数据处理教案
信息技术五年级下册《数据处理》教案及反思
信息技术五年级下册《数据处理》教案及反思一、教学目标1.了解数据处理的基本概念和方法；2.学会使用电子表格软件进行数据处理；3.能够通过数据处理进行简单的数据分析；4.培养学生的逻辑思维和数据分析能力。
二、教学内容1.数据处理的基本概念与方法：–数据的收集与整理；–数据的表示与分析；–数据的可视化与呈现。
2.电子表格软件的基本操作：–创建、编辑和保存电子表格；–设置单元格格式；–填写和计算公式；–使用筛选和排序功能。
3.数据分析与可视化：–制作柱状图和折线图；–进行数据筛选和排序。
三、教学过程第一课：数据处理的基本概念与方法1.引入：通过展示一些实际生活中的数据图表，引导学生了解数据处理的重要性和应用场景。
2.讲解：介绍数据处理的基本概念与方法，包括数据的收集与整理、数据的表示与分析以及数据的可视化与呈现。
3.案例分析：选择一个简单的案例，让学生运用所学的方法对数据进行处理与分析，并形成图表展示。
4.小结：总结本节课的内容，概括数据处理的基本流程和步骤。
第二课：电子表格软件的基本操作1.引入：通过展示电子表格软件的界面和功能，激发学生对表格处理的兴趣。
2.操作演示：逐步演示创建、编辑和保存电子表格的过程，讲解单元格格式设置、填写和计算公式以及使用筛选和排序功能。
3.练习：让学生根据指导完成一些基本的电子表格操作练习。
4.小结：总结本节课的内容，强调电子表格软件在数据处理中的作用和重要性。
第三课：数据分析与可视化1.引入：通过展示一些数据图表，讲解数据分析和可视化的意义和应用场景。
2.讲解：介绍制作柱状图和折线图的方法，以及如何进行数据筛选和排序。
3.案例分析：选择一个实际生活中的数据案例，让学生运用所学的方法进行数据分析和可视化，并得出结论。
4.总结：总结本节课的内容，强调数据分析和可视化在数据处理中的作用和意义。
四、教学反思在上述教学过程中，学生通过实际操作电子表格软件，掌握了数据处理的基本方法和技巧，提高了数据分析和可视化能力。
教学设计处理数据教案
教学设计处理数据教案教案名称：处理数据教学目标：1.理解数据的概念，能够正确识别和处理不同类型的数据；2.学会使用各种工具和技术来处理数据，包括整理、清洗、分析和可视化等；3.能够根据实际问题，运用数据处理技巧解决问题；4.培养学生的数据分析思维和创新能力。
教学过程：1.课堂导入（10分钟）：通过一个实际问题引导学生思考数据的重要性和应用场景。
如："在一个班级中，收集了每位学生的身高和体重信息，请问如何分析并得出结论？"2.数据类型介绍（20分钟）：介绍常见的数据类型，包括数值型、字符型、时间型等，并讲解每种数据类型的特点和处理方法。
3.数据整理与清洗（30分钟）：介绍数据整理和清洗的概念，并通过实例演示如何进行数据整理和清洗。
提醒学生注意数据的准确性和完整性。
4.数据分析与可视化（40分钟）：介绍数据分析和可视化的概念，讲解常用的数据分析方法和可视化工具。
引导学生分析和解读数据的趋势、规律和关联性。
5.实际问题解决（40分钟）：提供一个实际问题，让学生运用所学的数据处理技巧来解决。
例如："根据2024年度各个城市的人口数据，分析哪些城市人口增长最快？"6.总结与拓展（20分钟）：总结本节课的内容，并鼓励学生拓展自己的数据分析能力和应用领域。
可以提供一些数据分析竞赛或实际应用案例供学生参考。
教学评估：1.教师观察学生在课堂上的参与和表现；2.布置适量的作业，让学生运用所学的技巧处理一些简单的数据问题，并评分；3.学生之间的合作评估，互相给出反馈和建议；4.考察学生在实际问题解决中的创新思维和能力。
教学资源和材料：1. PowerPoint演示文稿；2.实际数据样本；3.数据分析工具和软件。
教学反思：本节课通过实际问题引导学生思考数据的重要性和应用场景，并通过理论讲解和实例演示帮助学生掌握数据处理的基本技巧。
通过提供实际问题解决环节，培养学生的数据分析思维和创新能力。
《用Excel进行数据处理》教案
《用Excel进行数据处理》教案一、教学目标1. 让学生了解Excel的基本功能和操作界面。
2. 培养学生使用Excel进行数据输入、编辑、格式化和排版的能力。
3. 引导学生掌握Excel中的常用函数和公式，进行数据计算。
4. 培养学生运用Excel进行数据分析和管理的能力。
二、教学内容1. Excel的基本功能和操作界面2. 数据输入和编辑3. 单元格格式化4. 数据排序和筛选5. 常用函数和公式三、教学重点与难点1. 教学重点：Excel的基本功能和操作界面、数据输入和编辑、单元格格式化、数据排序和筛选、常用函数和公式。
2. 教学难点：常用函数和公式的应用。
四、教学方法1. 讲授法：讲解Excel的基本功能、操作界面、数据输入和编辑、单元格格式化、数据排序和筛选、常用函数和公式。
