数据分析与商务智能概述
数据分析与商业智能
数据分析与商业智能Introduction随着数字时代的到来，数据分析和商业智能(BI)变得越来越重要。
数据分析是一项广泛涉及到收集、处理和分析数据的技术，而商业智能是指组织利用数据分析和相关技术使基于数据的商业决策合理、高效的过程。
随着大部分的数据已经数字化，数据分析和商业智能已经成为许多企业中不可或缺的一部分。
本文将重点探讨数据分析与商业智能的相关知识和技术。
Data Analytics1.数据分析的定义数据分析是指收集数据并利用已知的工具和技术来提取信息、洞察趋势、评估结果、结论和建议的过程。
它是运用数学、计算机科学、商业和统计学等学科，分析和解决各种商业问题的方式之一。
2.数据分析的流程数据分析主要涉及以下流程：（1）数据收集：数据分析的第一步是收集数据。
数据可以是从数据库、文件或传感器等来源获得的。
（2）数据清洗：接下来对收集到的数据进行清洗，删除无用的数据并纠正错误。
这将确保数据具有一致性和准确性。
（3）数据变换：对数据进行数学、统计、机器学习等转换，以便更好地分析和使用。
（4）数据建模：数据建模是将现有的数据分类或分组的过程，用于在数据上构建统计模型。
（5）数据可视化：最后是根据处理后的数据进行可视化表示来帮助人们更好地理解数据。
商业智能1.商业智能的定义商业智能是一种利用数据分析、数据挖掘工具和技术，为商业决策提供意图性和指导性的系统。
商业智能工具可以帮助人们更好地理解业务数据并做出更好的商业决策。
2.商业智能的应用商业智能的应用包括以下方面：（1）财务分析：通过商业智能系统对财务数据进行分析，可以帮助企业管理者更好地了解公司的财务状况，以便做出更明智的决策。
（2）市场调查：商业智能系统可以帮助企业根据市场趋势进行分析和比较，更好地了解市场情况，从而做出更准确的市场决策。
（3）客户分析：商业智能系统可以帮助企业对客户进行分析和比较，了解他们的购买和消费习惯，从而为客户提供更个性化的服务和产品。
数据分析与商务智能概述(PPT40页)
Knowledge Discovery in Database，KDD
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
从各种异构数据源中整合BI需要的数据，同时可以实现与商务流程统一 SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
–什么产品可以交叉销售或提升销售？ 由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
Enterprise Manager DecisionBase 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
数据分析与商务智能
SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售细目文件记录变成可利用的信息和知识？
Forest&Trees 决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库一般只存储短期数据。
数据挖掘基础教程. 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
customer insolvency in telecommunications business
商务部工作人员的商务智能与数据分析
商务部工作人员的商务智能与数据分析商务部是国家负责对外贸易的重要机构，其工作人员需要具备商务智能与数据分析能力，以适应复杂多变的国际贸易环境。
本文将就商务部工作人员的商务智能与数据分析进行探讨，并提出相关建议。
一、商务智能的重要性与应用商务智能是指通过有效地采集、分析和利用数据来支持商务决策的能力。
对于商务部工作人员来说，商务智能至关重要。
首先，商务智能能够帮助工作人员了解市场动态、竞争对手情况等信息，为制定战略和决策提供重要参考。
其次，商务智能还可以帮助工作人员发现潜在商机，提前预警风险，从而更好地把握市场机会。
最后，商务智能能够提高工作人员的工作效率和准确性，提供合理的资源分配方案，提升工作绩效。
在实际应用中，商务智能可以通过多种方式来展现。
例如，商务部工作人员可以利用数据可视化工具对海关数据进行分析，直观地展示出每个国家的贸易额、市场份额等信息，进而识别出潜在的出口增长点。
此外，商务智能还可以通过人工智能技术对大量的商务资讯进行筛选和分类，帮助工作人员及时获取关键信息。
二、数据分析在商务部工作中的应用与商务智能相辅相成的是数据分析能力。
