商务智能与数据挖掘
商务智能系统的研发及应用
商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
商务智能实训报告心得
一、前言随着大数据时代的到来，商务智能（Business Intelligence，BI）在企业管理中的重要性日益凸显。
为了更好地理解和掌握商务智能的相关知识，提升自身在数据分析、业务洞察等方面的能力，近期我参加了商务智能实训课程。
以下是我在实训过程中的心得体会。
二、实训内容概述本次实训主要围绕商务智能的基本概念、数据仓库、数据挖掘、报表设计、数据分析等方面展开。
通过实际操作，我了解了商务智能在企业管理中的应用，掌握了相关工具和技术的使用方法。
1. 商务智能基本概念实训首先介绍了商务智能的基本概念，包括其定义、发展历程、应用领域等。
使我认识到，商务智能是企业获取竞争优势的重要手段，能够帮助企业实现数据驱动决策。
2. 数据仓库实训讲解了数据仓库的基本原理、架构和设计方法。
通过学习，我了解了数据仓库在数据整合、存储、管理等方面的作用，以及如何根据企业需求设计合适的数据仓库。
3. 数据挖掘数据挖掘是商务智能的核心技术之一。
实训中，我们学习了数据挖掘的基本概念、常用算法和工具。
通过实际操作，我掌握了数据挖掘的基本流程，能够运用相关技术进行数据分析和挖掘。
4. 报表设计报表设计是商务智能可视化展示的重要环节。
实训中，我们学习了报表设计的基本原则、工具和技巧。
通过实际操作，我能够根据企业需求设计出直观、易懂的报表。
5. 数据分析数据分析是商务智能的关键应用。
实训中，我们学习了数据分析的基本方法、工具和技巧。
通过实际操作，我能够运用数据分析技术解决实际问题，为企业提供决策支持。
三、实训心得体会1. 理论与实践相结合本次实训将理论知识与实际操作相结合，使我更加深入地理解了商务智能的概念、原理和应用。
在实训过程中，我学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了自己的实践能力。
2. 工具与技术的掌握实训中，我们学习了多种商务智能工具和技术，如数据仓库、数据挖掘、报表设计等。
通过实际操作，我掌握了这些工具和技术的使用方法，为今后在实际工作中应用商务智能奠定了基础。
数据挖掘与商务智能
数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
商务智能与数据挖掘课程考试开放考核试题及规范
商务智能与数据挖掘课程考试开放考核试题一、简答题（每题30分，9选根据学号以9为周期依次选题）1、结合实例描述数据挖掘的流程及各个部分需要处理的内容？2、什么是数据探索？结合实例描述数据探索的方法？3、什么是数据清洗，结合实例介绍数据清洗的方法？4、为什么要进行数据集成？结合实例描述数据规范化的过程（注意分析数据规范化前后的效果）5、逻辑回归的原理是什么，结合实例描述逻辑回归的实现过程？（注意需给出逻辑回归的最后输出结果）6、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤7、什么是决策树？决策树的主要算法有哪些，通过实例详细描述其中一种算法的实现过程。
8、介绍关联规则模型及相关算法有哪些，通过实例详细描述其中一个算法的实现过程。
9、简单介绍人工神经网络的发展史，并通过实例说明BP神经网络的实现过程。
二、综合分析建模题（70分，五选一完成，学号尾数为1和6选第一题，尾号为2和7选择第二题，尾号为3和8选第三题，尾号为4和9选第四题，尾号为5和0选第五题）试题一商品零售购物篮分析n匕曰冃艮:现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰富而选择购买更多的商品。
繁杂的选购过程往往会给顾客疲惫的购物体验。
对于某些商品，顾客会选择同时购买，如面包与牛奶、薯片与可乐等，当面包与牛奶或者薯片与可乐分布在商场的两侧，且距离十分遥远时.，顾客购买的欲望就会减少，在时间紧迫的情况下顾客甚至会放弃购买某些计划购买的商品。
相反，把牛奶与面包摆放在相邻的位置，既给顾客提供便利，提升购物体验，乂提高顾客购买的概率，达到了促箱的目的。
许多商场以打折方式作为主要促销手段，以更少的利润为代价获得更高的箱量。
打折往往会使顾客增加原计划购买商品的数量，对于原计划不打算购买且不必要的商品，打折的吸引力远远不足。
而正确的商品摆放却能提醒顾客购买某些必需品，其至吸引他们购买感兴趣的商品。
商务智能与数据挖掘商务智能概论
处理 信息
Receiver
•一个人的垃圾（数据）是另一个人的and purpose
•信息是经过某种加工处理后的数据，是反映客观事物规律的一些数据。数据
是信息的载体, 信息是对数据的解释。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 8/54)
70% of employee time spent searching for relevant information
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 9/54)
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Most Business Users Don’t Have Confidence in Info!
– 商务智能技术可以分析结构化数据、半结构化数据以及非结构化 数据、静态的历史数据和动态数据流等各种类型的数据。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 6/54)
6 2020/3/21
数据：符号、事实和数字
π
How are You?