2. 示范法：演示Excel的操作步骤和技巧。
3. 练习法：学生上机练习，巩固所学知识。
4. 讨论法：学生分组讨论，分享学习心得。
五、教学过程1. 导入：介绍Excel的基本功能和应用领域，激发学生的学习兴趣。
2. 新课导入：讲解Excel的操作界面，引导学生熟悉各功能按钮。
3. 示范演示：演示数据输入、编辑、格式化和排版的过程。
4. 学生练习：学生上机练习，巩固所学知识。
5. 讲解常用函数和公式：讲解求和、平均值、最大值、最小值等常用函数和公式的应用。
6. 学生练习：学生上机练习，运用常用函数和公式进行数据计算。
7. 数据排序和筛选：讲解数据排序和筛选的方法，学生上机练习。
8. 综合练习：布置综合练习题，让学生运用所学知识进行数据处理。
10. 课后作业：布置课后作业，巩固所学知识。
六、教学评价1. 课堂练习：通过课堂练习，评估学生对Excel基本操作的掌握程度。
2. 课后作业：评估学生对课堂所学知识的巩固情况。
3. 项目任务：布置实际数据处理项目，评估学生的综合运用能力。
七、教学资源1. 教材：选择适合的Excel教程或教材，为学生提供学习参考。
六年级上册数学教案 - 五 数据处理 北师大版
六年级上册数学教案 - 数据处理北师大版教学目标1. 知识与技能：让学生掌握数据的收集、整理、表示和分析的基本方法，能够运用统计图表来描述数据，并进行简单的数据分析。
2. 过程与方法：通过实例教学，让学生学会用数学的眼光观察生活，用统计的方法分析问题，提高学生的数据感知能力和解决问题的能力。
3. 情感态度与价值观：培养学生对数据的敏感性，激发学生对数学学习的兴趣，形成科学、严谨的学习态度。
教学内容1. 数据收集：指导学生如何从生活中收集数据，包括问卷调查、观察记录等方法。
2. 数据整理：教授学生如何对收集到的数据进行分类、排序等整理工作。
3. 数据表示：引导学生运用统计图表（如条形图、折线图、饼图等）来表示数据。
4. 数据分析：培养学生根据统计图表进行数据分析的能力，包括数据的集中趋势、离散程度等。
教学重点与难点1. 重点：数据的收集、整理、表示和分析的方法。
2. 难点：统计图表的绘制与解读，数据分析的深入理解。
教具与学具准备1. 教具：统计图表挂图、PPT课件、黑板。
2. 学具：问卷、记录表、直尺、彩笔等。
教学过程1. 导入：通过生活中的实例引入数据处理的必要性，激发学生的兴趣。
2. 新授：详细讲解数据的收集、整理、表示和分析的方法，结合实例进行操作演示。
3. 练习：让学生分组进行数据收集和整理的实践活动，绘制相应的统计图表。
4. 讨论：学生展示自己的统计图表，集体讨论数据分析的结果和意义。
5. 总结：教师对数据处理的知识点进行总结，强调重点和难点。
板书设计- 数据处理- 目录：1. 数据收集2. 数据整理3. 数据表示4. 数据分析- 关键知识点标注和示例图表。
作业设计1. 必做题：根据课堂所学，完成课后练习题，加深对数据处理的理解。
2. 选做题：进行一次小型的数据调查，整理数据并绘制统计图表，撰写简要分析报告。
课后反思1. 教学效果：通过学生的练习和讨论，评估学生对数据处理的理解和应用程度。
表格数据的处理的教案
表格数据处理教案一、教学目标：1. 让学生掌握表格的基本概念和常用操作。
2. 培养学生运用表格整理数据、分析问题和解决问题的能力。
3. 引导学生学会与他人合作，共同探讨表格数据处理的方法。
二、教学内容：1. 表格的基本概念和常用操作。
2. 表格数据的整理和分析。
3. 表格数据处理的方法和技巧。
三、教学重点与难点：1. 教学重点：表格的基本概念和常用操作，表格数据的整理和分析方法。
2. 教学难点：表格数据处理的方法和技巧。
四、教学方法：1. 采用任务驱动法，让学生在完成实际任务的过程中掌握表格数据处理的方法。
2. 运用小组合作学习法，培养学生与他人沟通交流、共同解决问题的能力。
3. 采用案例教学法，让学生通过分析实例，深入理解表格数据处理的意义。
五、教学准备：1. 准备相关表格数据素材。
2. 准备教学课件和教学资源。
3. 安排学生进行小组合作学习。
教案内容请参考下文：一、表格的基本概念和常用操作1. 表格的概念：表格是一种将数据按照一定规律排列的平面图形，由行和列组成。
2. 表格的常用操作：（2）删除表格：选中表格，“表格”菜单中的“删除”选项。
（3）调整表格大小：选中表格，拖动表格边缘或调整行高、列宽。
（4）合并单元格：选中需要合并的单元格，“表格”菜单中的“合并单元格”选项。
（5）拆分单元格：选中需要拆分的单元格，“表格”菜单中的“拆分单元格”选项。
二、表格数据的整理三、表格数据的分析1. 数据求和：选中需要求和的单元格，“表格”菜单中的“求和”选项。
2. 数据平均：选中需要求平均值的单元格，“表格”菜单中的“平均”选项。