商务部工作人员需要将商务智能所提供的数据进行深入分析，从中提取有价值的信息，为决策提供支持。
数据分析可以帮助工作人员更好地了解市场需求、消费趋势、竞争态势等，从而制定更具针对性的战略和措施。
在数据分析中，工作人员可以运用统计学、概率论等方法来对数据进行建模和预测。
通过对历史数据的分析，可以拟定出未来相关指标的变化趋势，为决策提供科学依据。
此外，数据分析还可以通过数据挖掘技术，快速发现数据中的潜在规律和关联性，为业务拓展和市场开拓提供指导。
三、加强商务智能与数据分析能力的建议为了提高商务部工作人员的商务智能与数据分析能力，以下是一些建议：1. 培训和学习：商务部可以组织培训课程，培养工作人员的商务智能和数据分析技能。
可以邀请专业的培训师，就商务智能工具和数据分析方法进行系统性的培训。
商业数据分析与商业智能
商业数据分析与商业智能随着互联网技术的快速发展，商业信息的获取和处理已经成为现代企业的重要组成部分。
如何通过有效的数据分析和商业智能来应对业务挑战，实现企业价值的提升，成为了当今企业所关注的热门话题。
一、商业数据分析概述商业数据分析是指通过分析企业的数据，来寻找和发现企业在市场变化中的优势和劣势，并为企业提供有效的战略决策支持。
商业数据分析可以帮助企业更好地了解市场需求，解决市场难题，实现企业增长。
一般包括以下几个方面：1.数据清洗和整合：将企业的大量数据进行清洗和整合，以便更好地分析数据。
2.数据建模：根据不同的业务需求，建立相应的数据模型，包括预测、分类、聚类、回归等。
3.数据分析：通过各种统计分析方法，挖掘数据中的价值，发现市场机会并提供决策支持。
二、商业智能概述商业智能是指以数据仓库为基础，利用各种数据分析工具来提供企业管理层决策支持的一种技术。
商业智能可以帮助企业实现对市场趋势的把握，促进企业决策的科学化和规范化。
商业智能主要有以下几个方面：1.数据仓库建设：通过建立企业数据仓库，实现数据从不同来源的整合和存储。
2.数据挖掘和分析：运用各种数据挖掘和统计分析工具，挖掘数据中的价值，提供决策支持。
3.报表和数据可视化：通过各种报表和数据可视化工具，将数据转变为可视化的信息，方便管理层分析和决策。
三、商业数据分析和商业智能应用场景商业数据分析和商业智能可以应用于各个行业和领域，以下列举了一些典型应用场景：1.营销分析：通过分析销售数据和市场趋势，制定有效的营销策略，提升企业的销售业绩。
2.供应链管理：通过对供应链数据的分析和管理，优化供应链流程，节约成本，提高效率。
3.客户关系管理：通过分析客户数据，洞察客户需求，提供个性化的服务和产品，增强客户黏性。
4.金融风控：通过对金融数据的分析和管理，降低信用风险和违约风险，提升收益。
5.人力资源管理：通过对人力资源数据的分析和管理，优化员工的招聘、培训和福利，提高员工的满意度和忠诚度。
商务智能行业数据分析与商业决策指南
商务智能行业数据分析与商业决策指南随着信息时代的到来，数据已经成为了商业运作的重要组成部分。
商务智能行业数据分析作为一种强大的工具，可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，为商业决策提供指导。
在本文中，我们将探讨商务智能行业数据分析的重要性，并提供一些商业决策的指南。
一、商务智能行业数据分析的重要性商务智能行业数据分析可以帮助企业了解市场趋势、顾客需求、竞争对手情况等重要信息。
通过对数据的深入分析，企业可以更好地了解自身的优势和劣势，制定相应的商业策略。
此外，商务智能行业数据分析还可以帮助企业发现潜在的商机，提前预测市场变化，并及时调整经营策略。
二、商业决策的指南1. 了解数据来源在进行商务智能行业数据分析之前，首先需要了解数据的来源。
数据可以来自于企业内部的销售记录、客户反馈等，也可以来自于外部的市场调研、行业报告等。
了解数据的来源可以帮助我们更好地理解数据的可靠性和适用性，从而准确分析数据。
2. 选择合适的数据分析工具商务智能行业数据分析需要借助一些专业的工具和软件。
在选择数据分析工具时，需要考虑到企业的需求和预算。
一些常用的数据分析工具包括Excel、Tableau、Power BI等。
通过合适的工具，可以更加高效地进行数据分析，提高决策的准确性。
3. 制定明确的商业目标在进行商业决策之前，需要明确商业目标。
商业目标可以是提高销售额、增加市场份额、改善客户满意度等。
明确的商业目标可以帮助我们更好地分析数据，制定相应的决策方案。
4. 进行数据清洗和整理在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和整理。
数据清洗可以帮助我们排除错误数据和异常值，提高数据的准确性。
