商务智能概论
商务智能(1).ppt

7.4 数据仓库系统的开发过程
流程:
– 启动工程 – 建立技术环境 – 设计主题进行数据建模 – 设计数据仓库中的数据库 – 数据转换程序 – 管理元数据 – 开发用户决策的数据分析工具 – 管理数据仓库环境
14
7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
数据仓库的前端访问和分析工具是供业 务分析和决策人员访问目标数据库中的 数据,并作进一步的深入分析之用。 OLAP数据挖掘工具是常用的数据仓库的 前端访问和分析工具。
– 切片和切块 – 钻取 – 旋转
17
7.5.2 数据挖掘
1、数据挖掘的概念
– 数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣 的知识
2、数据挖掘的分析方法:
– 关联分析 – 序列模式分析 – 分类分析 – 聚类分析
18
第七章结束,谢谢!!
19
第7章 商务智能
主要内容
7.1 商务智能概述 7.2 数据仓库概述 7.3 数据仓库建模 7.4 数据仓库系统的开发过程 7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
1
7.1 商务智能概述
商务智能的基本任务:收集、管理和分析数据, 通过先进的工具把数据转换为有用的信息,然 后将这些信息发布到整个企业,促进企业科学 决策的制定,有效获得更具有战略意义的决策。 商务智能是数据处理技术与多种技术,如人工 智能技术、统计技术、数据仓库技术的有机集 合。
– 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。
(2)分割
– 指把逻辑上是统一的整体的数据分割成较少 的、可以独立管理的物理单元进行存储。
– 通常采用按时间分割。
9
例 商品销售数据的分割
2000年 家电类 日用化工类 针织服装类 副食类
商务智能技术研究综述

商务智能技术研究综述一、商务智能概述商务智能(BusinessIntelligence,简写成:BI),根据全球第一家信息技术研究和分析公司、国际知名咨询公司——Gartner集团的定义,是指对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力,帮助他们做出对企业更有利的决策。
商业智能可以显着提升企业效率,改善商业表现,目前已经被多个行业的企业所采用,尤其在电信、金融和电子政务等数据信息数量庞大的领域都受到了极大的重视,除此以外,能源、物流、烟草、制造业等也是商业智能大展拳脚的平台。
在大数据指数增长且日趋成为企业战略资产的背景下,人力成本的持续提升和环保压力的加大促使企业增加对BI的需求。
ERP等管理软件的普及和CIO对BI的认可,为BI的发展提供了所需的数据积累和客户基础,而近期国家针对BI的政策扶持也已初现端倪,预计物联网“十二五”规划和智慧城市建设将为BI发展带来全新契机,可以预见,“十二五”时期,BI市场的潜在市场空间将超过300亿。
近几年来,国内BI市场的竞争激烈程度日益攀升,不论是专业的BI产品供应商,还是其他管理软件商,都已采取了频繁快速的举措,甚至是国际供应商都已进入中国市场,多方竞争力已经开始着力抢夺国内市场。
目前,国内BI市场上拥有优势地位的除了IBM、Oracle、微软、SAP等传统国际先进企业外,还有用友、东方国信、浪潮、金蝶、亚信创联等一批国内优秀企业,他们已经打破了国际企业垄断中国市场的局面,且都正以较快的速度成长。
二、商务智能的技术基础而为了实现商务智能,相应的商务智能技术技术也应运而生。
所谓商务智能技术,也即企业利用数据仓库(Data Warehouse)、数据挖掘(Data Mining)、在线分析处理(On-Line Analytical Processing)决策支持系统(Decision Support System)等现有信息系统对企业经营过程中产生的大量结构化和非结构化商务数据和信息进行收集、整理、分析,以便辅助企业做出正确决策,采取有效商务行动,优化商务流程。
第1讲 商务智能与数据挖掘概论

