《商务智能》教学课件

1、Review IXu Chen第1页，共75页。复习要点商务智能概要商务智能应用与发展数据仓库概要OLAP概要数据挖掘概要第2页，共75页。大纲商务智能概要商务智能应用与发展数据仓库概要OLAP概要数据挖掘概要第3页，共75页。商务智能概要商务智能的来源商务智能的标准定义商务智能的组成和技术商务智能的结构讨论： -商务智能在现代企业管理中的作用 -商务智能与其他信息系统的关系 第4页，共75页。商务智能的标准定义 商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解， 改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效

2、，增强综合竞争力的智慧和能力。第5页，共75页。1.企业: “组织机构”或“实体” ,企业机构或非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能 。2现代信息技术:能保证从不同的数据源（提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。商务智能的对象和技术第6页，共75页。3.收集收集数据是管理和分析数据的前提 。内部结构化比如ERP、CRM、SCM和电子商务等系统

3、 ，内部非结构化、外部数据市场调研报告、人口统计报告、顾客信用报告 。4.管理-这里的“管理”主要是指对数据的储存、提取、清洗、转换、装载、整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量和安全性。 5.分析数据查询、数据报告、多维分析、数据挖掘、高级统计分析 6.结构化结构化的数据主要是指储存于各个交易系统背后的关系型数据库中的数据，通常都是以表格的形式存在和展现的。传统的商务智能概念只包括这种结构化的、可定量的数据。7.非结构化以零散的文件形式存在和展现的，通过文件管理和内容管理（Document Management & Content Management）软件来进行的 商务智能的分析过程第

4、7页，共75页。8.商务数据和信息包括一切可能对商务产生影响的、直接和间接的数据和信息 9.创造和累计商务知识和见解这是商务智能的第一层的目的和功能，也是最直接的目的和功能；“知识和见解”正是“智能”得名的由来。10.改善商务决策水平这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。11.采取有效的商务行动采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。 12.完善各种商务流程残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献

5、； 优化后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过来也会促进商务智能的发展。 商务智能的作用第8页，共75页。商务智能的结构主要由两部分组成: 数据仓库环境 分析环境商务智能主要由三种技术构成: 数据仓库（Data Warehouse） 联机分析处理（ On-line Analytical Processing ） 数据挖掘（Data Mining）商务智能的组成和技术第9页，共75页。在三大技术支柱中，数据仓库是商务智能的基础。联机分析处理（OLAP）是以海量数据为基础的复杂分析技术。数据挖掘(Data Mining)是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的

6、过程。三大技术的作用第10页，共75页。 商务智能的结构第11页，共75页。商务智能的效用理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务产生影响衡量绩效 商务智能可以用来确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。改善关系 改善企业与顾客、员工、供应商、股东和大众的关系 创造获利机会 掌握各种商务信息的企业可以出售这些信息从而获取利润。 第12页，共75页。大纲商务智能概要商务智能应用与发展数据仓库概要OLAP概要数据挖掘概要第13页，共75页。商务智能的应用情况 探讨商务智能在以下行业的应用情况 -零售业 -保险 -金融证劵 -制造业 -电信业 -其他领域第14页，共75页。零售

7、行业总览 一些大型的超市、百货、电器、手机等销售企业，绝大部分已经实现了连锁，基础信息化建设程度高，BI技术已经应用较广泛，未来还有进一步的应用空间。第15页，共75页。商务智能的应用-零售业预测 对需求进行预测，根据预测结果更好地管理库存。营销 对顾客数据进行分析，从而不仅了解卖掉了什么，同时了解“谁”买了什么，实现由消费者“拉”动的营销。产品销售模式 某种产品的销售特点，不同产品之间的关联关系，作为进货和商店布局的参考。16第16页，共75页。保险业总览 大型保险公司 基本已经建立BI相关系统，并发挥了一定的作用。但是随着新业务的推出，系统地后期开发和维护仍然需要大量的投资。中小型保险公司

8、还有待加强BI系统的建设。第17页，共75页。商务智能的应用-保险(I)理赔分析 根据险种、保单持有人、理赔类型以及其它特征分析理赔趋势，以确定准备金的数量，理赔分析可以帮助识别保险欺诈。顾客利润率分析 分别按不同的品种、不同的地区、不同的代理人、不同的客户群的服务的成本和所得到的收益进行量化分析，找出利润率差异的原因，以利用开发新品种、对于已有品种进行客户化改进并识别能带来高利润率的顾客。18第18页，共75页。商务智能的应用-保险(II)客户价值分析 顾客利润率不是评价顾客对于保险公司价值的唯一指标，也许一个顾客具备在将来购买高利润率保险产品的潜力，也许会成为很好的高利润率顾客的介绍人，因

