梳理与建模： 使用BPMN（业务流程模型与标注）等工具对销售、运营、供应链等关键流程进行可视化描述。 2.2 关键绩效指标（KPI）的设计与落地： 如何从企业战略目标自上而下地分解出可衡量、可执行的KPI。重点讨论先行指标（Leading Indicators）与滞后指标（Lagging Indicators）的平衡。 2.3 决策窗口分析： 识别企业中最关键的决策时刻（Timing is Everything），确定哪些决策需要实时反馈，哪些需要周期性深度挖掘。 --- 第二部分：数据仓库架构与ETL流程精要 本部分深入探讨支撑决策分析的数据基础设施建设，着重于如何构建稳定、高性能的分析型数据库环境。 第三章：分析型数据仓库的蓝图设计 3.1 星型、雪花型与事实星座模型： 深入解析维度建模（Dimensional Modeling）的核心思想，对比不同模型在查询性能、数据冗余和业务灵活性上的优劣。 3.2 事实表的类型与粒度选择： 掌握累积快照事实表、事务事实表和周期快照事实表的构建原则，理解粒度（Granularity）对分析深度的决定性影响。 3.3 数据分层策略： 构建从ODS（操作数据存储）到DWD（明细数据仓库）、DWS（轻度汇总）、ADS（应用数据服务）的完整数据分层架构，确保数据质量和可用性。 第四章：高效可靠的ETL/ELT流程构建 4.1 抽取（Extraction）的挑战与策略： 讨论全量抽取、增量抽取（基于时间戳、日志或CDC技术）的实现细节与性能优化。 4.2 转换（Transformation）的业务逻辑实现： 如何在ETL阶段实现复杂的数据清洗、标准化、集成与业务规则的预计算，减轻前端分析的负担。 4.3 调度与监控体系： 介绍业界主流的工作流管理工具（如Airflow、Luigi）在调度复杂依赖关系中的应用，以及建立全面的数据质量监控和异常告警机制。 --- 第三部分：高级分析技术与可视化呈现 本部分侧重于将数据转化为直观、可操作的分析结果，并引入机器学习模型以增强预测能力。 第五章：多维分析与OLAP技术的实践 5.1 数据立方体的构建与预计算： 探讨如何通过预聚合（Pre-aggregation）策略，显著提升复杂查询的响应速度。 5.2 切片、钻取与旋转操作的交互设计： 从用户体验角度出发，设计符合直觉的多维分析界面，使用户能够快速定位问题根源。 5.3 报表与仪表板的有效设计原则： 遵循“少即是多”的原则，避免信息过载。关注色彩心理学、数据墨迹比，确保仪表板是行动的催化剂而非信息展示的画廊。 第六章：预测性分析与决策模型的嵌入 6.1 基础统计模型在决策中的应用： 涵盖时间序列分析（如 ARIMA 模型）在需求预测中的应用，以及回归分析在成本驱动因素识别中的价值。 6.2 分类与聚类算法的业务化： 介绍如何利用K-Means进行客户分群（Segmentation），以及使用逻辑回归或决策树进行高价值客户流失预警。 6.3 模型结果的可解释性（Explainability）： 强调“黑箱”模型的局限性，教授如何使用SHAP值等工具解释模型输出，增强业务部门对预测结果的信任度。 --- 第四部分：系统实施、治理与未来趋势 本部分关注决策支持系统的落地实施、长期维护以及面对新兴技术的策略。 第七章：决策支持系统的部署与治理 7.1 项目实施的敏捷方法论： 如何将“小步快跑”的迭代思维引入数据仓库建设，确保早期交付可见的业务价值。 7.2 数据治理框架的建立： 明确数据所有权、定义数据标准、建立元数据管理体系，确保分析结果的权威性和一致性。 7.3 用户接受度与变革管理： 成功的DSS不仅仅是技术上的胜利，更是管理上的胜利。如何通过培训、反馈机制和持续的价值展示，推动业务部门采纳新系统。 第八章：云原生分析与数据虚拟化 8.1 现代数据栈的云迁移策略： 探讨从本地部署到云端（如Snowflake、BigQuery、Redshift）的数据架构迁移路径，重点分析弹性计算和成本优化。 8.2 数据虚拟化技术的兴起： 介绍数据虚拟化层（Data Virtualization Layer）如何提供即时、无ETL的跨源数据访问能力，适用于快速响应和数据沙箱环境。 8.3 实时流处理在决策中的角色： 简要介绍Kafka、Flink等技术栈如何赋能物联网数据、交易监控等场景下的毫秒级决策支持。 --- 本书特色： 场景驱动： 每一个技术点都紧密结合一个具体的商业问题（如库存优化、客户生命周期价值计算、风险敞口分析）。 工具中立性： 侧重于原理、架构和方法论，不局限于特定厂商的技术细节，使知识具备长久生命力。 深度与广度兼顾： 既有数据建模的深度解析，也有BI应用层面的用户体验指导。 目标读者群体： 渴望将数据转化为竞争优势的企业中高层管理者。 负责数据平台建设、数据治理的数据架构师和工程师。 希望提升分析技能，从描述性分析迈向预测性分析的业务分析师和数据科学家。 本书旨在教会读者如何系统性地构建一个“能说话、能预见、能指导行动”的企业级决策支持生态系统。
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