数据整理可以帮助我们更好地理解数据的结构和关系，为后续的分析提供基础。
5. 进行数据分析和解读在进行数据分析时，可以采用多种方法，如统计分析、数据挖掘等。
通过数据分析，可以揭示出数据中的规律和趋势。
在解读数据时，需要注意数据背后的含义和可能的影响因素，以便做出准确的商业决策。
商务智能与数据分析
商务智能与数据分析现在的商业环境变得越来越复杂和不确定，每个行业都需要不断适应市场变化以保持竞争力。
而商务智能和数据分析成为了企业管理者的必备工具，不仅可以帮助企业了解市场趋势，还可以为企业提供更有力的决策支持。
一、商务智能的定义商务智能（Business Intelligence, BI）是一种灵活的分析和决策支持系统，通过收集、分析和展示企业关键数据，帮助企业管理者快速制定战略，获得更佳的结果。
它需要强大的数据集成、维护和管理能力，以及灵活的数据挖掘和可视化功能。
商务智能可以从多个维度对数据进行分析和展示。
它能够处理大量的企业数据，包括销售、营销、财务、供应链等信息，利用数据挖掘算法和可视化技术，将数据转化成为各种图表和报表，帮助管理者更好地了解企业的业务状况和市场趋势。
二、数据分析的意义数据分析是商务智能的核心内容，通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供更深入的业务见解，以便更好地制定和实施策略。
下面，我们来看看数据分析的几个基本步骤。
2.1、数据收集首先，我们需要收集大量的企业数据，包括销售数据、客户数据、产品数据和业务数据等。
这些数据来自各种数据源，需要进行集成和处理，以便快速地进行分析和展示。
2.2、数据清洗在数据收集后，我们需要对数据进行清洗和处理，以消除数据中的噪声和异常值。
在数据清洗中，我们需要建立合适的数据模型，并利用数据挖掘算法来发现数据中的规律和趋势。
2.3、数据分析在完成数据清洗后，就可以进行数据分析了。
数据分析可以采用各种数据挖掘技术，包括聚类、分类、预测、关联规则等，以便了解企业的业务状况和市场趋势。
数据分析可以发现数据中隐藏的模式和规律，从而更好地了解业务和市场机会。
2.4、数据展示最后，我们需要将数据分析结果转化为可视化报表和图表，以便管理人员进行分析和决策。
数据展示需要采用适当的图表和报表样式，并提供灵活的查询和筛选功能。
三、商务智能在企业中的应用商务智能和数据分析已经被广泛应用于企业管理中，尤其适用于那些数据量大、复杂性高的企业。
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。
商业智能与商务数据分析研究
商业智能与商务数据分析研究商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用先进的数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，在海量数据中获取有价值的洞见，为企业决策提供支持的一种信息化工具。
商务数据分析（Business Data Analysis，简称BDA）则是对企业数据、客户行为等信息进行分析，识别业务机会、发现隐含问题，优化决策过程的过程。
商业智能和商务数据分析，在业务应用上具有显著的优势，并在实践中取得卓越成果。
一、商业智能概述商业智能是企业管理的核心组成部分，它通过数据规划、数据仓库和数据挖掘等技术手段，实现数据信息的汇聚和分析。
商业智能包含的核心技术，主要包括数据收集、数据仓库、数据挖掘、数据分析、数据可视化等。
它可以帮助企业经理人员实现决策优化、市场营销、客户关系管理、财务管理等业务目标。
商业智能系统的建设，需要从数据收集开始，通过数据采集、数据清洗、数据转化等过程，将不同来源的数据集成在一起，并建立数据仓库。
在此基础上，通过BI分析工具，可以对数据进行多维度、多层次的分析，以发现其中隐含的业务规律、逻辑关系和趋势变化。
最后，通过数据可视化技术，将分析结果以报表、图表等可视化方式呈现出来，让企业的管理人员可以及时获得决策所需的信息。
二、商务数据分析的作用商务数据分析是企业使用数据工具分析研究，并探索其中的业务价值。
商务数据分析需要使用多种技术，例如数据挖掘、机器学习、统计分析等等。
通过对商务数据进行分析，可以发现客户偏好、市场需求、产品创新等机会，最终进一步提高企业竞争力。
商务数据分析的过程包括：1.数据收集：收集内部和外部来源的数据。
包括企业、市场、社交等多方面的数据。
2.数据清洗：对数据进行清理、格式化。
对数据进行过滤、排空、去噪、剔重等清理工作，保证数据的有效性和可用性。