3. 数据最大值和最小值：选中需要求最大值和最小值的单元格，“表格”菜单中的“求最大值”和“求最小值”选项。
四、表格数据处理的方法和技巧1. 利用公式和函数处理数据：介绍常见的表格数据处理公式和函数，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等。
2. 数据透视表：介绍数据透视表的概念和作用，演示如何创建和编辑数据透视表。
六年级上册数学教案-五数据处理北师大版
六年级上册数学教案五数据处理北师大版今天我要为大家分享的是六年级上册数学教案数据处理，北师大版。
一、教学内容我们今天要学习的是第108页到110页的内容，主要包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据。
通过实例学习如何用平均数、中位数、众数等方法来表示数据，并了解这些方法的意义和应用。
二、教学目标1. 学生能够通过实例理解平均数、中位数、众数等概念，并能够计算和解释它们。
2. 学生能够运用这些方法来描述和分析实际问题中的数据。
3. 学生能够理解数据处理的意义，提高解决实际问题的能力。
三、教学难点与重点1. 教学难点：学生对于平均数、中位数、众数等概念的理解和应用。
2. 教学重点：学生能够通过实例来解释和计算这些方法，并能够将它们应用到实际问题中。
四、教具与学具准备1. 教具：电脑、投影仪、黑板、粉笔。
2. 学具：课本、练习本、铅笔、橡皮。
五、教学过程1. 引入：通过一个实际问题引入今天的学习内容，例如：某班级30名同学参加数学测试，他们的成绩分别是85, 90, 92, 88, 80, 82,84, , 87, 95, 98, 100, 93, 90, 89, 85, 84, 88, 92, 94, 91, 87, , 85, 90, 88, 87, 92, 93, 95, 97。
请学生帮助老师整理这些数据，并求出它们的平均数、中位数和众数。
2. 讲解：根据学生的回答，讲解平均数、中位数和众数的定义和计算方法。
3. 练习：让学生独立完成课本上的练习题，巩固对平均数、中位数和众数的理解。
4. 应用：让学生分组讨论，找出学校或班级中的一个数据问题，并运用平均数、中位数、众数等方法来解决。
六、板书设计板书设计如下：1. 平均数：所有数据的和除以数据的个数。
2. 中位数：将数据从小到大排列，位于中间位置的数。
3. 众数：一组数据中出现次数最多的数。
七、作业设计数据1：75, 80, 85, 90, 95数据2：82, 84, , 88, 90, 922. 找出一组学校或班级的数据问题，并运用平均数、中位数、众数等方法来解决。
教案数据处理
教案数据处理教案标题：教案数据处理教案概述：本教案旨在帮助教师有效处理教学过程中产生的各种数据，包括学生评估数据、教学资源数据、教学反馈数据等。
通过合理的数据处理和分析，教师可以更好地了解学生的学习情况、调整教学策略，并提供个性化的教学支持。
教案目标：1. 了解数据处理在教学中的重要性和作用；2. 学会收集、整理和分析教学数据；3. 能够根据数据结果调整教学策略，提供个性化的教学支持。
教案步骤：步骤一：介绍数据处理在教学中的作用（10分钟）- 通过引入实际案例和教学场景，向学生解释数据处理在教学中的重要性。
- 强调数据处理可以帮助教师了解学生的学习情况、发现问题和优势，并提供针对性的教学支持。
步骤二：收集教学数据（15分钟）- 分享不同类型的教学数据，如学生评估数据、教学资源使用情况、教学反馈数据等。
- 指导学生如何收集这些数据，包括使用问卷调查、学生作业、课堂观察等方式。
步骤三：整理和分析教学数据（20分钟）- 指导学生使用电子表格软件（如Excel）或其他数据处理工具，整理和汇总收集到的教学数据。
- 教授基本的数据分析方法，如计算平均值、制作柱状图或折线图等，以便更好地理解数据。
步骤四：解读数据结果（15分钟）- 引导学生分析和解读整理后的数据结果。
- 帮助学生根据数据结果发现学生的学习问题和优势，并思考可能的原因。
步骤五：调整教学策略（15分钟）- 指导学生根据数据结果调整教学策略，提供个性化的教学支持。
- 强调教师应根据学生的需求和差异性，灵活地调整教学内容、教学方法和教学资源。
步骤六：总结与反思（10分钟）- 让学生总结本节课学到的数据处理方法和技巧。
- 鼓励学生思考如何将数据处理应用到自己的教学实践中，并提供反馈和改进。
教案扩展：1. 鼓励学生开展小规模的教学实践，并收集相关数据进行处理和分析；2. 引导学生研究更高级的数据处理方法和工具，如数据挖掘、机器学习等，以提升教学效果；3. 鼓励学生参与教学研究项目，与其他教育专家分享教学数据处理经验和成果。
《用Excel进行数据处理》教案
