商务智能与数据挖掘商务智能概论
BI商务智能与数据挖掘介绍
BI商务智能的应 用领域：包括金 融、零售、医疗、 制造等多个行业
主要功能
数据整合：将不 同来源的数据整 合到一个平台， 便于分析和决策
01
数据分析：通过 数据挖掘、机器 学习等技术，发 现数据背后的规 律和趋势
03
02
04
数据可视化：将 数据以图表、仪 表盘等形式展示， 直观易懂
决策支持：根据 数据分析结果， 为企业提供决策 支持，提高决策 效率和准确性
BI商务智能和数据 5 挖掘共同帮助企业 实现数据驱动的决 策和运营
共同促进企业发展
BI商务智能帮 助企业更好地 理解和分析数 据，提高决策
效率
数据挖掘帮助 企业发现潜在 的商业机会和 模式，提高市
场竞争力
BI商务智能和 数据挖掘共同 帮助企业提高 运营效率，降
低成本
BI商务智能和 数据挖掘共同 帮助企业提高 客户满意度和 忠诚度，提高
4 的营销、销售、客户 服务等方面都有广泛 的应用，帮助企业提 高决策效率，提升竞 争力。
谢谢
BI商务智能与数据挖掘介 绍
演讲人
目录
01. BI商务智能 02. 数据挖掘 03. BI商务智能与数据挖掘的关系
1
BI商务智能
概念与定义
BI商务智能：一 种利用数据分析 技术，帮助企业 做出更明智决策
的工具
数据挖掘：从大 量数据中发现有 用信息和模式的
过程
BI商务智能的目 标：提高企业决 策效率，降低决
应用领域
01
市场营销：分析客户行为， 制定营销策略
02
销售管理：分析销售数据， 优化销售流程
03
财务管理：分析财务数据， 预测财务风险
04
数据挖掘与商务智能
数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
数据挖掘及商务智能总结
数据挖掘及商务智能总结第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤1理解数据与数据所代表的含义2获取相关知识与技术3整合与检查数据4取出错误或不一致的数据5建模与假设6数据挖掘运行7测试与验证所挖掘的数据8解释与使用数据数据挖掘建模的标准CRISP-CM跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么1.决策树2.聚类3.Bayes分类4.有序规则5. 关联规则6.神经网络7.线性回归8. Logistic回归9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能商业智能（BI）的核心技术是什么数据仓库和数据挖掘第七章SQL Server 2005中的数据挖掘Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？1项目 2解决方案第八章SQL Server 2005的分析服务什么是UDM？统一维度模型第九章SQL Server 2005的报表服务什么是报表服务，其功能是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
数据挖掘与商务智能总结
第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤1理解数据与数据所代表的含义2获取相关知识与技术3整合与检查数据4取出错误或不一致的数据5建模与假设6数据挖掘运行7测试与验证所挖掘的数据8解释与使用数据数据挖掘建模的标准CRISP-CM跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么1.决策树2.聚类3.Bayes分类4.有序规则5. 关联规则6.神经网络7.线性回归8. Logistic回归9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能商业智能（BI）的核心技术是什么数据仓库和数据挖掘第七章SQL Server 2005中的数据挖掘Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？1项目 2解决方案第八章SQL Server 2005的分析服务什么是UDM？统一维度模型第九章SQL Server 2005的报表服务什么是报表服务，其功能是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
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
电子商务-商务智能与数据挖掘-理论大纲
《商务智能与数据挖掘》课程教学大纲课程代码：040942702课程英文名称： Business Intelligence and Data Mining课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：电子商务大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标当前，新型电子商务模式的发展使得信息量不断增长、信息复杂程度不断提高，在电子商务产业链中的各个参与者都提出了大量的商务智能要求，商务智能已经成为电子商务应用的重要组成部分，基于商务智能的关键技术来挖掘企业重要的信息价值已成为电子商务领域研究和应用的热点。
