第十章智能电子商务与数据挖掘精品PPT课件
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《人工智能与数据挖掘教学课件》l课件
探讨人工智能和数据挖掘在各个领域的未来应用和发展方向。
3
趋势展望
展望人工智能和数据挖掘行业的未来发展，探索其可能带来的社会与经济影响。
结论
主要内容总结
对本课程的主要内容进行总结，概括所学知识点和关键信息。
看法与评价
分享对人工智能和数据挖掘的看法和评价，引发讨论和进一步思考。
学习与研究建议
提供学习和研究人工智能和数据挖掘的建议和启示，激发听众的学习热情。
以上是《人工智能与数据挖掘 教学课件》大纲的草稿，仅供 参考。
人工智能与数据挖掘教学 课件
本课件为《人工智能与数据挖掘教学课件》提供了全面的内容介绍和细致的 讲解，助力您深入了解人工智能与数据挖掘的概念、应用和未来发展。
概述
定义与意义
深入介绍人工智能与数据挖掘的定义、重要性以及对各个应用领域的影响。
课程主旨
明确课程学习的目标和主要内容，引导听众对学习的期望。
人工智能基础
1
机器学习
深入讲解机器学习的基本概念，包括监
神经网络与深度学习
2
督学习、无监督学习和强化学习。
介绍神经网络和深度学习的原理和应用，
揭示其在人工智能中的重要角色。
3
自然语言处理
讨论自然语言处理的方法和技术，以及
计算机视觉
4
它在人工智能中的实际应用。
探索计算机视觉的基本原理和算法，介 绍其在人工智能领域中的广泛应用。
人工智能与数据挖掘案例
案例分析
深入解析人工智能和数据挖掘在各个领域的应用案 例，揭示其背后的技术与创新。
案例讲解及应用
通过具体案例演示，展示人工智能和数据挖掘的实 际应用和效果。
人工智能与数据挖掘的未来
大数据时代的数据挖掘与商务智能(ppt 240页)
理论统计学 应用统计学
14
政治算术学派与国势学派
政治算术学派。最早的统计学源于17世纪英国。 其代表人物是威廉．配第(William Patty， 1623—1687年) 。政治算术学派主张用大量观察 和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的 主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。
国势学派。最早使用“统计学”这一术语的是
例如，性别（男、女），颜色（红、黄、 蓝）
可以用数字表示（编码），但数字只是 用作标签。编码的数值之间不存在有实 际意义的量的关系。
26
有序测度（Ordinal）
有序测度量化水平高于名义测度 变量编码不仅具有分类的作用，而且也
存在量的关系（等级或次序关系）。 例如，受教育程度（文盲半文盲1、小学
–例如，2008年全国各省市自治区的国内生产总值就 属于横截面数据。而“十一五”期间我国历年的国 内生产总值就属于时间序列数据。
面板数据：横截面数据与时间序列数据交织在 一起。
非结构化数据
33
面板数据
所谓“面板数据”也称为“平行数据”， 是指对不同时刻的截面个体作连续观测 所得到的多维时间序列数据。
大数据时代的 数据挖掘与商务智能
1
第三部分
基于统计的传统数据分析 技术
2
数据分析基本概念
统计学简介 测量与数据 数据来源 数据的类型 数据预处理技术
3
统计数据分析方法
描述统计 推断统计 常用统计分析软件
4
数学家的幽默
统计学家调侃数学家：你们不是说若Ｘ＝ Ｙ且Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗！那么想必你若 喜欢一个女孩，那么这个女孩喜欢的男生 你也喜欢吧？
中各单位普遍存在的事实进行大量观察 和综合分析。 变异性。总体各单位的特征表现存在着 差异，而且这些差异并不是事先可以预 知的。
14
政治算术学派与国势学派
政治算术学派。最早的统计学源于17世纪英国。 其代表人物是威廉．配第(William Patty， 1623—1687年) 。政治算术学派主张用大量观察 和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的 主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。
