BI商务智能数据迷雾中

“电子技术到来以后，人延伸出〔或者说在体外建立了〕一个活生生的中枢神经系统。〞——麦克卢汉，<了解媒介>数据迷雾中迷茫一个平常饮料店的故事1993年前，店里卖的饮料只需啤酒、可口可乐和北冰洋汽水进货出货老板在一个旧本子上记录来自cnshu中国最大的资料库下载一个平常饮料店的故事1995年，生意大了，各处开了分号，饮料多了，酒也多了，有几十种。店里装了自动柜员机，柜员机里记的账天天都打印出来送给老板。老板看不过来，加个总数就算了，但生意该怎样做，老板还算清楚。来自cnshu中国最大的资料库下载一个平常饮料店的故事1998年，运营的种类过了百，店里连了网，用上了财务软件。1999年又上了互联网，客人来自四面八方。账单每天打出厚厚一堆，老板瞧着密密麻麻的数字楞神，直嚷嚷生意难做。来自cnshu中国最大的资料库下载数据迷雾铺天盖地美国MCI是跨国的电信公司，长途客户2亿，电脑里数据存了5TB，每月还添加300GB。据美国加州一所大学研讨，世界上每个人，不论死活，曾经产生或将要产生250MB的数据，每年全球数据净增2×1010GB。来自cnshu中国最大的资料库下载如何应对？商务智能什么是商务智能商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能普通由数据仓库〔或数据场〕、数据分析、数据发掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。来自cnshu中国最大的资料库下载什么是商务智能商务智能是从累计的原始数据中提取有用信息的过程商务智能为决策者在正确的时间,地点提供关于企业运营情况的各项信息使之可以做出准确的决议来自cnshu中国最大的资料库下载背景商业智能〔BI〕的概念最早是GartnerGroup于1996年提出执行信息系统〔EIS〕决策支持系统〔DSS〕。来自cnshu中国最大的资料库下载为什么需求商务智能促进销售加深客户关系改良产品提供更好的效力协调企业运营降低本钱提高决策程度"BusinessIntelligencehelpstrackwhatreallyworksandwhatdoesn’t.〞

BillGates,Chairman,Microsoft来自cnshu中国最大的资料库下载经过BI协助我们提高企业效益建立忠实的顾客群增进企业效率做出明智的决策来自cnshu中国最大的资料库下载商务智能内容产品分析哪种产品赢利情况最好?哪种产品赢利最差却卖的最快?哪种产品组合对一定收入的家庭最有吸引力?来自cnshu中国最大的资料库下载商务智能内容销售分析一家已开张两年的分店销售趋势如何?附近地域能否存在竞争者?哪种产品的赢利有向上的趋势及哪类顾客购买了这些产品?来自cnshu中国最大的资料库下载商务智能内容顾客分析提供头10%利润的顾客有什么特点?购买产品或效力三个月后顾客的流失率是多少?过去六个月里比平均消费额高两个百分点的都是谁?来自cnshu中国最大的资料库下载众多行业积极寻求BI处理方案的零售、保险、银行、通讯、离散制造、政府、医疗、分销、流程制造、教育等。来自cnshu中国最大的资料库下载商务智能如何任务数据:把不同来源的数据汇总为一个数据仓库内涵:商务智能工具经过分析这些数据来协助人们更好地了解企业情况行动:经过分析来更有效地分配资源来自cnshu中国最大的资料库下载商务智能系统构造数据仓库(DataWarehouse,DW)联机分析处置(On-LineAnalyticalProcessing,OLAP)数据发掘(DataMining,DM)来自cnshu中国最大的资料库下载数据仓库(DW)数据仓库，是在数据库曾经大量存在的情况下，为了进一步发掘数据资源、为了决策需求而产生的，它决不是所谓的“大型数据库〞。W.H.Inmon关于数据仓库的定义：面向主题的、集成的、与时间相关且不可修正的数据集合。来自cnshu中国最大的资料库下载面向主题传统数据库主要是为运用程序进展数据处置，未必按照同一主题存储数据数据仓库偏重于数据分析任务，是按照主题存储的来自cnshu中国最大的资料库下载与时间相关数据库保管信息的时候，并不强调一定有时间信息数据仓库那么不同，出于决策的需求，数据仓库中的数据都要标明时间属性来自cnshu中国最大的资料库下载不可修正数据库处置的是日常事务数据，有的需求不断更新数据仓库反映的是历史信息，可以添加，但不可更改。来自cnshu中国最大的资料库下载数据仓库生成Extract,Transfer,andLoad(ETL)ModelIntegrateDataETLDatawarehouse来自cnshu中国最大的资料库下载数据展现面向高层决策者的主管信息系统(EIS)面向决策分析者的联机分析系统(OLAP)决策者上的即席查询系统(AdHoc)灵敏报表系统(Reporting)数据展现采用多种灵敏的方式，比如C/S方式或B/S方式来自cnshu中国最大的资料库下载联机分析处置(OLAP)OLAP委员会的定义：是使分析人员、管理人员或执行人员可以从多种角度对从原始数据中转化出来的、可以真正为用户所了解的、并真实反映企业维特性的信息进展快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深化了解的一类软件技术。OLAP的目的：是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术中心是“维〞这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

