商业智能(BI)技术课程42
商业智能(BI)技术课程
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宽表
宽表与CUBE回顾
宽表是具有多个维度和指标的数据库表，由于列数较多（来源多个表），因此被称为宽表（CUBE）
product
product_id product_name
customer
cus_id cus_name
sale_data
order_id product_id customer_id employee_id province_id
宽表要避免频繁增减字段
*注：关于更多宽表性能方面的内容非本课程重点，请参考我们的性能优化课程
思考
建立宽表时，维度的属性（如名称）是否应该放到宽表中？
加入宽表 • 一种做法是将维度属性加入宽表，这样虽然不满足范式要求，但前端查询页面的实现简单些。 • 不过这种方式会导致宽表冗余度迅速增加（维度属性会很多），从而引起存储空间、查询性
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商业智能
多维分析技术
RAQSOFT BI
（宽表使用）
上章回顾
• 上节课我们学习了如何基于数据库（单表）进行多维分析，通过编写SQL可以快速准备数据 供多维分析使用
BI商业智能教程
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第一章 商业智能初探
BI系统的最大好处是可以得到最精确、最及 时的信息，帮助企业赢得竞争优势。
企业的决策者们可以利用商业智能系统分 析顾客的消费趋势，培养忠实顾客；加强与供 应商的联系，减少财政支出；挖掘新的商业机 会，分析未来发展趋势，展开商业策略；调整 产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式等。
上千个
上百个
100MB-GB
100GB-TB
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第二章 商业智能的结构和内容
二、数据挖掘
数据挖掘与知识发现 流行有两种观点：一是认为数据挖掘与知
识发现是等同的，只不过在不同的领域叫法不 同而已。在科研领域，知识发现使用较多，在 工程应用领域多称之为数据挖掘；另一认为数 据挖掘是知识发现的一个阶段，而且是核心阶 段。知识发现，就是从大型数据库中的数据中 提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、 事先未知的、潜在有用的信息。
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第四章 商业智能产品
一、以Cognos与Microstratagy为代表的阵营，属于产品线 较齐全
二、以BO与Brio为代表的阵营，都是在前端展现方面比 较突出，用户接受程度较高
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第五章：实施方法
企业数据仓库的建设通常按照快速原型法予以 实施，主要包括：确定范围、环境评估、分析、 设计、开发、测试和运行等几个阶段。
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第二章 商业智能的结构和内容
第四节 前端分析展现
查询、报表及分析工具可以向企业终端用 户提供了先进的整合查询、制表和在线分析处 理（OLAP）工具，使企业能快速高效地做出决 策。还能让企业用户自主地访问存储在数据集 市、数据仓库、OLAP服务器以及应用程序包中 的信息
2024版商业智能(BI)介绍
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
商务智能课程设计
商务智能课程设计一、课程介绍商务智能（Business Intelligence，BI）是一种利用现代信息技术解决企业决策问题的智能技术。
本课程旨在通过理论和实践相结合的方式，让学生了解商务智能的概念、原理、技术及其应用，培养学生使用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持的能力。
二、课程目标1.掌握商务智能相关的理论知识；2.熟悉常见的商务智能工具和技术；3.学会应用商务智能进行数据分析和决策支持；4.培养学生团队合作和项目管理能力。
三、教学内容1.商务智能的概念和原理；2.数据仓库和数据挖掘技术；3.商务智能工具和平台的应用；4.数据可视化和报表设计；5.商务智能项目管理和团队合作。
四、教学方式本课程采用讲解 + 实践的方式进行教学，具体如下：1.讲解–通过讲解课件，让学生掌握商务智能相关的理论知识；–通过案例分析，让学生了解商务智能技术在实际应用中的效果；–通过讲解商务智能工具和平台的使用方法，让学生熟悉操作流程。
2.实践–学生分组完成商业智能项目；–通过实践应用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持；–运用数据可视化和报表设计技巧展示分析结果。
五、考核方式1.平时成绩：30%–出勤情况；–课堂作业。
2.期中考试：30%–理论知识测试；–操作技能测试。
3.团队项目：40%–项目策划和需求分析；–数据清洗和建模；–数据分析和报表展现；–项目总结和报告答辩。
六、参考教材1.《商务智能：数据、分析和决策支持》，王强；2.《商务智能实践》，戴文海；3.《数据仓库与商业智能》，何书东。
七、教学团队1.主讲教师：XXX，硕士，商务智能领域从业经验丰富，曾主导多项商业智能项目实施。
2.助教：XXX，本科，商务智能专业毕业，对商业智能工具和技术有深入理解和实践经验。
八、总结商务智能是一种快速发展的技术，它在企业决策和战略制定中发挥着越来越重要的作用。
