商务智能
第十三章 商务智能
这些产品?
时间序列预测
聚类分析
分类（如决策树） 是，否
商务智能可以做什么？
顾客分析
提供头10%利润的顾客有什么特点? 购买产品或服务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
1.1 商务智能是什么？
Data
Information
Knowledge
“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，《理解媒介》
一个平常饮料店的故事
1993年前，店里卖的饮料只有啤酒、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
一个平常饮料店的故事
1.5 商务智能的主要应用行业
制造业：可以在销售/营销方面采取更主动的行动以吸引客户，预测需 求，及时订货和补货，实时了解供应商和代理商的情况，优化调度、配 送和运输过程，实现低库存水平。
经贸业：有效获取、使用信息，提高效力。
保险业：根据投保品种、投保人等历史数据，合理设定储备金数额、 保险金标准，进行风险分析和损益判断，提供个性化保险服务
13.提升各方面商务绩效-这是商务智能在企业内部的最高目的 和作用，有效的商务智能系统和技术能够帮助企业提升各个方 面的绩效：财务的和非财务的，前台的和后台的，企业内的和 供应链内的，组织的和个人的
14.增强综合竞争力的——这是商务智能在企业中的最高目的和 作用。
1.2 商务智能的结构
Act Experience
数据迷雾铺天盖地
美国MCI是跨国的电信公司，长途电话客户2亿，电脑里数据存 了5TB，每月还增加300GB。
商务智能
当今社会信息技术飞速发展，经济全球化趋势日益明显，市场竞争激烈。
生存在这样一个“信息爆炸”时代，企业管理者能否利用信息进行快速而有效的决策已直接关系到企业的生死存亡。
越来越多的企业提出对商务智能的需求，商务智能的出现和飞速发展，成为必然趋势。
商务智能实质上是数据转化为信息的过程，这一过程也可称为信息供应链，其目的是把初始的操作型数据变成决策所使用的商务信息。
商务智能是什么？通常业外人士会误以为,商务智能就是近两年各大品牌手机争相推出的商务智能型手机里所涉及的功能。
事实上，迅速窜红手机界的“商务智能”和迅速走红电子商务界的“商务智能”是有根本区别的。
商务智能型手机所指的商务智能是使手机实现了电脑上的某些功能，方便了商务人士的出行、交流等等。
那真正的商务智能是什么呢？商务智能其实就是能够帮助用户进行数据分析，获得信息，从而对自身业务经营做出正确明智决定的工具2．商务智能背景知识2.1 商务智能的产生很多人以为商务智能是新兴的技术和理念，应用也刚刚开始。
而事实并非如此，商务智能早已在潜移默化中渗透到企业的应用中去了，像金蝶和用友的财务软件很早就加入了智能分析的功能，只不过没有将其单独区分开来。
最初在商务交易中引入计算机辅助管理时，开发人员是根据企业已规定好的业务规则来编写交易系统，其主要目的是让“商务流程自动化”，从而缩短业务周期，提高效率，增强企业的竞争力，最终为企业创造更大的利润。
随着计算机在商业管理中的普及，企业的部门框架和业务规则随着社会分工的日益细化，原有的商务管理系统面对日益变化的业务规则逐渐变得力不从心。
因此，软件厂商针对新出现的商业部门和业务规则，推出了一系列的自成体系的，专门针对某块商业数据管理的管理软件，如财务管理软件，客户关系管理软件，产品数据管理软件，人力资源管理软件等。
但是，这些自成体系的的管理软件之间，数据很难共享从而在企业各个部门之间形成了“信息孤立” 的局面。
于是，软件厂商又推出了更大块集成的企业资源规划(ERP)系统，把之前推出的各块独立的管理系统整合起来。
信息管理专业 商务智能 课程
信息管理专业商务智能课程
信息管理专业的商务智能课程主要包括以下内容：
1. 商务智能概述：介绍商务智能的基本概念、原理和应用。
2. 数据仓库与数据挖掘：讲解数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术，包括数据抽取、转换和加载（ETL）、多维数据模型、关联规则挖掘、聚类分析等。
3. 决策支持系统：学习决策支持系统的基本原理和架构，包括数据收集、数据分析、决策模型和决策过程。
4. 商务智能工具与技术：介绍各种商务智能工具和技术，如数据可视化、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具等。
5. 商务智能应用案例分析：通过实际案例分析，了解商务智能在企业中的应用，如市场分析、销售预测、客户关系管理等。
6. 业务智能策略与管理：讲解商务智能的战略规划、组织架构和项目管理，包括商务智能项目的规划、实施与评估。
通过学习商务智能课程，学生可以掌握商务智能的基本理论知识和应用技能，能够利用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持，为企业的发展和决策提供有效的信息支持。
商务智能名词解释
商务智能名词解释
商务智能是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，将企业内部和外部的数据转化成有价值的信息，为企业决策提供支持和帮助的一种信息化解决方案。
下面是一些常见的商务智能名词解释：
1. 数据仓库（Data Warehouse）：指用来存储企业各种数据的中心化存储系统，为企业的数据分析和决策提供基础。
2. 数据挖掘（Data Mining）：指通过分析大量数据，发现其中的潜在模式和关系，为企业提供决策支持。
3. 大数据（Big Data）：指海量、多样、高速流动的数据集合，需要使用特定的技术和工具进行处理和分析。
4. 数据可视化（Data Visualization）：指将数据以图表、图形等形式展现出来，使人们更容易理解和分析数据。
5. 分析报告（Analytical Report）：指通过对数据的分析和处理，生成的结论和建议，为企业的决策提供参考。
6. 指标（Metric）：指衡量企业绩效的一组数据或量度标准，如销售额、利润率等。
7. 仪表板（Dashboard）：指以图形化方式展示企业的关键业务指标和数据信息的一种应用程序，方便企业管理者快速了解企业运营状况。