《用Excel进行数据处理》教案第一章：Excel 2010 简介1.1 了解Excel 2010 的功能1.2 熟悉Excel 2010 的界面1.3 掌握Excel 2010 的基本操作第二章：数据录入与编辑2.1 数据录入2.1.1 手动输入数据2.1.2 自动填充数据2.1.3 从外部数据源导入数据2.2 数据编辑2.2.1 选择单元格2.2.2 修改数据2.2.3 删除数据2.2.4 复制粘贴数据第三章：公式与函数3.1 公式3.1.1 公式的基本操作3.1.2 单元格引用3.1.3 绝对引用与相对引用3.2 函数3.2.1 常用函数3.2.2 函数的输入与编辑3.2.3 函数的帮助信息第四章：数据分析与管理4.1 数据排序4.1.1 单列排序4.1.2 多列排序4.1.3 自定义排序4.2 数据筛选4.2.1 自动筛选4.2.2 高级筛选4.3 数据透视表4.3.1 创建数据透视表4.3.2 数据透视表的编辑与格式化第五章：图表的应用5.1 图表的类型5.1.1 柱状图5.1.2 折线图5.1.3 饼图5.1.4 其他图表类型5.2 创建图表5.2.1 快速创建图表5.2.2 手动创建图表5.3 图表的编辑与格式化5.3.1 修改图表类型5.3.2 调整图表大小5.3.3 格式化图表元素第六章：条件格式与数据验证6.1 条件格式6.1.1 应用条件格式6.1.2 自定义条件格式规则6.1.3 管理条件格式规则6.2 数据验证6.2.1 设置数据验证规则6.2.2 设置数据验证的输入信息6.2.3 管理数据验证规则第七章：工作表的格式化7.1 单元格格式化7.1.1 设置字体、颜色和大小7.1.2 设置边框和填充7.1.3 设置数字格式7.2 工作表格式化7.2.1 设置工作表背景7.2.2 设置工作表主题7.2.3 调整行高和列宽第八章：宏与VBA 编程8.1 宏的基本概念8.1.1 了解宏的作用8.1.2 创建宏8.1.3 运行宏8.2 VBA 编程基础8.2.1 VBA 编程环境8.2.2 变量、数据类型和运算符8.2.3 常用VBA 编程语句第九章：数据共享与协作9.1 文件共享9.1.1 保存到网络位置9.1.2 创建共享工作簿9.1.3 管理共享工作簿的权限9.2 数据透视图9.2.1 创建数据透视图9.2.2 数据透视图的编辑与格式化9.3 宏和VBA 的共享9.3.1 宏的共享9.3.2 VBA 模块的共享第十章：案例分析与实践10.1 案例一：销售数据统计与分析10.1.1 数据录入与整理10.1.2 应用公式和函数计算数据10.1.3 创建图表展示销售趋势10.2 案例二：员工信息管理10.2.1 设计员工信息表10.2.2 应用数据验证确保数据准确性10.2.3 创建宏自动处理员工信息10.3 案例三：预算编制与审计10.3.1 创建预算工作簿10.3.2 使用条件格式高亮显示关键数据10.3.3 分享工作簿与协作审计重点和难点解析重点一：Excel 2010 功能及界面熟悉解析：由于学生是初次接触Excel 2010，需要重点熟悉其功能和界面，以便于后续的学习。
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数据处理教案引言：根据高专中专部安排，由我带10级综合班的数据处理课和Office办公自动化课，根据教学的要求，特写此教案，该教案分为5部分，第一部分介绍数据处理定义，结构，常用软件；第二部分计算机基础；第三部分介绍Excel数据处理；第四部分介绍常用数据库（access、sql语句），第四部分介绍简单的关系数据库、数据建模等；第五部分介绍简单的数据处理、报表制作等。
第一部分数据处理定义，结构第一节数据处理定义教学目的：通过对数据处理的定义使学生明白，在当今的社会，数据是如何的重要，数据处理在现代社会中起到什么样的作用。
教学内容：重点是数据处理的定义，难点为如何看待数据和信息的关系，模糊数据和数字数据的区别教学方法：口述与上机教学进程：全面4个课时为理论口述讲解，后面4个课时上机介绍数据处理常用软件。
1.1.1数据处理定义数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。
数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。
数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。
数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。
数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程1.1.2数据处理软件数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。