本课程旨在为学生提供全面系统的商务智能知识，培养他们的数据分析和决策支持能力，以适应实际工作需要。
商业智能(BI)简介(精编课件).ppt
OLAP
▪ （On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一
种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
▪ OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 ▪ 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的
目的：解决在信息技术(IT) 发展中存在的拥有大 量数据、然而有用信息贫乏(Data richInformation poor)的问题。
精品课件
ETL
▪ 是数据抽取（Extract）、转换（
Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
▪ 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，
而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值 的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
精品课件
景
▪ 说个场景，一天去街上买烤白薯，和老板那银聊天。
▪ 银：“你娃干哈地呀？”
把尿片和啤酒捆绑销售获得了巨大成功。 这个故事成了一个利用数据挖掘商业价值最大化的神话。由此看 来，非常不关联的两样东西，通过海量的信息数据处理，可以挖 掘出它们之间潜在的关联，将这种关联商业化，就会得到意想不 到的新业务或新的商业模式。 到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来，让 这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者呢？新的数据分析技 术由此诞生了，完成了“数据”到“数据价值”转换的环节，同时给 这项技术起了一个响亮而又神密的名字“BI”（Business Intelligence）
《商业智能》课程教学大纲（含参考书信息）
《商业智能》课程教学大纲一、授课对象本课程讲授对象主要面向软件学院和计算机系研究生或高年级本科生。
二、本课程要求的先修课程选修本课程的学生应已修完：《数据库概论》或《数据库原理》《软件工程》三、教学方式本课程教学方式包括理论讲解与概念辨析、案例分析、课堂演讲与讨论，以及实验。
四、本课程的教学内容和基本要求1．商业智能的基本概念理解商业智能系统、数据仓库、数据集市、OLAP技术、数据挖掘的基本概念。
2．数据仓库的建模了解数据仓库建模的基本原则，掌握数据仓库逻辑模型、物理模型设计的常用方法，包括实体－联系模型、关系模型、多维模型、星型模式、雪花模式、事实星座、规范化/逆规范化、簇集设计、索引设计、分区设计。
掌握数据仓库中元数据存储、管理与维护。
了解数据仓库中数据粒度的设计原则。
3．数据仓库的构建掌握数据仓库中数据的抽取、转换、加载的常用方法。
数据仓库以及商业智能项目的组织和开发的常规流程、方法和实施要点。
4．联机分析和数据挖掘技术正确区分OLAP和OLTP系统的差异。
掌握维度设计技巧以及相应的多维分析技术和OLAP实现技术。
了解数据挖掘的常用技术。
5．商业智能系统解决方案了解商业智能系统解决方案的各个组成部分，根据具体业务需求设计合适的商业智能解决方案。
6．商业智能产品掌握商业智能主流产品的功能、特点、应用和管理通过课程学习，使学生可以对商业智能和数据挖掘的整体结构、概念、原理、技术、产品、应用和发展趋势有深入的了解和认识。
课程辅助目标－指导学生通过IBM商业智能705认证。
五、对学生能力培养的基本要求通过本教程的学习，要求学生能掌握BI系统一些基本概念，培养学生实际应用BI技术的能力。
通过本课程的学习，学生可对商业智能系统的解决方案、整体结构、技术和产品等有深入的了解和认识。
能够根据企业的现状与需求，选择合适的商业智能技术、工具与实施方案。
六、实验上机内容和基本要求通过上机实验了解IBM OLAP服务器、以及IBM智能挖掘器产品的背景知识、安装、配置、管理以及具体应用。
商业智能PPT课件教材讲义
Operational & e-business systems
Analyze & model business
operations
Decision processing
systems
Two Information Technologies Have Profound Impact on Business Today
Customers
Target right online customers
Personalized oneto-one marketing
Sales
Convert site visitors to customers
Up selling
Cross selling
BI for CRM Solutions
“数据仓库之父”Bill Inmon给的定义：
数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组 织的决策分析处理的，面向主题的，集成的， 不可更新的，随时间不断变化的数据集合
数据仓库的特征
面向主题的：主题是一个在较高层次将数据归 类的标准，每个主题基本对应一个宏观的分析 领域
集成的：允许数据来自于跨组织和部门等不同 数据源；集成的数据必须是一致的、用户看来 是统一的数据视图
Core Technologies in Business Intelligence
Data warehousing
Integrated corporate data source for decision support