国势学派。最早使用“统计学”这一术语的是
例如，性别（男、女），颜色（红、黄、 蓝）
可以用数字表示（编码），但数字只是 用作标签。编码的数值之间不存在有实 际意义的量的关系。
26
有序测度（Ordinal）
有序测度量化水平高于名义测度 变量编码不仅具有分类的作用，而且也
存在量的关系（等级或次序关系）。 例如，受教育程度（文盲半文盲1、小学
–例如，2008年全国各省市自治区的国内生产总值就 属于横截面数据。而“十一五”期间我国历年的国 内生产总值就属于时间序列数据。
面板数据：横截面数据与时间序列数据交织在 一起。
非结构化数据
33
面板数据
所谓“面板数据”也称为“平行数据”， 是指对不同时刻的截面个体作连续观测 所得到的多维时间序列数据。
大数据时代的 数据挖掘与商务智能
1
第三部分
基于统计的传统数据分析 技术
2
数据分析基本概念
统计学简介 测量与数据 数据来源 数据的类型 数据预处理技术
3
统计数据分析方法
描述统计 推断统计 常用统计分析软件
4
数学家的幽默
统计学家调侃数学家：你们不是说若Ｘ＝ Ｙ且Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗！那么想必你若 喜欢一个女孩，那么这个女孩喜欢的男生 你也喜欢吧？
中各单位普遍存在的事实进行大量观察 和综合分析。 变异性。总体各单位的特征表现存在着 差异，而且这些差异并不是事先可以预 知的。
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
客户细分通常基于客户的属性、行为和偏好等数据，通过聚 类分析等方法将客户划分为不同的群体。这种细分可以帮助 企业更好地了解客户需求，识别潜在的市场机会，制定更精 准的市场策略和个性化服务。
预测模型
总结词
预测模型是利用数据挖掘技术对未来事件进行预测的一种模型，通过对历史数据 的分析，发现数据之间的关联和规律，建立预测模型，对未来事件进行预测。
智能化决策支持
基于人工智能和机器学习 的数据挖掘技术将为企业 提供更加智能化、个性化 的决策支持。
数据可视化技术的进步
1 2 3
可视化效果的丰富
数据可视化技术将进一步发展，提供更加丰富、 生动的可视化效果，帮助用户更好地理解和分析 数据。
可视化工具的普及
随着可视化技术的进步，将出现更多易于使用、 功能强大的可视化工具，降低数据可视化的门槛 。
服务质量监控
实时监控服务质量，及时发现和处理问题，确保 服务质量和稳定性的提高。
03
商业智能与数据挖掘技术应用
客户细分
总结词
客户细分是商业智能和数据挖掘的重要应用之一，通过对客 户数据进行分类和聚类，将客户划分为具有相似特征和需求 的群体，有助于企业更好地理解客户需求，制定更精准的市 场策略。
详细描述
数据安全问题
数据泄露风险
在数据采集、存储和使用过程中，如 果缺乏足够的安全措施，可能导致敏 感数据的泄露，给企业带来损失和风 险。
数据访问控制
数据备份和恢复
需要建立完善的数据备份和恢复机制 ，以应对数据丢失或损坏的情况，保 证数据的可用性和完整性。
需要合理地控制数据访问权限，避免 未经授权的数据泄露和滥用，同时保 证合法用户的正常使用。
详细描述
关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏在大量数据中的有趣关系，例如在超市购 物篮分析中，发现购买尿布的顾客通常还会购买啤酒。这种关联规则可以帮助 企业制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
预测模型
总结词
预测模型是利用数据挖掘技术对未来事件进行预测的一种模型，通过对历史数据 的分析，发现数据之间的关联和规律，建立预测模型，对未来事件进行预测。
智能化决策支持
基于人工智能和机器学习 的数据挖掘技术将为企业 提供更加智能化、个性化 的决策支持。
数据可视化技术的进步
1 2 3
可视化效果的丰富
数据可视化技术将进一步发展，提供更加丰富、 生动的可视化效果，帮助用户更好地理解和分析 数据。