来自cnshu中国最大的资料库下载开展背景60年代，关系数据库之父E.F.Cdd提出了关系模型，促进了联机事务处置(OLTP)的开展(数据以表格的方式而非文件方式存储)。1993年，E.F.Cdd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP来自cnshu中国最大的资料库下载OLAP多维数据构造超立方构造(Hypercube)多立方构造(Multicube)来自cnshu中国最大的资料库下载OLAP多维数据分析切片和切块(SliceandDice)：在多维数据构造中,按二维进展切片,按三维进展切块,可得到所需求的数据来自cnshu中国最大的资料库下载OLAP多维数据分析钻取(Drill)：钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作来自cnshu中国最大的资料库下载OLAP多维数据分析旋转(Rotate)/转轴(Pivot)：经过旋转可以得到不同视角的数据来自cnshu中国最大的资料库下载数据发掘(DM)一方面规模庞大、纷繁复杂的数据体系让运用者漫无头绪、无从下手；另一方面在这些大量数据的背后却隐藏着很多具有决策意义的有价值的信息。来自cnshu中国最大的资料库下载数据发掘(DM)如何发现这些有用的知识，使之为管理决策和运营战略开展效力？数据发掘〔DataMining〕。来自cnshu中国最大的资料库下载DM运用实例(购物环境设计)某超市，需求设计一个吸引客人购买商品的最正确环境。经过对客人的采购道路和消费记录的发掘发现：美国女性的视野高度是150cm左右，而男性是163cm左右，最适宜的视野角度是视野高度以下15度。因此，最好的货品摆设位置是在130到厘米之间。按照DM找出的特别信息，该超市里的主打产品，总是摆在最容易发现的高度区内。来自cnshu中国最大的资料库下载DM运用实例(客户购买方式识别)Safeway是英国的第三大连锁超市，年销售额超越一百亿美圆运用传统的方法—降低价位、扩展店面以及添加商品种类，假想象在竞争中取胜曾经越来越困难了必需以客户为导向，了解六百万客户所做的每一笔买卖以及这些买卖彼此之间的关联性来自cnshu中国最大的资料库下载DM运用实例(客户购买方式识别)Safeway首先根据客户的相关资料，将客户分为150类，再用关联〔Association〕的技术列出产品相关度的清单。比如：“在购买烤肉炭的客户中，75%的人也会购买打火机燃料〞。来自cnshu中国最大的资料库下载DM运用实例(客户购买方式识别)Safeway还需求对商品的利润进展细分。例如，Safeway发现某一种乳酪产品虽然销售额排名第209位，可是消费额最高的客户中有25%都经常买这种乳酪。Safeway知道客户每次采购时会买哪些产品以后，就可以利用DataMining中的SequenceDiscovery功能，找出长期的经常性购买行为，进而促销。来自cnshu中国最大的资料库下载数据发掘(DM)学科背景统计学计算机科学人工智能领域的广泛运用来自cnshu中国最大的资料库下载数据发掘(DM)常用方法分类〔classification〕：按照所分析对象的属性分门别类、加以定义、建立类组〔class〕。比如，将信誉卡恳求人分为低、中、高风险群，或是将顾客分到事先定义好的族群。来自cnshu中国最大的资料库下载数据发掘(DM)常用方法估计〔estimation〕：根据既有的延续性数值相关属性资料，求得某一属性的未知值。比如，估计家中小孩的数量、一个家庭的总收入或是不动产的价值。所运用的技巧有相关分析、回归分析及类神经网络方法。来自cnshu中国最大的资料库下载数据发掘(DM)常用方法预测〔prediction〕：根据对象属性过去的察看值来估计此属性未来的值。比如，预测哪些顾客会在未来的半年内取消该公司的效力，或是预测哪些用户会恳求增值效力，如三方通话、语音信箱等。所运用的技巧有回归分析、时间序列分析及类神经网络方法。来自cnshu中国最大的资料库下载数据发掘(DM)常用方法关联分组〔affinitygrouping〕：从一切对象来决议哪些相关对象应该放在一同。比如，在超市中，哪些物品会一同被购买，零售商可以利用关联分组来规划店内商品的摆设位置，把会被一同购买的商品摆在一同。在客户的营销系统上，此种功能可用来确认交叉销售〔cross-selling〕的时机以设计出更吸引人的产品群组。来自cnshu中国最大的资料库下载聚类、群集化〔clustering〕：将不同的母体区隔为较具同构型的群组〔cluster〕，换句话说，其目的是将组与组之间的差别分辨出来，并对个别组内的类似样本进展挑选。在群集化技术中，没有预先定义好的类别和训练样本存在，一切纪录都根据彼此类似程度来加以归类。比如，在市场营销调查前，先将顾客群集化，再来分析每群顾客最喜欢哪一类促销，而不是对每个顾客都用一样的规范规那么来分析。所运用的技巧有k-means法及agglomeration法。来自cnshu中国最大的资料库下载SCORING&

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