9、此要考虑顾客在与保险公司打交道的整个过程中的价值。客户划分 将有各种共同特征的客户划分为不同的客户群，掌握其需求和产品的使用模式，以分别确定营销方案；分析委托人的利润率，识别机会，改进服务。风险分析 了解引入新险种和发展新客户的风险。识别高风险客户群和能带来机会的客户群，减少理赔频率。第19页，共75页。金融领域总览 随着国内五大商业银行的信息化不断发展，在BI领域投资稳步增长，每年均有大量的BI需求，其中BI已经不仅局限于高层管理者的决策，操作型BI应用越来越广泛，尤其是信贷评审领域。 中小型银行BI需求也不断涌现，未来将是金融行业BI市场的主要增长点。在未来5年时间里，BI应用在金融行业仍

10、将高速发展。第20页，共75页。商务智能的应用-金融证劵顾客利润率分析 了解各个顾客在当前的和长远的利润率。使尽量提高对于高价值顾客的销售，减少用于低价值顾客的成本。信用管理 了解各种产品的信用状况，建立不同顾客群的信用模式，及早帮助顾客避免信用问题的发生，预测信用政策变化所产生的影响，减少信用损失。21第21页，共75页。制造业总览 制造业的企业信息化水平参差不齐，有些大中型企业已经成功使用BI技术，但是大部分企业基础信息化水平仍未达到， 随着这些企业的信息化水平逐步提高，建设BI系统的需求也会随之而来。随着金融危机的度过和国内经济的恢复，制造业将是未来BI新的增长点。第22页，共75页。商

11、务智能的应用-制造业市场营销 提供面向顾客的交易数据，实现由消费者“拉”动的营销；预测：（同零售业）采购分析 掌握供应商的成本、供货及时性等因素；第23页，共75页。电信领域总览电信行业信息化程度很高，对信息化依赖很强，积累了大量的数据，具有实施BI项目的基础条件和资金实力。电信行业对于BI深入应用是最渴望的，在话费套餐设置、客户潜力分析等都需要数据挖掘技术来提供决策依据。在这些行业，实力雄厚的BI厂商已占据有利的地位。第24页，共75页。I 客户环节25客户管理电信企业要吸引客户、发展客户并留住客户，首先必须要了解客户。客户管理应用的目的是根据客户的属性（包括自然属性和行为属性)，从不同角度

12、深层次分析客户，从而针对不同的客户采取不同的促销活动以及提供更好和更有针对性的服务，以此增加新的客户，提高客户的忠诚度，降低客户流失率，提高客户消费额度等。客户发展分析这主要是依照客户的自然属性和消费行为属性对客户进行分析。其主要指标包括客户总量分析、新增客户分析、客户流失分析、客户行为分析，客户信用度分析、客户风险分析等等。 第25页，共75页。II 业务环节业务量分析-包括业务总量分析、业务增长和流失分析、网络通话流量及流向分析、热点区域分析、业务量结构分析、收益分析、呼叫特征分析等 。收入分析-包括收入总量分析、收入变化分析、收入结构分析、客户缴费及欠费分析等。 营销管理分析-主要提供的

13、功能包括产品定价分析、市场需求分析、促销活动分析、营销渠道分析等。市场竞争分析-包括市场占有率分析、竞争对手发展情况分析、供应商行为分析、合作商行为分析等。 第26页，共75页。III 服务环节服务质量分析 包括客户服务质量分析、客户咨询查询分析、客户投诉分析等。通过对服务质量的分析，能够了解目前客户最关心的问题；通过将客户流失和服务质量结合起来分析，能够清楚客户为什么会流失以及什么因素会导致客户流失，从而采取有针对性的措施，减少客户流失量大客户分析 大客户是企业利润的主要来源，其分析也极其重要。其中包括大客户构成分析、大客户发展及流失分析、大客户业务使用情况分析、大客户业务量变化情况分析。2

14、7第27页，共75页。IV 监控环节欠费和动态防欺诈行为分析-这是在总结各种骗费、欠费行为的内在规律后，在数据仓库的基础上建立一套行为规则库，及时预警各种骗费、欠费，使企业损失尽量减少，并通过用户的缴费销账情况、社会类别、占用资源等，分信誉度给不同用户以不同的服务及优惠。代理商及渠道分析-通过对供应商市场行为进行分析，从而为电信公司与供应商合作方面战略、策略的制定提供参考依据。第28页，共75页。其他领域应用能源 石油和电力等能源行业的企业，均是国有大型企业，基本上已经实施了BI系统，但是还有待深入挖掘BI的价值。这些企业的省市分公司，将会不断有新的需求涌现，发展潜力较大。烟草 各地烟草企业已

