商務(wù)智能概論

IntroductiontoBusinessIntelligence

基本內(nèi)容本課程主要介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、基本方法以及在商務(wù)決策中的應(yīng)用。強(qiáng)化基礎(chǔ)，偏重應(yīng)用,側(cè)重案例。基本要求目的主要是掌握商務(wù)智能的核心技術(shù)基礎(chǔ)－數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、技術(shù)和方法，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域。考慮商務(wù)智能的跨學(xué)科性（統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、企業(yè)管理和數(shù)據(jù)庫），學(xué)習(xí)本課程前要求學(xué)員預(yù)修統(tǒng)計(jì)學(xué)、高級數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等課程。

跨學(xué)科性：統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫和人工智能數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫技術(shù)統(tǒng)計(jì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)模式識別算法其它。。?？梢暬夹g(shù)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫技術(shù)統(tǒng)計(jì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)模式識別算法其它。。?？梢暬夹g(shù)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫技術(shù)統(tǒng)計(jì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)模式識別算法其它。。。可視化技術(shù)07October2023DataMining:ConceptsandTechniques5IncreasingpotentialtosupportbusinessdecisionsEndUserBusinessAnalyst

DataAnalystDBADecision

MakingData

PresentationVisualizationTechniquesDataMiningInformationDiscoveryDataExplorationStatisticalSummary,Querying,and

ReportingDataPreprocessing/Integration,DataWarehousesDataSourcesPaper,Files,Webdocuments,Scientificexperiments,DatabaseSystems教學(xué)綱要商務(wù)智能概述在線分析處理OLAP技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法*數(shù)據(jù)挖掘過程數(shù)據(jù)倉庫商務(wù)智能應(yīng)用*教學(xué)方式課堂講解為主，點(diǎn)名、回答問題、輔以上機(jī)實(shí)驗(yàn)（）、課堂討論（2次）（占總成績50%）。教材與參考書[1]趙衛(wèi)東.商務(wù)智能(第三版).北京：清華大學(xué)出版社，2013[2]趙衛(wèi)東.流程智能.北京：清華大學(xué)出版社，2012[3]趙衛(wèi)東.客戶智能.北京：清華大學(xué)出版社，2013概念解析何謂智能？企業(yè)有智能嗎？智能的表現(xiàn)信息共享和企業(yè)信息集成知識挖掘與管理企業(yè)不管大小，都必須對瞬息萬變的市場情況做出及時(shí)、高效地反應(yīng)，而這些反應(yīng)都必須建立在對全面、準(zhǔn)確和及時(shí)的信息基礎(chǔ)上?？斐月悄苄推髽I(yè)表現(xiàn)為反應(yīng)迅速、適應(yīng)顧客變化的需要和采取正確的顧客解決方案。隨需應(yīng)變IBM未來五年五大創(chuàng)新科技預(yù)測1.能源：靠自己發(fā)電吧

試著想想自己身邊發(fā)生的動(dòng)態(tài)，像是你的每一個(gè)動(dòng)作、或是流過水管的自來水，這些在未來都有可能轉(zhuǎn)換成為真正的電力能源。目前IBM科學(xué)家已經(jīng)在愛爾蘭進(jìn)行測試，利用海面波浪轉(zhuǎn)化能源，未來人們更有可能透過截取動(dòng)作、穿戴小型裝置、或是騎自行車時(shí)，收集自己創(chuàng)造出來的電力。2.安全：再也不需要密碼了

這個(gè)名詞「多元驗(yàn)證生物特性（multifactorbiometrics）」聽起來很炫吧！運(yùn)用在現(xiàn)實(shí)生活上，就是以視網(wǎng)膜掃描、聲紋辨識等方式取代傳統(tǒng)的密碼認(rèn)證，屬于你的生物特性就是最獨(dú)特的密碼，無需擔(dān)心被盜用。3.心智閱讀：不再是科幻電影情節(jié)

拿起話筒撥打電話，將會(huì)成為過時(shí)的舉動(dòng)了！IBM科學(xué)家正在研究如何能夠?qū)⑷四X與裝置鏈接，例如計(jì)算機(jī)或智能型手機(jī)，未來只要?jiǎng)觿?dòng)腦，就有可能把你腦袋里想的事情化為真實(shí)，舉個(gè)例子來說，當(dāng)你看到計(jì)算機(jī)屏幕上有一個(gè)方塊，只要努力「想」著往左移，方塊就會(huì)往左移；別以為這是科幻電影，透過腦波檢測即有可能會(huì)發(fā)生，還有機(jī)會(huì)運(yùn)用在復(fù)健或自閉癥治療。4.行動(dòng)：數(shù)字鴻溝不再存在

行動(dòng)裝置正在消弭偏遠(yuǎn)地區(qū)的數(shù)字鴻溝，越來越多地區(qū)采用行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)接收信息，五年內(nèi)就可以看到相當(dāng)明顯的改變。IBM正在研發(fā)新的解決方案和商業(yè)模式，導(dǎo)入行動(dòng)商務(wù)和遠(yuǎn)距醫(yī)療。5.數(shù)據(jù)分析：垃圾郵件和訊息再見