可视化工具的普及
随着可视化技术的进步，将出现更多易于使用、 功能强大的可视化工具，降低数据可视化的门槛 。
服务质量监控
实时监控服务质量，及时发现和处理问题，确保 服务质量和稳定性的提高。
03
商业智能与数据挖掘技术应用
客户细分
总结词
客户细分是商业智能和数据挖掘的重要应用之一，通过对客 户数据进行分类和聚类，将客户划分为具有相似特征和需求 的群体，有助于企业更好地理解客户需求，制定更精准的市 场策略。
详细描述
数据安全问题
数据泄露风险
在数据采集、存储和使用过程中，如 果缺乏足够的安全措施，可能导致敏 感数据的泄露，给企业带来损失和风 险。
数据访问控制
数据备份和恢复
需要建立完善的数据备份和恢复机制 ，以应对数据丢失或损坏的情况，保 证数据的可用性和完整性。
需要合理地控制数据访问权限，避免 未经授权的数据泄露和滥用，同时保 证合法用户的正常使用。
详细描述
关联规则挖掘可以帮助企业发现隐藏在大量数据中的有趣关系，例如在超市购 物篮分析中，发现购买尿布的顾客通常还会购买啤酒。这种关联规则可以帮助 企业制定更有针对性的营销策略，提高销售业绩。
数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
大数据时代的数据挖掘与商务智能培训课件(PPT80页)
10
数据挖掘概况
无法准确回答的问题
➢ 信贷中信用评估，信用卡评级，信用卡欺诈 ➢ 销售一个产品 广告 材料 邮寄给谁 ➢ 保留客户, 争取客户 ➢ 交叉销售 ➢ 违规操作，欺诈行为发现，异常发现 ➢ 货架货物的摆放 ➢ 国民经济各指标间的关系 ➢ 疾病, 症状, 药物, 疗效之间的关系 ➢ DNA序列的相似分析 ➢ 导致各种疾病的特定基因序列模式
基本方法如上所述。软件功能和性能有很 大差异。选软件应考虑的因素很多。
9
数据挖掘概况
从问题回答的角度：
1. 有些问题可明确和准确回答（要求这样） 2. 有些问题是给出可能的回答 3. 有些问题可能给出不太明确的回答 4. 有些问题可能给出可能错误的回答。 这些回答从数据的角度： 有些是查询，有些是统计，有些是归纳，有些是推 断，有些预测，有些是分析。 数据挖掘要回答那些不是简单查询和统计回答问 题。
(A) Knowledge
INFORMATION
(A) Knowledge transmitted by character, sign, voice, etc.
(B) Data arranged to be useful for decision making
(Transmit)
KNOWLEDGE
Metaphors, analogies, concepts, hypotheses, or models
2
Group
Group
tacit
explicit
knowledge Externalization knowledge
Shared mental models or tech➢市场分析、预测和管理 • 行销策略, 客户关系管理(CRM), 购货篮分析,
数据挖掘概况
无法准确回答的问题
➢ 信贷中信用评估，信用卡评级，信用卡欺诈 ➢ 销售一个产品 广告 材料 邮寄给谁 ➢ 保留客户, 争取客户 ➢ 交叉销售 ➢ 违规操作，欺诈行为发现，异常发现 ➢ 货架货物的摆放 ➢ 国民经济各指标间的关系 ➢ 疾病, 症状, 药物, 疗效之间的关系 ➢ DNA序列的相似分析 ➢ 导致各种疾病的特定基因序列模式
基本方法如上所述。软件功能和性能有很 大差异。选软件应考虑的因素很多。
9
数据挖掘概况
从问题回答的角度：
1. 有些问题可明确和准确回答（要求这样） 2. 有些问题是给出可能的回答 3. 有些问题可能给出不太明确的回答 4. 有些问题可能给出可能错误的回答。 这些回答从数据的角度： 有些是查询，有些是统计，有些是归纳，有些是推 断，有些预测，有些是分析。 数据挖掘要回答那些不是简单查询和统计回答问 题。
(A) Knowledge
INFORMATION
(A) Knowledge transmitted by character, sign, voice, etc.
