BIシステム構築実践入門　～eコマースデータ活用編

Part 1　基礎編

第1章　eコマース時代のデータ活用とは
そもそもBIってなんだっけ
時系列売上分析
OLAP分析（多次元分析）
バスケット分析（購買単位の分析）
RFM分析（一部優良顧客の個人単位の分析）
eコマースBIの特徴
顧客プロファイルの利用（静的プロファイル）
顧客プロファイルの利用（動的プロファイル）
セグメンテーションの実施
ログデータの活用

第2章　eコマースシステムの基本機能とデータ
eコマースシステムの基本機能
eコマースとCRMシステム
eコマースシステムの基本的な構成
セッションとCookie
eコマースシステムの基本データ
ログデータ
ログ解析とeコマースBIの違い
キャンペーン管理データ
eコマースデータ活用の課題

第3章　eコマースBIの活用例と分析手法
eコマースBIの活用例
PCDAサイクル
eコマースBIの分析手法
顧客分析のデータモデル

第4章　eコマースBIによる高度な分析手法
eコマースサイトの売上分析
顧客の購買動向を把握できるクリック分析
eコマースサイトを活性化させるナレッジ分析
キャンペーンの効果を検証する「eマーケティング分析」

第5章　eコマースBIシステムのアーキテクチャ
BIシステムのアーキテクチャ
DSA（データステージングエリア）
DWH（データウェアハウス）
データマート
多次元データベース
BIツール
R-OLAPとM-OLAP

第6章　eコマースBIシステムの構築方法論
BIシステム構築プロジェクトの全体像
導入計画フェーズの進め方
要件定義フェーズの進め方
設計フェーズの進め方
構築フェーズの進め方

Part 2　応用編

第7章　実践（1）導入計画から設計まで
BIシステムを導入するにあたって
導入計画フェーズ
要件定義フェーズ
設計フェーズ

第8章　実践（2）ステージング処理の開発～前編
ステージング処理とは
ステージング処理の概要
データ移行方法の選択
オープンソースのETLツール「OpenStaging」
データソースの登録
テーブル移行ジョブの登録
スケジュールの登録

第9章　実践（3）ステージング処理の開発～後編
ETLジョブ登録機能の概要
ETLジョブの登録
ディメンションの登録
Extract（抽出）の設定
ファクトの登録
スケージュールの登録

第10章　実践（4）多次元DBと分析レポートの開発～前編
オープンソースのBIツール「OpenOLAP」
分析モデルの確認
ディメンションの設定
時間ディメンションの設定
メジャーの設定
キューブモデリング
キューブ作成
Report Designerによるレポートの設計
Viewerによる分析例

第11章　実践（5）多次元DBと分析レポートの開発～後編
動的プロファイルを活用しよう
明細データを取得するドリルスルー機能
動的プロファイルを活用した分析例
顧客の休眠化を防ぐ対策
ドリルスルーを活用した顧客アプローチ

第12章　eコマースBIとデータマイニング
データマイニングとは
データマイニングのアルゴリズム
アソシエーションルールによる分析
シーケンスを利用した分析
クラスターを利用した分析
ディシジョンツリーを利用した分析
まとめ

Appendix

用語集

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