8. OLAP（在线分析处理，Online Analytical Processing）：指一种多维数据分析技术，可以对数据进行多维度的分析和查询。
9. 数据清洗（Data Cleansing）：指对数据进行清理和整理，
去除不准确、不完整或无效的数据，确保数据的质量和准确性。
10. 数据模型（Data Model）：指描述数据之间关系和结构的一种概念模型，如关系型数据模型、面向对象数据模型等。
商务智能方法与应用笔记
商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。
商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。
二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。
数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。
2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。
3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。
这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。
三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。
2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。
四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。
未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。
总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。
它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。
本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。
一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。
20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。
随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。
今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。
二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。
数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。
数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。
预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。
三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。
在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。
在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。
在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。
在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。
四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。
商务智能
商务智能目的：通过科研训练，让没有科研经验的本科生走进实验室初步接触科研，按照“分配科研训练题目→题目初步了解→广泛搜索文献资料→文献综述→拟定实验思路→进行简单实验→实验现象说明、简单结果分析→撰写科研训练报告，谈体会和心得”的流程，独立思考、独立设计方案、独立实验，培养学生理论联系实际、独立自主发现问题和解决问题的能力。
主要内容： 1. 查阅资料及学习相关知识； 2. 在老师的指导下参与简单的科研活动； 3.与同学讨论有关知识； 4.科研训练成果的展示。
一．商业智能的定义1. 商务智能（Business Intelligence，简称 BI）：一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的，以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商业智能现在通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这些数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料、来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。
是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
商业智能是一种解决方案。
商业智能的概念最早由Gartner Group 与1996 年提出来。
业智能所涉及的结构与应用，Gartner Group 命名之前就有，在起初被称为经理信息系统（EIS），在演化为商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。
易观国际从用户需求的角度将 BI 定义为：BI 是一种为企业或机构提供大规模数据联机处理、数据挖掘、数据分析，以及报表展现等服务，以实现对特定的商业分析目标或企业整体绩效提供定量化决策支持的解决方案的综合。
商务智能原理及方法-商务智能简介