(B) Data arranged to be useful for decision making
(Transmit)
KNOWLEDGE
Metaphors, analogies, concepts, hypotheses, or models
2
Group
Group
tacit
explicit
knowledge Externalization knowledge
Shared mental models or tech➢市场分析、预测和管理 • 行销策略, 客户关系管理(CRM), 购货篮分析,
大数据时代的数据挖掘与商务智能(一)ppt课件
下一步，将通过云计算的模式来组织存储和处理相关数据。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
20
无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
21
生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
20
无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
21
生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
数据挖掘与商业智能培训课件PPT(共 88张)
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘系统体系结构
图形用户界面： 该模块在用户和挖掘系统之间通讯 允许用户与系统交互，指定数据挖 掘查询或任务，提供信息、帮助搜 索聚焦，根据数据挖掘的中间结果 进行探索式数据挖掘。 允许用户浏览数据库和数据仓库模 式或数据结构，评估挖掘的模式， 以不同的形式对模式可视化
【引导案例1】
中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？原因：
大数据解读《星星》互联网时代造神剧
A.没有系统性的数据积累、分析和挖掘习惯 B.广告模式不足以覆盖全部成本 C.内容需要一定的程序审核
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学3 院
【引导案例2】 犯罪的根源: 孟菲斯警察局与孟菲斯大学合作利用SPSS创 建一个统计包，利用统计历史减少犯罪。
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
数据爆炸，知识贫乏
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
什么是数据挖掘？
堆积如山的数据
数据挖掘：在你的数据中搜索知识
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
什么是数据挖掘？
【引导案例3】
卡夫食品，“澳洲老干妈”传奇: 有着90年历史的澳大利亚国民食品VEGEMITE （咸味酱），面临着市场“审美疲劳”的威 胁，在IBM协助下，抓取互联网社交媒体上海 量数据与信息，将分析转化为洞察，开辟了 全新的市场机会，销量激增。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学6 院
没有固定住所，无家可归，而且也没有稳定的工作。另外，在很多抢 劫案发生前，这些罪犯都吸食了毒品。
数据挖掘系统体系结构
图形用户界面： 该模块在用户和挖掘系统之间通讯 允许用户与系统交互，指定数据挖 掘查询或任务，提供信息、帮助搜 索聚焦，根据数据挖掘的中间结果 进行探索式数据挖掘。 允许用户浏览数据库和数据仓库模 式或数据结构，评估挖掘的模式， 以不同的形式对模式可视化
【引导案例1】
中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？原因：
大数据解读《星星》互联网时代造神剧
A.没有系统性的数据积累、分析和挖掘习惯 B.广告模式不足以覆盖全部成本 C.内容需要一定的程序审核
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学3 院
【引导案例2】 犯罪的根源: 孟菲斯警察局与孟菲斯大学合作利用SPSS创 建一个统计包，利用统计历史减少犯罪。
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
数据爆炸，知识贫乏
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
什么是数据挖掘？
堆积如山的数据
数据挖掘：在你的数据中搜索知识
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
什么是数据挖掘？
【引导案例3】
卡夫食品，“澳洲老干妈”传奇: 有着90年历史的澳大利亚国民食品VEGEMITE （咸味酱），面临着市场“审美疲劳”的威 胁，在IBM协助下，抓取互联网社交媒体上海 量数据与信息，将分析转化为洞察，开辟了 全新的市场机会，销量激增。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学6 院