科技將成為你最得力的助手，幫你過濾垃圾信息，只提供最需要的部分。像是結(jié)合興趣和日歷，幫你預(yù)訂你最愛的演唱會(huì)，安排旅游行程，還可以視天氣狀況建議最佳旅游路線。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是可以記錄、通信和能識別的符號，它通過有意義的組合來表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界中的某種實(shí)體（具體對象、事件、狀態(tài)或活動(dòng)）的特征。商務(wù)智能技術(shù)可以分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流等各種類型的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)：符號、事實(shí)和數(shù)字HappyNewYear!HowareYou?事物運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)信息記錄解釋Discrete,objectivefactsabouttheworldEasilystructuredandcapturedEasilytransferred信息：有用的數(shù)據(jù)SenderReceiver處理數(shù)據(jù)信息知識一個(gè)人的垃圾（數(shù)據(jù)）是另一個(gè)人的財(cái)富（信息）Dataendowedwithrelevanceandpurpose信息是經(jīng)過某種加工處理后的數(shù)據(jù)，是反映客觀事物規(guī)律的一些數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是信息的載體,信息是對數(shù)據(jù)的解釋。

決策離不開信息同一事物的信息對于不同的個(gè)人或群體具有不同的意義。信息的效用在于對決策的影響。高層決策、中層管理、基層運(yùn)營都要決策。越來越多的人從事與信息有關(guān)的工作，信息產(chǎn)業(yè)將成為全球最大產(chǎn)業(yè)。首席信息官CIO(ChiefInformationOfficer)成為企業(yè)繼CEO、CFO之后又一重要職位。員工70%的時(shí)間花在找尋有用信息上我們很多時(shí)候無法辨別真假!43%對消息的真假難以辨別77%決定基于缺乏客觀信息的基礎(chǔ)上BusinessWeekstudy,2005知識知識是對信息內(nèi)容進(jìn)行提煉、比較、挖掘、分析、概括、判斷和推論。事實(shí)性知識和經(jīng)驗(yàn)知識（隱性和顯性）。洞察力（insight）信息和知識隱藏在數(shù)據(jù)中商務(wù)智能要求有一個(gè)堅(jiān)固、可靠的大型數(shù)據(jù)庫作后盾，建立這樣一個(gè)數(shù)據(jù)庫的任務(wù)是極其艱巨的。數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題也是令人頭疼而又不可以掉以輕心的。雖然數(shù)據(jù)是寶貴的財(cái)富，然而許多公司并不能充分利用這種財(cái)富，因?yàn)樾畔㈦[藏在數(shù)據(jù)中，并不易識別。為了在競爭中占得優(yōu)勢地位，必須識別和應(yīng)用隱藏在所收集的數(shù)據(jù)中的信息。挖掘管理就是決策決策需要信息，更離不開知識。知識更多地表現(xiàn)為經(jīng)驗(yàn)—學(xué)習(xí)的結(jié)晶。學(xué)習(xí)的過程是不斷地對信息加工處理。信息的收集、加工、傳輸與利用貫穿著決策各階段的工作過程。信息已成為企業(yè)經(jīng)營中重要性僅次于人才的第二大要素。決策=信息+經(jīng)驗(yàn)+冒險(xiǎn)商務(wù)智能是對企業(yè)信息的科學(xué)管理。決策需要信息與知識掌控信息獲悉洞察采取行動(dòng)數(shù)據(jù)爆炸，知識貧乏

苦惱:淹沒在數(shù)據(jù)中，不能制定合適的決策!數(shù)據(jù)知識決策模式趨勢事實(shí)關(guān)系模型關(guān)聯(lián)規(guī)則序列目標(biāo)市場資金分配貿(mào)易選擇在哪兒做廣告銷售的地理位置金融經(jīng)濟(jì)POS人口統(tǒng)計(jì)生命周期信息流暢通了還需要？ERP企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)SCM供應(yīng)鏈管理商務(wù)智能BI（businessintelligence）B2B、B2CCRMInternet等基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)

高效消費(fèi)者響應(yīng)(ECR)

及時(shí)、準(zhǔn)確和無紙的信息流通

流暢，不間斷的產(chǎn)品流通，滿足消費(fèi)者的需求

供應(yīng)商零售商商店

消費(fèi)者

ERP/CM企業(yè)資源計(jì)劃管理品類管理

SCM供應(yīng)鏈管理CRM客戶關(guān)系管理POS銷售時(shí)點(diǎn)系統(tǒng)