潜在新颖性：商务智能通过数据挖 掘所获得的知识是非显见的，而且 是新颖的。
知识有用性：通过商务智能得到的 知识是用于业务运作和管理决策的。 也就是说，所发现的知识的有用性 通常与应用环境有关。
商务智能原理与方法
目 录
一． 引言
1. 商务智能简介
2. 商务智能与信息社会
3. 商务智能与企业管理
4. 商务智能与数据挖掘 5. 商务智能与新技术融合 6. 小结及练习
从认知层面看数据挖掘的基本目标
预测：利用数据中已知的变量 和字段来确定一些感兴趣的未 知或未来的值
描述：集中于寻找一些人类能 够理解的模式来对数据进行刻 画
商务智能原理与方法
通常我们可以根据知识类型将数据挖掘划分为6类
1 归纳或简约，通过将数据进 行一般化、汇总或将可能矛 盾的数据特征进行说明，来 寻求对一个数据自己的简约 的描述
商务智能原理与方法
商务智能的商业价值主要有三个方面的体现：省钱，提高效率和提高竞争力
商务智能可以给企业带来三个方面的好处
省钱
省时，省 力（提高 效率）
提高竞争力
需要说明的是，商务智能作为对信息的提炼和知识的积累，是企业的一项重要的隐形资产，不能简单的用传 统的指标来衡量。（其实，对于很多企业来说，这就是资产！比如投行，比如券商等等）
超市前端+ 后台运营
商务智能原理与方法
OLAP和KDD又有很多不同的地方
OLAP
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）、和如果我采取这样 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。 OLAP分析过程在本质上是一个演绎推 理的过程。
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• 模型生成的 $0-Anomaly 字段表明哪些
记录为潜在异常记录
• 设置仅列出标记为潜在异常的记录 • 列出了每条记录的整体异常指数值 • 图表标志出金额最高的申请。 • 标志出其他金额的申请，其中包括某
些金额最低的申请。要弄清事情缘由，
有必要进一步观察数表来调查数据
查 claimdiff 值相对较大（如大于 50%）
的人。这些申请有待进一步调查
构建数据挖掘模型
结论
• 1.通过实验掌握三点：聚类分析、神经网络建模、异常检测 • 2.分析通过两个阶段执行：先使用“异常检测”进行预筛选，然后
使用“神经 网络”模型进行深入分析
• 3.神经网络的意义所在是在数据中使用变量，根据目标变量或相关
此数据包含 9 个字段
• 姓名。申请人姓名。
• 区域。地理位置（中部／北部／西南部／东南部）。 • 田地质量。以整数为计量单位 - 农户申报的田地质量。 • 降雨量。以整数为计量单位 - 田地年降雨量。 • 田地收入。以实数为计量单位 - 申报的田地年收入。 • 主要农作物。主产农作物（玉米／小麦／马铃薯／油菜籽）。 • 申请类型。申请的财政补贴类型 (耕地开发财政补贴/退役田地财政补贴) • 申请金额。以实数为计量单位 - 申请的财政补贴额。
1、预筛选
• 要快速筛选异常记录，可以使用异 常检测节点 • 首先使用变量文件节点连接到数据 集 grantfraudN.db。此数据集包含字
段名称，因此可以将表节点添加到
流并执行以检查其构成。 • 此外，还可以通过单击源节点中的 类型选项卡并读取值对数据有一些 初步了解。
构建数据挖掘模型
1、预筛选
背景
神经网络技术 • 神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。 • 神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。 • 神经网络方法是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来
极大的方便。
异常检测 • 假设入侵者活动异常于正常主体的活动。 • 建立主体正常活动的“活动简档”，将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较，当违反其统
成模型添加到流，绘制预期申请 金额与实际申请金额的比较图
构建数据挖掘模型
3、训练神经网络
• 为了说明实际申请金额与预估申请金
额之间的差异，可以使用 claimdiff 直 方图设置仅列出标记为潜在异常的记 录 • 主要了解申请金额比预估金额（由神 经网络判断）高的人 • 生成一个选择节点以进一步调
计规律时，认为该活动可能是“入侵”行为。 “入侵”或忽略真正的“入侵”行为。
• 异常检测的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法，从而不把正常的操作作为
总体模型概述
此示例显示了 CLEMENTINE 在检测诈欺行为方面的应用。 这一领域涉及农业发展财政补贴申请。有两种财政补贴类型在考虑之列： 耕地开发财政补贴和退役田地财政补贴
点，然后使用 CLEM 表达
式 claimtype == 'arable_dev' 选择记 录
构建数据挖掘模型
3、训练神经网络
• 在数据中使用变量，神经网络可 以根据目标变量或相关变量来进 行预测。 • 通过这些预测变量，您可以查明 偏差的记录或记录组。 • 添加神经网络节点并执行。一旦
神经网络训练结束，可以将已生
• 思考数据中可能存在的诈
欺类型 • 要检查重复申请，请将分 布节点连接至数据集，然 后选择姓名字段（假定该
字段具有识别每块田地的
唯一值）
构建数据挖掘模型
2、数据调查
• 要查明偏差，需要绘制 diff 的直方图。 通过叠加申请类型来检查是否影响
评估收入之间的差距
• 因为所有大偏差都发生在 耕地开发 财政补贴上，就可以只选择耕地开 发财政补贴申请 • 将选择节点添加到名为 diff 的导出节
• 本例使用虚拟数据演示如何通过分析方法来发现与标准数据的偏差，同时突
出了有必要进一步调查的异常记录。
• 财政补贴申请金额取决于田地的类型和大小，应该特别关注其中的不合理部
分。
• 分析通过两个阶段执行：先使用“异常检测”进行预筛选，然后使用“神经
网络”模型进行深入分析。
总体模型概述
• ID。唯一标识符。
变量来进行预测。通过这些预测变量，可以查明偏差的记录或记录 组。