15、经建立很多BI系统，但是还有更大的空白市场。烟草公司项目建设难度低、利润大，应用前景不错政务 BI在电子政务中的应用，更多的涉及到报表填制、数据统计，需要报表系统能很好的满足中国特色报表的要求。一般采用自上而下的市场推广手段会前景广阔。第29页，共75页。厂商产品及简介IBMDB2以及Cognos、SPSS、DataStage，覆盖BI全部领域OracleOracle、Hyperion，覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有待加强MicrosoftSQLServer，覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高InformaticaInformatica，主要是数据集成领域TeradataTerada

16、ta，主要是数据仓库领域SybaseSybaseIQ，主要是数据仓库领域SAPBusinessObjects、CrystalReports，主要是OLAP和报表领域SASSAS，数据挖掘领域领先奥威智动Power-BI，主要是OLAP和报表领域，行业解决方案尚南BlueQuery，主要是OLAP和报表领域（已被用友华表收购）润乾润乾报表，主要是OLAP和报表领域探智Trinity，主要是数据集成领域第30页，共75页。国外主要厂商 外资企业中IBM公司、Oracle公司和Microsoft公司产品线覆盖了全部BI领域。其中IBM和Oracle的产品性能优异，适合大中型企业；Microsoft的

17、SQLServer产品适合中小企业，性价比高。Informatica在数据集成领域保持领先，市场表现优异。SAP以ERP为基础不断扩BusinessObjects市场分额。Sybase和Teradata专注于数据仓库领域，国内竞争者众多，市场开拓有待加强。SAS软件在数据挖掘领域领先，销售多以系统集成为主。第31页，共75页。国内主要厂商国内企业中珠海奥威智动紧密结合中小型企业ERP，受众范围广，渠道拓展力度大，公司旗下的Power-BI产品更是荣获”2009年中国商业智能优秀产品”称号。润乾软件技术领先，市场表现良好，发展潜力巨大。尚南公司专注OLAP产品，十年坚持终获价值体现(已被用友华表

18、收购)。探智公司的Trinity产品是国内数据集成领域的生力军，发展势头良好。第32页，共75页。BI厂商之间的PK 第33页，共75页。国内商务智能的用户需求 随着中国商业智能市场逐步走向成熟，用户需求日趋明确和理性，用户在商业智能选型时比以往更加慎重，选型时考虑的因素不再仅仅是厂商品牌、产品价格、功能模块是否全面等表象的因素，而是会更加关注商业智能的业务模型是否符合企业自身状况，商业智能解决方案是否真正适合企业业务和发展，是否真正能够满足企业现阶段和未来的潜在需求，提高企业决策的准确性和高效率。第34页，共75页。商务智能发展趋势 I企业并购和重组仍将继续MDM将在大型企业中逐步应用- 主

19、数据管理（MDM）技术，保证数据共享的一致性、完整性、可控性。操作型BI应用得到发展- 延伸到员工操作使用数据分析从简单走向深入- OLAP分析普及第35页，共75页。商务智能发展趋势 II数据集成应用得到重视 中小企业逐步应用 BIBI企业将在垄断中不断新生 SAAS BI将得到快速发展 SaaS是基于互联网提供软件服务的软件应用模式，企业根据实际需要，从SaaS提供商租赁软件服务。SaaS模式在CRM领域获得了成功，不论是国外还是国内具有成熟的产品，并取得了不错的收SAAS在BI领域的应用具有天然的局限性，即应用于互联网上的SAAS软件无法处理BI所需的海量数据，但是SAAS BI在中小企

20、业中会有可能成功，或者与现有的SAAS CRM等成熟软件结合起来，或者是在电子商务领域。第36页，共75页。大纲商务智能概要商务智能应用与发展数据仓库概要OLAP概要数据挖掘概要第37页，共75页。数据仓库概要数据仓库的定义数据仓库的特征数据库与数据仓库粒度的重要性数据集市 第38页，共75页。数据仓库的定义数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。 A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, nonvolatile collection of data i

21、n support of managements decision making process - William Harvery Inmon “Building the Data Warehouse” DW建立目标就是把企业范围内的所有数据集成在一个大仓库中，让用户能运行查询、产生报告和执行分析。第39页，共75页。数据仓库的特征面向主题数据仓库中的数据按照主题进行组织；集成从多个数据源将数据集合到数据仓库中，并集成为一个整体；稳定数据仓库中的数据通常是历史数据，很少进行更新；时变数据仓库中的所有数据都有特定的时间标识.第40页，共75页。 数据仓库与数据库的区别对比内容数据库数据仓库数据