8
知识是对信息内容进行提炼、比较、挖掘、 分析、概括、判断和推论。 事实性知识和经验知识:数学公式、规则、模型 (神经网络)
9
管理就是决策
决策需要信息,更离不开知识。知识更多地表现为 经验—学习的结晶。学习的过程是不断地对信息加 工处理。信息的收集、加工、传输与利用贯穿着决 策各阶段的工作过程。 信息已成为企业经营中重要性仅次于人才的第二大 要素。
数据挖掘(信息系统、数据库、概率统计、机器学
习等领域的方法和技术)
数据仓库
多维在线分析
……
商务智能的目标:如何把数据转化为知识,帮 企业获得更多的利润。
15
二、什么是数据挖掘?
数据挖掘是通过自动或半自动的工具对大量的 数据进行探索和分析的过程,其目的是发现有意义 的模式和规律。
大量数据 自动或半自动化的工具 探索有意义的模式和规律
数据挖掘与商务智能
管理学院 信息管理系 徐桂琼 xugq@
1
数据挖掘与商务智能概述
商务智能概述 什么是数据挖掘 数据挖掘的主要技术 数据挖掘的流程 数据挖掘软件演示 数据挖掘的十大算法概述
2
一 商务智能概论
基本概念
何谓智能?企业有智能吗? 智能的表现
商务智能不是通常的业务处理。它的目标是如何更快、更容易地做更好的决 策。 IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合,BI帮助用户获得正确 的数据,发现它的价值,并共享价值。
13
美国数据仓库研究院的BI体系
(资料来源:美国数据仓库研究院,)
14
商务智能的主要技术
商务智能系统

➢从技术角度看,商务智能是以企业中的数据仓库为 基础,经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识,从根本上帮助公司把运营数 据转化成为高价值的可以获取的信息(或者知识), 并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看,商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题,利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程,其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
从商务智能系统的循环流程中可以看出,数据仓库、 OLAP (On-Line Analytical Processing:联机分析处理)和数 据挖掘(Data Mining)是其主要的技术支柱:
➢数据仓库是处理海量数据的基础,存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据;
➢联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集,同时还提供切片、 切块、下钻、上钻和旋转等数据分析功能,用户可以方便 地对海量数据进行多维分析;
1 外部数据源通过运行环境(ERP、CRM、SCM等)流 入BI循环(包含有关客户、供应商、竞争对手、产 品以及企业本身的信息);
2 进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换,纠正错误的数 据和统一格式,使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准;将其存储在中央存储库中(充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库),数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分;
商务智能概述PPT课件

管理信息系统和企业资源计划系统
• 明确整个企业中的业务数据和相互关系是 有较大困难的。
百家争鸣、百花齐放的管理系统数据 ——共有多少个三角形?
20
2019/9/11
可编辑修改
21
商务智能系统
• 来自不同系统的大量数据中往往隐藏着重 要的规律和商业规则,这些是企业管理者 需要寻找的“金矿”。
18
管理信息系统和企业资源计划系统
• 管理信息系统和企业资源计划系统积累了大量的 历史数据。
– 不同历史时期的数据 – 根据不同业务需要的数据 – 由不同供应商提供的数据 – 体系结构和管理实施等方面存在着较大的差异 – 数据相对分散和独立,难以共享 – 没有建立起统一的能用于分析处理的基础数据平台
customer insolvency in telecommunications business
6
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
商务智能概述
• 为什么出现商务智能?Why
– 企业经营管理活动对商务智能的需求
• 如何理解商务智能? What • 商务智能如何实现? How
– 商务智能的技术构成
7
1 企业对商务智能的需求
• 商务工具的变迁 • 企业信息化系统的进化
8
商务工具的变迁
• 伴随着商务工具的变迁,人们处理信息的 能力在工具的帮助下变得越来越强大,信 息量的增长也越来越快。
– 电报 – 电话 – 传真机 – 计算机 – 互联网
9
商务工具的变迁
• 在20世纪初,或者即使到了20世纪中叶,没有一 个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能 超过几十个百万字节(megabytes)。
14
商务工具的变迁
第1讲商务智能概述