为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。
1.1.3 数据处理方式根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。
不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。
每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。
数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。
②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。
③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。
④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
1.1.4 数据处理加工数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。
包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。
比数据分析含义广。
随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。
如侧绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。
在地理数据方面既有大量自然环境数据（土地、水、气候、生物等各类资源数据），也有大量社会经济数据（人口、交通、工农业等），常要求进行综合性数据处理。
故需建立地理数据库，系统地整理和存储地理数据减少冗余，发展数据处理软件，充分利用数据库技术进行数据管理和处理。
1.1.5 数据清洗有关商务网站的数据处理：由于网站的访问量非常大，在进行一些专业的数据分析时，往往要有针对性的数据清洗，即把无关的数据、不重要的数据等处理掉。
接着对数据进行相关分分类，进行分类划分之后，就可以根据具体的分析需求选择模式分析的技术，如路径分析、兴趣关联规则、聚类等。
通过模式分析，找到有用的信息，再通过联机分析（OLAP）的验证，结合客户登记信息，找出有价值的市场信息，或发现潜在的市场。
第二节数据处理结构教学目的：通过对数据处理结构的介绍使学生明白数据仓库、数据集市与数据挖掘的关系。
教学内容：重点是数据仓库的图像理解，难点也是数据仓库整体结构的理解。
教学方法：口述与上机教学进程：全面4个课时为理论口述讲解，后面4个课时上机介绍数据仓库案例。
1.2.1商业智能在中国的发展机会（数据处理）商业智能就像几年前的ERP（企业资源管理）一样，正成为企业首席技术官们关注的焦点，呈现如火如荼的发展态势。
众所周知，在ERP等基础信息系统部署完之后，企业能够对其业务数据进行更为有效的管理，于是如何利用这些数据创造价值成为企业下一步思考的问题。
商业智能系统已经作为一种含金量极高的管理工具，融合在部分大型企业管理文化的血脉之中了。
商业智能在帮助企业管理层发现市场机会、创造竞争新优势的作用显而易见，因此成为企业信息化的新宠也是必然的。
商业智能软件市场稳步增长从全球范围来看，商业智能领域并购不断，商业智能市场已经超过ERP和CRM（客户关系管理）成为最具增长潜力的领域。
从中国市场来看，商业智能已经被电信、金融、零售、保险、制造等行业越来越广泛地应用，操作型商业智能逐步在大企业普及，商业智能不局限于高层管理者的决策之用，也日益成为普通员工日常操作的工具。
不过，尽管这个市场潜力巨大，但仍有不少的现实情况导致这一市场的发育没有大家预期中的那么好。
首先一点，国内的成熟、专业的商业智能实施顾问较少，不但上游厂商的相关人才少，下游负责实施的渠道合作伙伴更是缺乏相关人才，很多时候用户要启用商业智能工具，但是不太明确自己的需求，负责实施的人很多时候也是一知半解，不能给用户很好的解决方案；其次，目前多数商业智能厂商，尤其是国外厂商都是通过分公司或办事处来销售的，而未来国内制造业企业多数需要本地化服务，这种模式必将改变。
同时，商业智能系统的销售、服务要求代理商要有很强的能力，如何选择、培养、发展这些代理商将是商业智能大发展面临的一个很重要问题。
SaaS将成为重要交付模式同时，商业智能系统的核心不是平台，而是模型。
目前，由于国内应用商业智能的企业并不多，应用深入的更少，应用基础也比较薄弱，即使拿来国外先进的商业模型也不一定能运转起来，所以尽快建立各种适合国内企业特色的模型是各服务商未来要加大投入着力解决的。
当然，对企业而言，商业智能的有效应用，离不开数据的支持。