OLAP and DSS
Information query, analysis and reporting
Ability to rationalize and automate the process of building the enterprise-wide decision support system
BI商业智能介绍ppt课件
2024/1/27
在线课程
Coursera、edX等平台上提供 的BI和数据科学相关课程
行业研究报告
Gartner、Forrester等权威机 构发布的BI市场研究报告
技术社区
CSDN、知乎等社区中BI领域的 专业讨论和交流
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感谢您的观看
THANKS
2024/1/27
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持续改进
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通过BI工具持续跟踪和分析改进方案的效果，不 断完善和优化生产过程，提高产品质量和生产效 率。
2024/1/27
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金融行业风险预警模型构建实践分享
风险数据整合
通过BI工具整合内外部风险数据，包括市场风险、信用风险、操作 风险等，形成全面的风险视图。
风险预警模型构建
基于风险数据，利用先进的算法和模型构建风险预警系统，实现风 险的实时监测和预警。
BI商业智能介绍ppt课件
2024/1/27
1
目录
• BI商业智能概述 • BI核心技术组件 • BI实施方法论与流程 • 典型案例分析：成功应用BI提升企业竞争力
2024/1/27
2
目录
• 挑战与机遇：AI赋能下的新一代BI发展趋势 • 总结回顾与展望未来发展趋势
2024/1/27
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01
BI商业智能概述
2024/1/27
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定义与发展历程
定义
BI商业智能是一种运用数据仓库、在 线分析和数据挖掘等技术来处理和分 析数据的技术，目的是帮助企业更好 地利用数据提高决策效果。
发展历程
BI商业智能起源于20世纪90年代，经 历了从报表、在线分析到数据挖掘等 阶段，现已成为企业决策支持的重要 工具。
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计算列
计算列-知识点
根据已有指标（字段）生成新指标（字段），称新产生的指标为计算列
客户地区订单单价数量客户
地区
订单
单价
数量
销售额=单价*数量
计算列
【注意】计算列通常由指标加工所得，少量可以由维度获得（如根据日期计算工龄、年龄）
根据销售数量和单价，增加每个产品的销售额计算列
按年月和地区汇总销售额
计算列-思考与练习
思考：观察本节课程使用的数据，还有哪些指标可以加工成计算列？
练习：根据雇员出生日期，查询销售人员的年龄
提示：使用出生日期算出年龄
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钻取
钻取-知识点
•钻取是从粗粒度到细粒度观察数据的过程，比如我们发现某个汇总值出现异常，就可以通过钻取查看明细数据，找到异常原因。
•钻取可以从汇总到明细，从上级到下级…粗粒度细粒度
钻取
上卷
钻取-举例
按年和省份查询销售数量后，查看北京地区2011年的销售明细
从北京地区2011年汇总值查看销售明细记录
思考
我们知道，钻取是从粗粒度到细粒度查看数据的过程，原来的分组汇总现在变成了明细查询
1.当用户点击了汇总值，后端发生了什么动作？（可以从维度、参数和SQL的角
度考虑）
2.从细粒度到粗粒度查看数据称为上卷，上面的例子如何上卷？
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旋转
旋转-知识点
旋转也称行列变换，是指维度从行到列或者从列到行，旋转是为了满足用户观察数据的不同习惯
时间地区
地区时间
按省、年月统计销售数量，并行列互换维度
按省、年月统计销售数量，并行列互换维度
旋转-练习与思考
练习：将上例中的维度任意组合（旋转），并观察结果思考：解释每次组合后查询结果的业务含义
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图形
图形-知识点
•数据呈现形式除了表格还有图形，适当使用图形可以让数据观察更直观•而图形的冲击力往往是可视化实现效果的关键（可视化内容在后续课程）
数据表现形式表格图形
查询2012年各月销量变化趋势（折线图）
查询2012年各月销量变化趋势（折线图）
过滤月份为2012年各月
数量汇总方式选择求和
练习：按年、地区查询销量（用三维簇状柱图表示）
小结
至此，我们已经了解了多维分析及其操作（切片、钻取、旋转等），并认识了多维分析的本质：
针对一个数据集（单表/单文件/单CUBE）的分组汇总
用SQL表达是这样：
select sum(m1),… from tbl where dim1=d1,… group by dim1,…
上面我们直接使用Excel进行分析，同样的还可以使用TXT和CSV等文本来分析。
多维分析中除了分组汇总、切片、旋转这些操作，像同比环比这些计算如何完成？
我们下节课将一起来看一下这些复杂计算是怎么一回事
Summary
本文档的完整最新版和视频课程
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