BI给我们带来了什么-5
▪ 仿真分析——希望发生什么 销售分析仪表盘
商务智能应用-1
商务智能行业应用
金融 通信 制造业 保健行业 技术业 零售 政府 基建行业 教育 运输 外包业 娱乐业 旅游业 其他
商务智能应用-2
商务应用需求的推动
行 业 应 用 层
商 业 逻 辑 层
共性
没有数据就没有商务智能 数据之间往往存在一定的规律 采用一定的信息技术手段
BI给我们带来了什么-1
BI给我们带来了什么-2
▪ 丰富的报表、查询功能——发生了什么
BI给我们带来了什么-3
▪ IBM Cognos的钻取操作——为什么发生
图4.5 Cognos的钻取操作
BI给我们带来了什么-4
用户聚类 Web数据挖掘 协同过滤推荐 不确定性服装搭配预测模型研究
虚拟试衣
三维人体建模技术 三维人体模型与三维服装CAD结合 虚拟试衣技术
商务智能进展-1
商务智能的发展趋势
技术发展
20世纪90年代初期 ,信息仓库 90年代中期 ,数据仓库 90年代后期 ,数据挖掘、多维分析与展现 技术
BI市场竞争
金融行业应用——美国汇丰银行使用SPSS成功案例
应用结果
揭示特定客户的需求,销售增加50% 营销费用减少30% 提高了建立和开展适时营销战略的能力
Somma说, "OLAP对了解数据特征来说是一个不错的工 具,但我无法从中发现联系的力度,也不能做出预测模型, 而那正是我最需要的。“ Somma说,"OLAP是好的报告工具,但没有统计引擎, 它只能告诉过去我在哪里,而不能说出我需要去哪里。
算法 层
银行 电信 零售 保险
数据挖掘与商务智能商务智能概述

BI市场竞争
Gartner公司的调查表明,2000年到2004年之间,安全是企业IT 投资排在第一位的主题,而商务智能项目的投资在2000年时仅排 在第14位,2007年却突飞猛进,排到了第一位 BI公司的收购:Oracle收购Hyperion,SAP收购Business Objects,IBM收购Cognos 市场规模每年大约增加10%~15%
金融行业应用——美国汇丰银行使用SPSS成功案例
应用结果
揭示特定客户的需求,销售增加50% 营销费用减少30% 提高了建立和开展适时营销战略的能力
Somma说, "OLAP对了解数据特征来说是一个不错的工具, 但我无法从中发现联系的力度,也不能做出预测模型,而 那正是我最需要的。“ Somma说,"OLAP是好的报告工具,但没有统计引擎,它只 能告诉过去我在哪里,而不能说出我需要去哪里。
BI在电子商务行业的应用-6
《服装电子商务个性化推荐系统关键技术研究 》课题
存在海量的商品信息
查找困难,失去购物兴趣
搜索结果界面相同
缺乏个性化(颜色、款式) 服装个性化搭配问题
服装展示:二维图片+文字说明为主
用户购衣后衣服不合体 衣服质感存在较大差异
虚拟与现实存在一定的差距,传统的服装电子商 务网站不适合“一看二摸三试衣”的购物流程
Web文本挖掘应用
搜索引擎优化 垃圾邮件过滤
BI在电子商务行业的应用-4
Web结构挖掘
通过分析页面链接的数量和对象,从而建立Web的链接结构模式
相关算法
PageRank算法:网页的质量和重要性可以通过其他网页对其链 接的数量进行衡量 HITS算法:
• 权威页面:表达某一主题的页面 • Hub页面:把权威页面链接到一起的页面 应用
商务智能原理与应用第一章——商务智能概述