《商务智能与数据挖掘》是为培养适应新型网络经济和新型电子商务模式发展需要的、应用型的、高层次的专业人才服务的一门专业课。
通过本课程的学习，将使学生熟悉商务智能领域的主流产品及工具；掌握数据挖掘常用的算法及应用场景；能够应用数据挖掘原理和算法，通过对数据的分析和处理，解决商务智能中的实际问题。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求通过本课程的教学，使学生达到下列基本要求：1.了解商务智能与数据挖掘研究前沿的最新成果。
2.掌握商务智能与数据挖掘的基本概念和理论。
3.理解商务智能与数据挖掘的相关技术及原理。
4.培养学生解决构造智能商务应用系统、解决商务智能中关键难点问题的能力。
（三）实施说明1.本课程是一个不断发展、更新和完善的理论体系，按学时情况可适当调节授课内容并进行充实和完善。
2.本课程内容采用理论教学与案例教学相结合的方式，使学生不仅能够掌握商务智能与数据挖掘的基本概念、基础理论和经典算法，而且通过案例应用的讲解帮助学生更好地掌握数据挖掘在商务智能数据分析中的实际应用。
（四）对先修课的要求电子商务概论、数据库、数据结构（五）对习题课、实践环节的要求习题部分是对理论知识的理解和消化，同时也是实践环节的理论指导，因此应注意将二者紧密联系，既提高学生的理论水平，又提高其动手实践能力。
商务智能与数据挖掘
伴随着以电子商务为特征的新经济逐步走向成熟，企业需要处理的数据量越来越多，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，已经从点(单台机器)，线(局域网)发展到面(网络)，甚至到因特网全球信息系统。
近年来商业条码的推广，企业和政府交易的管理，以及数据采集工具的发展，都提供了巨大规模的数据，在商业管理，政府部门和工业数据处理等领域中应用了数以百万计的数据库。
对于企业来源，这些数据一方面来自与客户间的交易记录，另外，还可能来自企业内部的管理或生产系统，以及从其他途径搜集到的市场信息、协作伙伴和竞争对手的信息等。
企业急切地希望通过快速处理这些数据获得有利于企业进一步发展的决策依据，而是否能够最大限度地使用信息资源来管理和影响企业决策流程，将决定企业是否能拥有最大程度的竞争优势。
比如：从吸引新客户和保持老的客户角度来说，您将可以针对以下情况作出正确的决策：哪一类顾客给企业带来最大的利润，企业应该怎样加强和这类顾客的联系？怎样才能提高顾客整体满意程度？哪一类产品与服务结合得最成功，而他所面向的客户群又是哪些？事实上，很多企业具备了回答以上问题的数据积累，但是从这些数据中发现规律以回答以上问题却是很困难的事，企业面临的真正挑战是如何从中挖掘出潜在的商机。
目前，大多数企业只利用了很少的数据资源用于统计汇总，而余下的数据资源则不断随时间增长，成为一座含金量很高、但是被忽略了的矿山。
而商务智能(BI)则可以通过对这些数据的分析提出企业战略性决策的依据。
使得您手头掌握的有关商务、顾客、合作伙伴以及运作的有用情报越多，您就越能做出明智的决策，提高竞争能力。
商务智能（BI）是指将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
它允许用户查询和分析数据库可以得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。
其中的报告、在线分析处理和数据挖掘等工具从不同的层面帮助企业实现这个目标。
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、辅助决策。
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
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处理 信息
Receiver
•一个人的垃圾（数据）是另一个人的and purpose
•信息是经过某种加工处理后的数据，是反映客观事物规律的一些数据。数据
是信息的载体, 信息是对数据的解释。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 8/54)
70% of employee time spent searching for relevant information
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 9/54)
9 2020/3/21
Most Business Users Don’t Have Confidence in Info!