Happy New Year!
事物运动 记录 数据
解释 信息
智能型企业表现为反应迅速、适应顾客变化的需要和采取 正确的顾客解决方案。
《商务智能与数据挖掘》
随机应变！
第1章 商务智能概论 ( 5/54)
5 2020/3/21
数据
数据
– 数据是可以记录、通信和能识别的符号，它通过有意义的组合来 表达现实世界中的某种实体（具体对象、事件、状态或活动）的 特征。
虽然数据是宝贵的财富，然而许多公司并不能充分利用这种财富，因为信息隐藏在数据中，并 不易识别。
为了在竞争中占得优势地位，必须识别和应用隐藏在所收集的数据中的信息。
《商务智能与数据挖掘》教学研究
２ ．课程开 设 背景 与意 义
从２０ ０ ９年 第 四届 全 国高 校 电子 商 务 专 业 建 设 工 作 会议 上 获悉 ， 京 大学 电子 商 务专 业偏 向技 术 与 管理 ， 南 安排 了 《 务智 商
３ ．研 究性 ｉ 设计 思想 果程
《 务 智 能 与 数 据 挖 掘 》 研 究 性 课 程 是 以 商 学生 为 中心 、教 师 为主导 ， 学 内容 注重 深度 ， 教
大 量 课 时采 用讨 论 式 、 启发 式教 学 和基 于 问题 的教 学 方 式 ， 激励 学 生 主动 学 习 ， 学 生 由被 把 动 的接 受者 转 变为 主动 的探究 者 。 《 务 智 能 与 数 据 挖 掘 》 课程 增 加 了研 究 商 性 内容 ， 期 布 置 一定 超 出 课堂 知 识 的 开放 式 定
Ｐ Ｒ ＯＮ Ｉ Ｅ Ｓ
Ｅ ＤＵＣＡＴＩ ｏＮ ｌ
商 务 智 能 与数 据挖 掘 教 学研 究
摘 要 ： 着物 联 网的 兴起 ， 务 智能 与数 据挖 掘逐 渐 成为 随 商
电子 商务 领 域 的研 究 和 应 用热 点 。 结合 本 校 电子 商 务 专 业 的特 点 ， 析 了 《 务 智 能 与 数 据 挖 掘》 课 程 开 设 的 背 景 和 意义 ， 分 商
（ 转 ７ 下 ｇ页 ）
随 着数据 挖掘 的研 究 进展 和 电子 商务 的行业 发展 ， 商务 智能 已成
进 行有效 的挖 掘 、 享和 利用 ， 共 以保持 电子 商 务企 业的 竞争 优势 。 在创 新性 思维 上得 到加 强 。 与传 统 教学 方 式相 比 ， 过研 究性 教 学 可 以培 养学 生 多方 通 面 的能 力 ， 括提 出 问题 与 分 析 问题 的 能 力、 团 队合 作的 精神 、 包
管理科学与工程 硕士 数据挖掘与商务智能 研究方向
管理科学与工程硕士数据挖掘与商务智能研究方向1. 引言1.1 概述管理科学与工程是一门综合应用了数学、统计学和信息科学的学科，旨在提高组织和企业的运营效率和决策能力。
数据挖掘与商务智能作为管理科学与工程中重要的研究领域之一，具有广泛的应用前景。
本文将探讨数据挖掘与商务智能在管理科学与工程领域中的研究方向，并深入解析其概念、定义以及应用。
1.2 研究背景随着信息技术的迅速发展，大量的数据被积累并存储在各种系统中。
这些数据蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以为企业决策提供重要支持。
然而，这些海量的数据使得分析变得困难而复杂。
正因如此，引入数据挖掘与商务智能成为解决这一问题的有效途径。
数据挖掘通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来揭示隐藏在背后的知识，并将其转化为实际应用价值。
商务智能则侧重于利用先进技术和方法来收集、管理和分析组织内外的数据，以支持决策制定和业务运营。
在当今竞争激烈的商业环境中，从数据中提取有价值的信息对企业来说至关重要。
1.3 研究意义管理科学与工程中的数据挖掘与商务智能研究方向为组织和企业提供了重要的决策支持手段。
通过有效地利用这些技术，企业可以更好地理解其内部运营情况、市场趋势以及顾客需求，并准确预测未来发展趋势。
同时，数据挖掘与商务智能还可以帮助企业优化各个环节，提高效率、降低成本。
此外，在日益复杂和不确定的商业环境下，风险管理和预测分析也成为了企业成功的关键因素。
通过应用数据挖掘与商务智能技术，企业可以及时识别潜在风险，并采取相应措施进行防范。
因此，深入研究数据挖掘与商务智能在管理科学与工程中的作用以及未来发展方向具有重要理论和实践意义。
本文将详细讨论这些内容，并探索基于机器学习的数据挖掘技术、商业智能系统架构分析以及实践案例分析和应用展望。
通过这些研究，我们可以为管理科学与工程领域的决策者和从业人员提供有益的建议，帮助他们更好地应对挑战并寻找可持续发展的道路。
2. 数据挖掘与商务智能概述：2.1 数据挖掘定义：数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和隐藏知识的方法，以帮助企业做出更明智的决策和预测。
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目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