知识 信息 数据
数据 挖掘
在线分 析处理
数据 仓库
战略层决策
管理层决策
商业 决策
运营层决策
智能以及智能化企业
智能
01
生物获取知识、利用知识的能力
智能化企业
02
智能资产、反应迅速、适应变化、采取正确方案
智能化企业特点
快速吸收新想法的 能力
调用适当资源的能 力
企业智能化 特点
适应新情况的能力 有效解决问题的能
表面性
决策者按所收到的各 种信息要素,同以往 的记忆经验有表面的 类同性。
商业决策需要商务智能
平台积累的大量数据 从数据中提取知识
支持决策
商务 智能
商务智能五个层次
希望发生 即将发生什么
即利用企业现有各种各样的系统中累计的数据,告诉管 理者企业过去发生了什么
在企业了解当前发生的问题之后,商务智能会利用当前的数据进行分 析,以告诉企业管理者为什么会发生这样的问题,或者需要的信息
数据
数据(Data)是用来记录、描述和识别事物的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进 行记载的物理符号或这些物理符号的组合。
信息
信息(Information)是指对数据进行收集、管理以及分析的结果,是经过一系列的提 炼、加工和集成后的数据。
一个人的垃圾(数据)是另一个人的财富(信息)。
各行各业对商务智能的定义
Business Object(SAP) Microsoft Oracle Data Warehouse Institute
IBM IDC SAP 王茁
商务智能定义
商务智能
融合了先进信息技术与创新管理理 念的结合体,集成了企业内外的数 据,进行加工处理并从中挖掘出知 识,为企业创造更多的商业价值, 面向企业战略并服务于战略层,管 理层,运营层,指导企业经营决策, 提升企业核心竞争力,达到数据到 知识在到利润的转变,从而为企业 创造更多的效益。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
《商务智能概论》
实验报告
实验名称:数据仓库、关联分析操作实验
姓 名: 员亚亚3150521022
李柯萌3150521019
何鸿佳3150521017
陈洁 3150521015
陈晓庆3150521016
指导教师: 段刚龙
实验日期: 2017-5-3
.
.
一.实验目的与任务:
1.了解关联分析算法的实际应用方法。
2.创建“购物篮”关联分析数据表,挖掘关联模型。
二.实验时间:2学时
三.实验步骤:
1.创建“数据挖掘实验”数据库。
2.在数据库中建立与“购物篮”相关的表(与实际相比,表的结构和内容作了适当简化),
以及主键与参照约束:
销售单表(销售单号,销售时间,收款员,其它)
销售单明细(销售单号,商品名称,销售数量,销售单价)
3.向各表中输入部分数据。注意:输入的数据要有一定的代表性,不需要的数据可以不输
入。
4.创建一个名称为“购物篮分析”的项目,并定义数据源、定义数据源视图。
5.创建关联挖掘结构。
在“资源管理器”中选“挖掘机构”中的“新建挖掘结构”。然后按照提示操作。
四、实验过程
如下图所示为构建完成的数据库:
下图所示为销售单表
.
.
如下图所示为销售单表的内容
如下图,为销售单明细表:
如下图为销售单明细表内容:
.
.
创建一个名称为“购物篮分析”的项目,并定义数据源、定义数据源视图。
如下图为构建数据源:
如下图为数据源构建向导:
.
.
如下图为模拟信息:
如下图为完成向导后的界面:
数据源建立完成后如下图:
.
.
下一步为新建数据源视图(右键数据源视图):
数据源视图向导,按照提示点击下一步:
数据源视图“选择表和视图”中将需要的表选入并点击下一步:
.
.
图1.8.3数据源视图完成向导,点击完成按钮:
数据源视图建成后,会有如下界面显示(箭头表示表间的约束):
.
.
构建挖掘结构(右键挖掘结构,并选择新建挖掘结构):
在“资源管理器”中选“挖掘机构”中的“新建挖掘结构”。然后按照提示操作
数据挖掘向导中选择定义方法“从现有关系数据库或数据仓库”,并“下一步”:
.
.
数据挖掘向导选用关联规则创建数据挖掘结构(选择下图中圈出的选项)即“关
联规则”,并点击下一步:
指定表类型(相应的事例和嵌套按照下图中进行勾选),并点击下一步:
.
.
指定定型数据,并点击下一步:
.
.
完成向导,点击完成按钮:
挖掘结构构建完成
如下图所示部署模型,显示部署成功
后根据下图提示设置参数,设置完成后点击“部署”:
.
.
处理挖掘模型过程界面如下:
如下图显示处理进度,处理成功后并点击关闭:
.
.
如下图查看挖掘模型规则:
如下图所示查看挖掘模型项集:
.
.
如下图查看网络依赖关系
.
.
五:数据仓库与数据挖掘学习心得
这次数据挖掘实验结束了,期间我们小组明确分工并积极去完成,虽然有点
辛苦,但我感觉充实而有收获感!,以后处理问题也会有更加发散的思路
通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习,掌握了数据仓库与数据挖掘的一
些基础知识和基本概念,了解了数据仓库与数据库的区别过该次实验,使我对数
据库的操作熟练,今我会多做实验,使我在实际操作过程中学得更好!