3.数据挖掘：采用机器学习、数据挖掘等算法，从庞大复杂的数据中提取业务价值，探索数据内部的关联性和趋势。
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Knowledge Discovery in Database，KDD Data Mining，DM
商务智能的2个层次
历史数据
预测数据
？
加入智能挖掘算法的系统功能 ——最后一个框中应该有多少个三角形?
商务智能的2个层次
• 例如，通过对销售数据的分析，发现一条 关联规则：
商务工具的变迁
• 伴随着商务工具的变迁，人们处理信息的 能力在工具的帮助下变得越来越强大，信 息量的增长也越来越快。
– 电报 – 电话 – 传真机 – 计算机 – 互联网
商务工具的变迁
• 在20世纪初，或者即使到了20世纪中叶，没有一 个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能 超过几十个百万字节(megabytes)。
– 一个工具
• Business Intelligence Development Studio
SQL Server 2005的商务智能构架
服务
作用
商务 智能 应用
Business Intelligence Development Studio
集成 （SSIS）
分析 （SSAS）
报表 （SSRS）
谢谢大家！
•
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20.12.1120.12.11Friday, December 11, 2020
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。09:54:1309:54:1309:5412/11/2020 9:54:13 AM
•
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 12.1109 :54:130 9:54De c-2011 -Dec-2 0
• 如果将知识用在辅助企业经营管理决策中， 那么这种智慧就可以称为商业智慧，也就 是商业智能，或者叫商务智能。
Business Intelligence, BI
商务智能的2个层次
• 第1个层次：在整合系统数据的基础上提供 灵活的前端展现。
– 例如，通过直方图等形式表现来自销售管理系 统的地区销售情况报表。
•
日复一日的努力只为成就美好的明天 。09:54:1309:54:1309:54Friday, December 11, 2020
数
据
复制服务
库
全文检索服务
管
服务代理
数据库引擎
理 通知服务 部
分
报告
整合 服务
分析
商 业 智
能
服务
服务
应
用
部
分
SQL Server 2005的商务智能构架
• SQL Server 2005的商务智能
– 三大服务
• SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) • SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) • SQL Server 2005 Reporting Services (SSRS)
商务智能的2个层次
经过数据整合的BI系统功能 ——现在有多少个三角形? 数据仓库 Data Warehouse, DW 联机分析处理 On-Line Analytical Processing, OLAP
商务智能的2个层次
• 第2个层次：数据库中的知识发现。
– 数据库的爆炸性增长已远远超出了能够解释和 消化这些数据的能力，需要新一代的工具和技 术对数据库进行自动和智能地分析。这些工具 和技术正是知识发现。
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
–辅助决策的信息涉及许多部门的数据，而不同 系统的数据难以集成。
–由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的 访问性能明显下降。
如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售 细目文件记录变成可利用的信息和知识？
企业信息系统的进化
管理信息系统和企业资源计划系统
数据抽取 数据整合
从各种异构数据 源中整合BI需要 的数据，同时可 以实现与商务流 程统一
OLAP 数据挖掘
为已有数据建立 模型，并且经分 析后找出数据的 内部关系
自定义报表 数据展现
对分析结果提供 类型多样、美观 且适合不同需求 的图表和报表
Question?