沉浸在数据的海洋中， 却渴望着知识的淡水。
课程提纲-商务智能概述
1 什么是商务智能？
2 为什么需要商务智能？
3 商务智能能够为我们做什么？
4 商务智能架构
5 商务智能的支撑技术
课程提纲-商务智能核心技术
1 聚类分析技术 2 分类分析技术 3 关联分析技术 4 序列分析技术
通讯
客户流失模式
客户利润分析 竞争分析 欺诈管理
准备好迎接挑战吗？
• 案例、文字 等教学资源 的学习； • 完成课前学 习任务
课内 • 案例教学为主 • 教师讲解 • 分组讨论 • 学生汇报 • 完成作业 • 拓展练习 课后
课前
课程要求
1
2
3
做好课前学 课内积极参 习，认真完 成课前作业， 加教学活动。 并及时反馈 问题、参与 讨论。
课后按时完 成作业和课 程报告等内 容。
学科基础 选修课
• 强化基础，偏重应用
教学目标
1 掌握商务智能 的核心技术即 数据仓库、数 据获取、联机 分析处理 （OLAP）和数 据挖掘
2 掌握数据挖掘 中的分类、聚 类、关联、异 常检测等各种 方法。
3 培养从事数据 商务智能和数 据挖掘开发及 应用的专门人 才。
由易至难，逐步提高升华
教学方法
挖 掘
管理就是决策
决策需要信息，更离不开知识。 信息已成为企业经营中重要性仅次于人才的第二大要素。
商务智能是对企业信息的科学管理。
苦恼: 淹没在数据中，不能制定合适的决策!
决策
数据
知识
金融 经济 POS 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
处理 信息
Receiver
•一个人的垃圾（数据）是另一个人的财富（信息） •Data endowed with relevance and purpose •信息是经过某种加工处理后的数据，是反映客观事物规律的 一些数据。数据是信息的载体, 信息是对数据的解释。
决策离不开信息
同一事物的信息对于不同的个人或群体具有不同的意 义。信息的效用在于对决策的影响。高层决策、中层 管理、基层运营都要决策。 越来越多的人从事与信息有关的工作，信息产业将成 为全球最大产业。首席信息官 CIO (Chief Inform ation Officer) 成为企业继 CEO、CFO之后又一重要 职位。
让数据说话，以数据辅助决策
数据
数据是可以记录、通信和能识别的符号，它通过有意
义的组合来表达现实世界中的某种实体（具体对象、
事件、状态或活动）的特征。
商务智能技术可以分析结构化数据、半结构化数据以
及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流等各
种类型的数据。
信息
信息：有用的数据
知识
Sender 数据
70% of employee time spent searching for
relevant information
Most Business Users Don’t Have Confidence in Info! 大多数企业用户对信息没有信心
43% of users say they’re not sure if internal information is accurate
商务智能与数据挖掘
Business Intelligence and Data Mining
主讲：李梅
课程定位
计算机科学与技术 信息管理与信息系统 软件工程 电子商务
• 掌握商务智能与数据挖掘的基本理论、基本方法以及在商务决
策中的应用，能够理解各种商务智能工具，为将来从事该方面 理论研究或实际应用打下坚实的基础。
课程提纲-商务智能应用
1 个性化营销
2 Web挖掘
3 行业应用
商务智能在行业的应用
银行
客户利润分析 分支行利润分析
交叉销售 信用风险管理 新产品推销 收费策略
零售
地区/商店各种货物（品牌，分类 等）销售业绩 定价和减价
市场篮子关系 市场需求预测
仓储规划
保险
欺诈管理 收费策略 目标市场活动 客户挽留 客户利润分析 客户忠实
案例
啤酒与尿布的故事
概念解析
何谓智能？企业有智能吗？ 智能的表现
信息共享和企业信息集成 知识挖掘与管理
企业不管大小，都必须对瞬息万变的市场情况做 出及时、高效地反应，而这些反应都必须建立在 对全面、准确和及时的信息基础上。 智能型企业表现为反应迅速、适应顾客变化的需 要和采取正确的顾客解决方案。
77% said bad decisions had been made because of lack of information
Business Week study, 2005
信息和知识隐藏在数据中
商务智能要求有一个坚固、可靠的大型数据库作后盾，建立 这样一个数据库的任务是极其艰巨的。数据的质量问题也是 令人头疼而又不可以掉以轻心的。 数据是宝贵的财富，但许多公司并不能充分利用这种财富， 因为信息隐藏在数据中，并不易识别。 为了在竞争中占得优势地位，必须识别和应用隐藏在所收集 的数据中的信息。