22、内容当前值历史的、存档的、归纳的、计算的数据数据目标面向业务操作程序、重复处理面向主题域、管理决策分析应用数据特性动态变化、按字段更新静态、不能直接更新、只定时添加数据结构高度结构化、复杂、适合操作计算简单、适合分析使用频率高中到低数据访问量每个事务只访问少量记录有的事务可能要访问大量记录对响应时间的要求以秒为单位计量以秒、分钟、甚至小时为计量单位第41页，共75页。粒度粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。第42页，共75页。 在数据仓库环境中粒度之所以是主要的设计问题

23、，是因为它深深地影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答的查询类型。在数据仓库中的数据量大小与查询的详细程度之间要作出权衡。粒度的重要性第43页，共75页。数据集市的定义 数据集市是整个企业数据的一个子集，包括特定业务单元、部门或用户集的值。 数据集市是根据特定主题而不是根据数据集市数据库的大小来定义第44页，共75页。大纲商务智能概要商务智能应用与发展数据仓库概要OLAP概要数据挖掘概要第45页，共75页。OLAP概要OLAP的定义维度OLAP的基本操作OLAP与OLTP 第46页，共75页。OLAP是什么？OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析通过对信息（这些信息已

24、经从原始的数据进行了转换，以反映用户所能理解的企业的真实的“维”）的很多可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察第47页，共75页。OLAP关键词维度多层次多角度钻取切片/切块旋转第48页，共75页。维度的概念维是人们观察数据的特定角度。例如，企业常常关心产品销售随着时间推移而产生的变化的情况，这时他是从时间的角度来观察产品的销售，所以时间就是一个维（时间维）。企业也常常关心自己的产品在不同地区的销售分布情况，这时他是从地理分布的角度来观察产品的销售，所以地理分布也是一个维（地理维）。第49页，共75页。OLAP基本操作钻取：在一个维内部沿着层次从上到

25、下或从下到上的方向考察数据上钻（Drill up）下钻(Drill down)切片/切块（Slice and dice） 固定某些维成员，对其它维进行考察旋转（Pivot，rotate)按不同顺序组织各个维，对结果进行考察第50页，共75页。OLAP 与OLTP I 用户和系统的面向性面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）数据内容当前的、详细的数据 VS. 历史的、汇总的数据数据库设计实体联系模型(ER)和面向应用的数据库设计 VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计第51页，共75页。OLAP 与OLTP II数据视图当前的、企业内部的数据 VS. 经过演化的、集成的数据访问模式事务

26、操作 VS. 只读查询（但很多是复杂的查询）任务单位简短的事务 VS. 复杂的查询访问数据量数十个 VS. 数百万个第52页，共75页。OLAP 与OLTP III用户数数千个 VS. 数百个数据库规模100M-数GB VS. 100GB-数TB设计优先性高性能、高可用性 VS. 高灵活性、端点用户自治度量事务吞吐量 VS. 查询吞吐量、响应时间第53页，共75页。比较实例-以商品采购为例OLTP描述一笔采购业务模式：订单、订单细则、供应商OLAP关心采购渠道按“供应商”重新组织数据供应商基本（固有）信息：供应商号，供应商品、地址、电话供应商品信息：供应商号、商品号、供应价、供应量、日期第54

27、页，共75页。大纲商务智能概要商务智能应用与发展数据仓库概要OLAP概要数据挖掘概要第55页，共75页。数据挖掘概要数据挖掘发展概述 （发展历程及数据、信息与知识三者关系）数据挖掘的定义数据挖掘与其他BI技术的关系数据挖掘的步骤数据挖掘的主要功能数据挖掘的应用第56页，共75页。技术的发展+需求的升级进化阶段商业问题支持技术产品厂家产品特点数据搜集(60年代)“过去五年中我的总收入是多少？”计算机、磁带和磁盘IBMCDC提供历史性的、静态的数据信息数据访问(80年代)“在新英格兰的分部去年三月的销售额是多少？”关系数据库(RDBMS)结构化查询语言(SQL)ODBCOracleSybaseIn

28、formixIBMMicrosoft在记录级提供历史性的、动态数据信息数据仓库决策支持(90年代)“在新英格兰的分部去年三月的销售额是多少？波士顿据此可得出什么结论？”联机分析处理(OLAP)多维数据库数据仓库PilotComshareArborCognosMicrostrategy在各种层次上提供回溯的、动态的数据信息数据挖掘（正在流行）“下个月波士顿的销售会怎么样？为什么？”高级算法多处理器计算机海量数据库PilotLockheedIBMSGI其他初创公司提供预测性的信息第57页，共75页。数据、信息、知识、理解和智慧系统学专家Russell Ackoff博士认为人类大脑包涵的内容，分为五