•
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20.12.1120.12.11Friday, December 11, 2020
数据
过滤
文档资料
转载
数据源
ETL过程
数据集市 数据仓库 数据集市
数据集市
数据仓库及其应用
数据挖掘
前
端
OLAP
展 现
工
具
数据报表
BI前端展现
商务智能的结构描述
• 商务智能系统工作过程的技术抽象
– 源数据层 – 数据转换层 – 数据仓库(数据集市)层 – OLAP – 数据挖掘层 – 用户展现层
商务智能的结构描述
技术. 机械工业出版社. 4.（美）谭,（美）斯坦巴赫 著, 范明 等译, 数据挖掘
导论. 人民邮电出版社. 5.（美）贝里,（美）利诺夫 著, 袁卫 等译. 数据挖
掘——客户关系管理的科学与艺术. 中国财经出版 社.
软件
主要软件参考书
案例
• 1. 电信公司的数据仓库建设 • 2. Data mining for decision support on
•
安全在于心细，事故出在麻痹。20.12.1120.12.1109:54:1309:54:13December 11, 2020
•
踏实肯干，努力奋斗。2020年12月11日上午9时54分 20.12.1120.12.11
•
追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2020年12月11日星期 五上午9时54分 13秒09:54:1320.12.11
•
一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.12.1120.12.1109:5409:54:1309:54:13Dec-20
•
牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。2020年12月11日 星期五9时54分 13秒Fr iday, December 11, 2020
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相信相信得力量。20.12.112020年12月 11日星 期五9时54分13秒20.12.11
– 每个邮件在递送过程中都要对条形码进行多次扫描； – 统计控制过程通过成千上万个传感器不断读取和记录
生产过程数据； – 电话系统要跟踪每一个电话的开始时间、持续时间和
网络路线等； – 顾客在网络上的每一次链接及看过的每一件商品都被
记录下来。
商务工具的变迁
• 今天，最大的公司数据库容量是用万亿字节 (terabytes)来计量的。
数据分析与商务智能
管理科学与工程系 安利平
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
商务工具的变迁
• 利用现有的数据进行分析和推理，从而为 决策提供依据。
–谁是高价值的客户？谁将成为高价值客户？ –什么产品可以交叉销售或提升销售？ –公司明年的收入前景如何？
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
3. DMReview
过程
4. Gartner、IDC、IBM、SAP和MSTR
工具和技术集合
商务智能的结构描述
• 商务智能的实现包含了“数据信息知 识行动智慧”这一过程所运用的技术 和方法。
– 数据仓库 – 联机分析处理(OLAP) – 数据挖掘 – 模型库和方法库
外部数据
抽取 转换
清洗
业务系统
•
严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年12月 上午9时 54分20.12.1109:54December 11, 2020
•
作业标准记得牢，驾轻就熟除烦恼。2020年12月11日星期 五9时54分13秒 09:54:1311 December 2020
•
好的事情马上就会到来，一切都是最 好的安 排。上 午9时54分13秒 上午9时54分09:54:1320.12.11
百家争鸣、百花齐放的管理系统数据 ——共有多少个三角形?
商务智能系统
• 来自不同系统的大量数据中往往隐藏着重 要的规律和商业规则，这些是企业管理者 需要寻找的“金矿”。
商务智能系统
• 此“金矿”的挖掘过程就是“数据信息 知识智慧”的转化过程。
数据处理
数据
信息
信息分析
辅助决策
知识
智慧
商务智能系统
PowerStage
Warehouse Analyzer
SAS SPSS
InfoPump 第三方
PLATINUM ERWin PLATINUM InfoPump
DecisionBase InfoBeacon
Neugent Aion
Warehouse Administrator
SAS MDDB
Enterprise Miner
OLAP Server
Intelligent Insight&Qucik
Miner
view
Oracle
Oracle ETL Server
Enterprise Manager
Express Server