– 商务智能技术可以分析结构化数据、半结构化数据以及非结构化 数据、静态的历史数据和动态数据流等各种类型的数据。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 6/54)
6 2020/3/21
数据：符号、事实和数字
π
How are You?
Happy New Year!
事物运动 记录 数据
解释 信息
智能型企业表现为反应迅速、适应顾客变化的需要和采取 正确的顾客解决方案。
《商务智能与数据挖掘》
随机应变！
第1章 商务智能概论 ( 5/54)
5 2020/3/21
数据
数据
– 数据是可以记录、通信和能识别的符号，它通过有意义的组合来 表达现实世界中的某种实体（具体对象、事件、状态或活动）的 特征。
虽然数据是宝贵的财富，然而许多公司并不能充分利用这种财富，因为信息隐藏在数据中，并 不易识别。
为了在竞争中占得优势地位，必须识别和应用隐藏在所收集的数据中的信息。
《商务智能与数据挖掘》
挖 掘
第1章 商务智能概论 ( 12/54)
12 2020/3/21
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。
43% of users say they’re not sure if internal information is accurate
77% said bad decisions had been made because of lack of information
Business Week study, 2005
8 2020/3/21
决策离不开信息
同一事物的信息对于不同的个人或群体具有不同的意义。信息 的效用在于对决策的影响。高层决策、中层管理、基层运营都 要决策。
越来越多的人从事与信息有关的工作，信息产业将成为全球最 大产业。首席信息官 CIO (Chief Information Officer) 成 为企业继 CEO、CFO之后又一重要职位。
•Discrete, objective facts about the world •Easily structured and captured •Easily transferred
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 7/54)
7 2020/3/21
信息：有用的数据
知识
Sender 数据
跨学科性：统计学、数据库和人工智能
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 2/54)
2 2020/3/21
教学纲要
商务智能概述 在线分析处理OLAP技术 数据挖掘技术和方法 数据挖掘过程 数据仓库 商务智能应用
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 3/54)
3 2020/3/21
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 10/54)
10 2020/3/21
知识
Information from the human mind (includes reflection, synthesis)，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（隐性和显性）。
洞察力（insight）
Requires reflection and synthesis Difficult to structure, capture Often tacit
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 11/54)
11 2020/3/21
信息和知识隐藏在数据中
商务智能要求有一个坚固、可靠的大型数据库作后盾，建立这样一个数据库的任务是极其艰巨 的。数据的质量问题也是令人头疼而又不可以掉以轻心的。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 4/54)
4 2020/3/21
概念解析
何谓智能？企业有智能吗？
快吃慢!
智能的表现
– 信息共享和企业信息集成
– 知识挖掘与管理
企业不管大小，都必须对瞬息万变的市场情况做出及时、 高效地反应，而这些反应都必须建立在对全面、准确和及 时的信息基础上。
基本内容
本课程主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本 概念、基本方法以及在商务决策中的应用。
强化基础，偏重应用。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 1/54)
1 2020/3/21
基本要求
目的主要是掌握商务智能的核心技术基础－数据仓库、OLAP 和数据挖掘的基本概念、技术和方法，并在此基础上应用于 相关领域。
教材与参考书
[1]赵卫东.商务智能. 北京：清华大学出版社，2009 [2]数据挖掘概念与技术》Jiawei Han、Micheline Kamber著 范明、孟小峰 等译. 北京. 机械
工业出版社，2001 [3]《数据仓库》W.H.Inmon著 王志海 等译，北京.机械工业出版社，2000 [4]《数据仓库原理与实践》 林宇 等编著，北京.人民邮电出版社，2003
信息已成为企业经营中重要性仅次于人才的第二大要素。 决策=信息+经验+冒险 商务智能是对企业信息的科学管理。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 13/54)
13 2020/3/21
决策需要信息与知识
决策的过程
情报阶段： 确定问题
发现那些需要引起注意的征兆并加以解释
,如
销售滑坡、生产成本猛涨、老顾客对新产品的