商業(yè)企業(yè)信息系統(tǒng)商務(wù)智能將成為企業(yè)信息化的熱點(diǎn)新一代決策支持系統(tǒng)交易處理系統(tǒng)DSS軟件系統(tǒng)模式OLAP工具資料挖掘工具外部資料使用者使用者界面DSS資料庫數(shù)據(jù)導(dǎo)向型決策支持系統(tǒng)：事務(wù)處理系統(tǒng)等搜集的大量數(shù)據(jù)，隱藏對決策有用的模式和規(guī)則，可以用統(tǒng)計(jì)方法、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等分析得到，以輔助決策分析用。商務(wù)智能BusinessIntelligenceisaprocessofturningdataintoknowledgeandknowledgeintoactionforbusinessgain—DataWarehouseInstitute.商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識和見解，改善商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動(dòng)，完善各種商務(wù)流程，提升各方面商務(wù)績效，增強(qiáng)綜合競爭力的智慧和能力-王茁專著《三位一體的商務(wù)智能》.商務(wù)智能不是通常的業(yè)務(wù)處理。它的目標(biāo)是如何更快、更容易地做更好的決策。IBM商務(wù)智能解決方案遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只是數(shù)據(jù)和技術(shù)的組合，BI幫助用戶獲得正確的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)它的價(jià)值，并共享價(jià)值。IBM商務(wù)智能定義

知識就是力量。BI系統(tǒng)收集您客戶的相關(guān)信息并加以分析，以幫助您確定商機(jī)和創(chuàng)建可以滿足客戶需求的戰(zhàn)略。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持中的先進(jìn)技術(shù)創(chuàng)建大量的BI工具。/cn/smb/solutions/bi/IBM商務(wù)智能產(chǎn)品微軟商務(wù)智能定義

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/bi/aboutbi/default.aspx#/china/smb/local/enterprisebusinesssolution.mspxSAP商務(wù)智能定義

SAPBusinessObjectsBI解決方案提供全面的商務(wù)智能功能，用戶可根據(jù)可靠的數(shù)據(jù)和分析，作出有效而明智的決策。借助這些強(qiáng)大的解決方案，企業(yè)中的所有用戶均可訪問、分析和共享組織中的各種信息，并可以設(shè)置信息格式及在信息中進(jìn)行導(dǎo)航。/china/solutions/sapbusinessobjects/large/intelligenceplatform/bi/index.epxSAP

BusinessObjects智能平臺企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫ETL(抽取、轉(zhuǎn)換、加載)即席查詢、預(yù)定義報(bào)表、自定義報(bào)表、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、專題分析模型元數(shù)據(jù)管理Web服務(wù)器客戶端客戶端客戶端客戶端客戶端大客戶分析數(shù)據(jù)集市財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)集市客戶分析數(shù)據(jù)集市...模型庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)發(fā)展分析客戶分析大客戶分析用戶發(fā)展分析收益情況分析服務(wù)質(zhì)量分析營銷管理分析財(cái)務(wù)分析渠道分析反欺詐專題分析客戶流失專題分析...商務(wù)智能的驅(qū)動(dòng)力在商務(wù)智能背后有一些商業(yè)驅(qū)動(dòng)力，例如：增加收入，減少費(fèi)用和更有效地競爭的需求。管理和模擬當(dāng)前商業(yè)環(huán)境復(fù)雜性的需求。減少IT費(fèi)用和利用已有公司業(yè)務(wù)信息的需求。商務(wù)智能如何創(chuàng)造知識和價(jià)值BI的價(jià)值使用儀表展示數(shù)據(jù)使用儀表板和記分卡評估企業(yè)KPI新增儀表圖環(huán)形儀表線形儀表數(shù)字指示器狀態(tài)指示器報(bào)表企業(yè)儀表盤/計(jì)分卡發(fā)生了什么?–

提供事先預(yù)制好的報(bào)告、企業(yè)平衡計(jì)分卡，或者“儀表盤”,利用集中管理的KPI，解決企業(yè)運(yùn)營績效問題，監(jiān)控企業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的報(bào)告用簡單的方式表現(xiàn)出來。即席查詢/報(bào)告為何發(fā)生?–

業(yè)務(wù)部門可以從固定的報(bào)表、報(bào)告和一些關(guān)鍵的KPI中可以得到很多相關(guān)的信息，但是當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)問題時(shí)，需要了解為何發(fā)生了問題。這時(shí)，就需要即席查詢和OLAP(例外)分析。業(yè)務(wù)分析員經(jīng)常需要自己根據(jù)問題的需要完成自己的分析和報(bào)告?，F(xiàn)在發(fā)生了什么?–

這個(gè)層次的BI是實(shí)時(shí)的信息分析。BI幫助決策層建立當(dāng)前情況下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和決策。例如某廠家促銷活動(dòng)舉行半天后，需要了解促銷效果。當(dāng)實(shí)時(shí)績效指標(biāo)與企業(yè)目標(biāo)差距過大時(shí)，就需要管理者采取適當(dāng)對策。

實(shí)時(shí)商務(wù)智能預(yù)測模型即將會(huì)發(fā)生什么?–

客戶發(fā)現(xiàn)僅僅了解現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，將來會(huì)發(fā)生什么，風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測和評估是非常重要的。在現(xiàn)有的BI系統(tǒng)中，還需要統(tǒng)計(jì)分析的功能，來幫助分析客戶的細(xì)分、預(yù)測客戶的行為、預(yù)言企業(yè)業(yè)務(wù)的趨勢、辨認(rèn)欺詐行為等等。流程智能還有一定的預(yù)測能力，可以預(yù)測運(yùn)行中的流程剩余的