如果没有准确的数据，那么所要分析产生的报表、决策都与事实存在差距，将会导致整个决策的错误，因此，必须要求前期的数据准确。
最后，随着云计算的大规模普及，下一代商业智能的精细分析系统很可能会建设在动态的基础架构上，而虚拟化、云计算等技术的发展也会带动商业智能系统的建设和应用，这就是“云智能”。
我国企业需要抓住“云智能”机遇，加快发展、迎头赶上，才能从容应对下一阶段的全球化竞争。
1.2.2数据仓库技术的发展及体系结构1 数据仓库技术的发展及概念传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理工作的。
然而，不同类型的数据有着不同的处理特点，以单一的数据组织方式进行组织的数据库并不能反映这种差异，满足不了现代商业企业数据处理多样化的要求。
总结起来，当前的商、世企业数据处理可以大致地划分为2大类：操作型处理和分析型处理。
操作型处理也叫事务型处理，主要是为企业的特定应用服务的（这是目前最为常用的），分析型处理则用于商业企业管理人员的决策分析，这种需求既要求联机服务，又涉及大量用于决策的数据，传统的数据库系统已经无法满足，具体体现在：1）历史数据量大；2）辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成；3）由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问能力明显下降。
数据仓库技术的出现为解决上述问题提供了新的思路。
数据仓库的创始人Inmon指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程”。
它从大量的事务型数据中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中，作为决策分析的数据基础，从而在理论上解决了从不同系统的数据库中提取数据的难题。
同时，利用联机分析处理（OLAP）技术可以对数据仓库提供的数据进行深入加工。
2 企业数据仓库的体系结构一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用4个部分。
1）数据源。
数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于企业操作型数据库中（通常存放在RD-BMS中）的各种业务数据，外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等。
2）数据的存储与管理。
数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。
在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。
按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为“数据集市”，Data Mart）。
数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。
这些功能与目前的DBMS基本一致。
3）OLAP服务器。
对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。
4）前端工具与应用。
前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。
1.2.3商业智能（BI）落地需要的三大工具商业智能（后面简称BI）的各类角色用户必须借助和使用工具实现其需求。
BI角色分为业务、业务融合技术、技术这三类，对于其相应的应用需求（含演绎型和归纳型）和管控开发需求，需要借演绎型需求支撑工具和归纳型需求支撑工具，及管控开发型工具来予以实现。
本篇先讲述演绎型需求支撑的7种工具，其可分为描述统计工具、经营技术与方法、经济预测方法与模型、OLAP分析、知识发现工具、专家系统以及决策方法与模型。
管控开发支持型工具一般包括系统管理工具、开发工具；笔者认为BI以认识论和组织理论为基本原理，采取相适宜的“工具”，旨在帮助“相关角色”对职责范围内的“有关内容”做出最佳决定的整体解决方案。
它由“三维模式”和“三层漏斗”组成，是辅助整个企业集理念，组织，流程，技术为一体的整体决策支持方案三维模式由角色维、内容维和工具维构成，体现了BI的主体、客体和工具等一般性原理。
根据BI的定义，只有清晰划分相关角色并据以确定需求，并借助工具才能实现BI辅助主体对职责范围的有关事项做出最佳决定的宗旨。
BI的业务类角色、技术类角色以及业务融合技术类角色对应存在着业务应用需求（指业务类的演绎型需求和业务融合技术类的归纳型需求）和技术应用需求，即管控开发型需求。