29、类：数据（Data）: 符号（Symbols）的集合，未加工、较为原始的形态信息（Information）: 数据经过处理后，有意义的，具有利用价值的，能够回答4W为(“who”, “what”, “where”, and “when”)等问题知识（Knowledge）: 实践中产生、经过实践检验的一种客观规律。（信息经过加工和改造成为知识）,能够回答“how”的问题理解（Understanding）: “why”的正确评价智慧（Wisdom）: 理解的进一步提升第58页，共75页。数据、信息、知识和智慧的关系第59页，共75页。数据挖掘的技术定义数据挖掘（Data Mining）从大量的、不

30、完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。知识发现（Knowledge Discovery in Databases）是用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后隐藏的知识，称为数据库中的知识发现。第60页，共75页。数据挖掘与数据仓库大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多好处。数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多，如果数据在导入数据仓库时已经清理过，那很可能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了，而且所有

31、的数据不一致的问题都已经解决了。第61页，共75页。数据挖掘与联机分析OLAP分析过程在本质上是一个演绎推理的过程，是决策支持领域的一部分。传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有什么（what happened）OLAP则更进一步告诉你下一步会怎么样（What next）和如果采取这样的措施又会怎么样（What if）。用户首先建立一个假设，然后用OLAP检索数据库来验证这个假设是否正确。第62页，共75页。数据挖掘与联机分析（续）数据挖掘在本质上是一个归纳推理的过程，与OLAP不同的地方是，数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型）的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。数据挖掘和OLAP具

32、有一定的互补性。在利用数据挖掘出来的结论采取行动之前，OLAP工具能起辅助决策作用。而且在知识发现的早期阶段，OLAP工具用来探索数据，找到哪些是对一个问题比较重要的变量，发现异常数据和互相影响的变量。这都有助于更好地理解数据，加快知识发现的过程。第63页，共75页。数据挖掘的步骤I数据准备数据选择：目标数据数据预处理：消除噪声、不一致、冗余等数据变换：连续数据离散化、数据转化数据归约：特征选择或抽取数据挖掘时，需要明确任务如数据总结、分类、聚类、关联规则发现、序列模式发现等。考虑用户的知识需求（得到描述性的知识、预测型的知识）。根据具体的数据集合，选取有效的挖掘算法。第64页，共75页。数据

33、挖掘的步骤II结果的解释评估（interpretation and evaluation）对挖掘出来的结果（模式），经用户或机器评价，剔除冗余或无关的模式。模式不满足用户需求时，返回到某一步，重新挖掘。如：重新选择数据、采用新的变换方法、设定新的数据挖掘参数，或者换一种挖掘算法（如分类方法，不同的方法对不同的数据有不同的效果）。挖掘的结果是面向用户的，对挖掘结果进行可视化或者转化为用户易于理解的形式表示。评注影响挖掘结果质量的因素：采用的算法、数据本身的质量与数量数据挖掘的过程是一个不断反馈的过程可视化在数据挖掘过程的各个阶段都扮演着重要角色，如用散点图或直方图等统计可视化技术来显示有关数据，

34、以期对数据有一个初步的了解。第65页，共75页。数据挖掘的主要功能 可以挖掘哪些模式？一般功能描述性的数据挖掘 预测性的数据挖掘通常，用户并不知道在数据中能挖掘出什么东西，对此我们会在数据挖掘中应用一些常用的数据挖掘功能，挖掘出一些常用的模式，包括：概念/类描述: 特性化和区分（定性归纳） 关联分析分类和预测 聚类分析孤立点分析趋势和演变分析第66页，共75页。定性归纳一个概念：对一个包含大量数据的数据集合总体情况的概述。概念描述(concept description)：对含有大量数据的数据集合进行概述性的总结并获得简明、准确的描述。概念描述的主要方法：对目标数据进行概述性的总结，数据泛化。对两个数据集合概化后，进行对比并将对比结果进行概化。（以表格或对比规则形式给出）第67页，共75页。关联规则关联规则挖掘就是发现大量数据中项集之间有趣的关联。基本表示形式： 前提条件结论支持度, 置信度 buys(x, “diapers”) buys(x, “beers”) 0.5%, 66% major(x, “CS”) takes(x, “DB”) grade(x, “A”) 1%, 75% 具体应用：利润最大化 商品货架设计：更加适合客户的购物路径 货存安排：实现超市的零库存管理 用户分类：