没有固定住所，无家可归，而且也没有稳定的工作。另外，在很多抢 劫案发生前，这些罪犯都吸食了毒品。
《电子商务智能》课件
2
IBM、Oracle、SAP等企业应运而生
3
202 0年 —— 电商直播成为新
4
风口
主播带货、粉丝经济成为新型商业模式
1995年 —— 零售业务的网络化
亚马逊、eBay等开启电子商务时代
201 0年 —— 移动电商兴起
支付宝、微信等移动支付方式的普及
电子商务智能的概念
数据分析
采用数据分析技术，挖掘企业 经营过程中的有价值的信息。
《电子商务智能》PPT课 件
电子商务智能（E-business Intelligence）是指利用先进的信息技术手段，分 析企业发展中产生的各类数据，收集有关商业、经济环境的数据，成为决策 支持和企业管理的工具。本课程将介绍这个快速发展的领域的概念、应用、 技术和实战案例。
电子商务的演进
1
2000年 —— B2B电子商务盛行
淘宝个性化推荐
京东云智慧城市
通过机器学习技术，对用户进 行购买行为和偏好分析，为用 户提供针对性更强的商品推荐。
通过云计算技术，对城市资源 进行数据分析和调度，提高了 城市基础设施的使用效率。
总结和展望
总结
电子商务智能是一个快速发展的领域，应用场 景广泛，关键技术日趋成熟。
未来
随着人工智能技术的进步，电子商务智能将成 为企业决策的重，对大量的 数据进行筛选分类，快速识别 有效信息。
信息显示
通过信息仪表盘，展示商业过 程中的关键信息和数据分析结 果。
电子商务智能的应用场景
竞争情报
分析竞争对手的客户、产品、进出口情况， 制定合适的销售战略。
供应链优化
分析供应链中的流程，减少废品和折损，提 高生产效率。
个性化营销
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
922704-商务智能与数据挖掘教材-第10章 商务智能应用3
（2）业务流程再造。流程再造是以业务流程为改造对象、以关心客户的需 求和满意度为目标，对现有的业务流程从根本上进行重新衡量和彻底的重新 设计业务流程。在此期间出现了企业资源计划、客户关系管理和供应链管理 等集成化的管理信息系统。业务流程再造的特点是以顾客到导向的价值创造 ，以信息技术为支撑，优化企业的业务流程绩效。
➢ IBM银行业务智能解决方案基于SmatSOA，通过业务流程与IT的对应， 实现了流程的监控，及时发现流程问题，快速反应并减少人工参与， 及时洞察潜在的欺诈活动，及时采取行动。
10.1 流程智能（Processing Intelligence，PI）
三、流程智能的应用举例
1.流程智能在金融行业应用 SmartSOA主要包含以下部件：
10.1 流程智能（Processing Intelligence，PI）
一、概述
4. 流程智能发展阶段 （3）业务流程管理。进入21世纪，流程管理引起更多企业的重视，企业从 管理的角度对更加科学的审视业务流程，一些企业还设置了流程主管的专业 职位，职责包括定义企业的业务流程、建立流程的管理体系、培养企业的流 程文化、识别流程变革可能遇到的风险、确定流程变革项目的优先级等。 新一代的流程管理系统已经取代资源计划和客户关系管理成为企业信息化的 热点。
第十章 商务智能应用
主要内容
1 流程智能 2 客户智能 3 电子商务智能 4 应用案例
10.1 流程智能（Processing Intelligence，PI）
一、概述
1. 流程智能定义
利用企业各种业务系统产生的大量数据，特别是业务流程运行日志，挖掘 出有价值的信息，提高企业的业务流程管理水平。在这种背景下，商务智 能与业务流程管理集成起来，称之为流程智能（Process Intelligence， PI）。
➢ IBM银行业务智能解决方案基于SmatSOA，通过业务流程与IT的对应， 实现了流程的监控，及时发现流程问题，快速反应并减少人工参与， 及时洞察潜在的欺诈活动，及时采取行动。
10.1 流程智能（Processing Intelligence，PI）
三、流程智能的应用举例
1.流程智能在金融行业应用 SmartSOA主要包含以下部件：
10.1 流程智能（Processing Intelligence，PI）
一、概述
4. 流程智能发展阶段 （3）业务流程管理。进入21世纪，流程管理引起更多企业的重视，企业从 管理的角度对更加科学的审视业务流程，一些企业还设置了流程主管的专业 职位，职责包括定义企业的业务流程、建立流程的管理体系、培养企业的流 程文化、识别流程变革可能遇到的风险、确定流程变革项目的优先级等。 新一代的流程管理系统已经取代资源计划和客户关系管理成为企业信息化的 热点。
第十章 商务智能应用
主要内容
1 流程智能 2 客户智能 3 电子商务智能 4 应用案例
10.1 流程智能（Processing Intelligence，PI）
一、概述
1. 流程智能定义
利用企业各种业务系统产生的大量数据，特别是业务流程运行日志，挖掘 出有价值的信息，提高企业的业务流程管理水平。在这种背景下，商务智 能与业务流程管理集成起来，称之为流程智能（Process Intelligence， PI）。