复旦商务智能概论--4数据挖掘PrinciplesofDM
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研究生：大数据分析与商业决策——数据挖掘与商务智能教案
研究生：大数据分析与商业决策——数据挖掘与商务智能教案引言当今的商业世界中，大数据分析和商业决策成为了企业发展中的两个关键领域。
企业需要深入了解自己的客户、市场和业务环境，以便做出准确的商业决策。
这就需要大数据分析和商务智能的支持。
因此，在研究生阶段，学生需要全面掌握如何进行数据挖掘和商务智能分析，以应对商业领域的挑战。
在本教案中，我们将介绍大数据分析和商业决策中的关键概念和技术，并提供学生必要的指导和实践活动，以帮助他们在未来的职业生涯中成功应对商业挑战。
大数据分析的基本概念什么是大数据分析？大数据分析是指对大规模、高速度和多样化数据进行收集、存储、管理、处理和分析的过程。
它旨在从数据中提取有用的信息和洞察力，为企业决策提供支持。
大数据分析的重要性随着互联网和移动技术的快速发展，企业面对的数据规模越来越庞大。
这些数据包含着宝贵的信息，可以帮助企业更好地了解市场、客户需求和竞争环境。
通过分析大数据，企业可以发现潜在的商机、优化业务流程、提高效率和增强竞争力。
大数据分析的应用场景大数据分析在各个行业中都有广泛的应用。
例如，零售商可以通过分析销售数据来了解客户需求，并制定更精确的市场策略。
银行可以通过分析客户交易数据来发现欺诈行为。
医疗行业可以通过分析患者数据来改善疾病诊断和治疗方法。
商务智能的基本概念什么是商务智能？商务智能是指使用数据分析和数据可视化技术来提取和展示企业数据中隐藏的洞察力和价值。
它帮助企业管理人员和决策者更好地理解业务运营，并做出明智的商业决策。
商务智能的重要性在竞争激烈的商业环境中，企业需要及时了解自己的业务状况，以便做出快速反应和明智的决策。
商务智能通过数据可视化和报表分析等方式，帮助企业管理层直观地了解关键业务指标和趋势，从而支持决策和执行。
商务智能的应用场景商务智能在企业中的应用非常广泛。
企业可以使用商务智能工具来追踪销售和市场数据，了解产品销售情况和市场趋势。
还可以使用商务智能工具来管理供应链和库存，优化生产计划和物流运营。
(数据挖掘与商务智能)
产品 厂家 IBM,CDC
产品 特点 提供 性的 态的 信息 在记 提供 性的 态数 息 历史 、静 数据 录 历 、 据 级 史 动 信
数据访问
(80年代)
Oracle、 Sybase、 Informix、 IBM、 Microsoft
Pilot、 Comshare、 Arbor、 Cognos、 Microstrateg y
清楚的数据，挖掘、淬取出來的过程。也就是說从数 据中挖掘潜在未知的知识。
Data mining is the process of extracting previously unknown, comprehensible, and actionable information form large databases and using it to make crucial business decisions. —Zekulin
BQ2
如何提升客户服务品 1. 客户满意度调查反映本 1. 希望将客户分级，以使提供 质 ? 公司服务品质有待提升 个别化及差异性服务。
2. 业务及客服人员无法有 2. 建议建立电话客服中心 效掌握客户信息 （Call Center） 。 3. 建议导入客户关系管理系统 （CRM） 。
六步之二：数据理解
可信度为: 在A出现的条件下出现B的概率 可信度= P(B|A) =P(A,B)/P(A)
例如：数据库中的交易纪录 – t1: (…,面包,…,牛奶,…) – t2: (…,面包,…………..) – t3: (…,面包,…,牛奶,…) – t4: (……………………) P(牛奶|面包) = P(面包 ,牛奶) P(面包) = N(面包 ,牛奶) N(面包)
王星，中国人民大学统计学院副教授，2003年毕业于中国 人民大学统计学院，获经济学博士学位。 中国人民大学统计学院数据挖掘中心主任，
《商务智能》课程大纲
《商务智能》教学大纲一、课程设计的背景与目的大数据时代，数据分析无处不在，商场竞争离不开数据决策。
商务智能技术与方法是大数据分析的核心，也是商务决策分析的基础。
本课程是数据科学与大数据技术系列课程之一，强调理论和工程技术应用相结合，学生通过学习该课程后，可以学会商务智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据可视化等专业术语，掌握数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等专业应用技术。
通过本课程学习，学生可以通过专业应用软件对数据进行深层次加工获得有实际应用的有价值信息，增强学生对信息管理的深层次认识。
二、教学目标与课程收获商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，为管理者的决策和企业战略开发提供信息支持。
商务智能系统是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。
三、培训对象具备一定数据库技术和管理知识的学生或企业白领，尤其是产品、市场、财务、研发、供应等部门的决策分析人员。
四、培训学时18小时五、教学内容与要求第一单元：商务智能概述（1小时）【教学内容】商务智能的产生背景，商务智能的基本概念，商务智能的应用范围，商务智能的应用价值，商务智能的体系结构，商务智能的主要功能，商务智能的核心技术，商务智能模型建立，商务智能的应用。
【教学重点及难点】商务智能的基本概念、商务智能技术的发展、商务智能技术、商务智能的体系结构。
【基本要求】了解商务智能项目的应用，商务智能技术的发展，商务智能的应用范围和应用价值等，理解商务智能的核心技术，实现商务智能的工具、技术路线的选择，掌握商务智能的相关基本概念，商务智能的主要功能、商务智能模型建立，商务智能架构，商务智能的项目实施过程。
第二单元：数据仓库（2小时）【教学内容】数据仓库概念与特征，数据仓库开发模型，数据仓库规划与分析，ETL概述，元数据，商业数据维度化分析，工具简介。
复旦大学精品课程《商务智能》课件,数据挖掘应用课件复习精品资料
Typical personalization process
understanding customers through profile building delivering personalized offering based on the knowledge about the product and the customer measuring personalization impact
客户流失分析
Customer development
Elements of customer development include customer lifetime value analysis, up/cross selling and market basket analysis. Customer lifetime value analysis is defined as the prediction of the total net income a company can expect from a customer. Up/Cross selling refers to promotion activities which aim at augmenting the number of associated or closely related services that a customer uses within a firm. Market basket analysis aims at maximizing the customer transaction intensity and value by revealing regularities in the purchase behaviour of customers.
商务智能概述[1]
![商务智能概述[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/5174aa969e31433239689363.png)
•Data Warehouse Center
•Data Joiner
•ETI •Administration
•Data Warehouse Center
•Templates
•Analysis •Intelligent Miner •Intelligent Decision Server •DB2 OLAP Server
商务智能概述[1]
•商务智能的概念
•数 据
•数 据
ET 仓
L 库 •数据
•O •数 L据 A挖 P 掘 •知识
•可
视
化
•决策
n 金融 n 经济 n POS n 人口统计 n 生命周期
PPT文档演模板
n 模式 n 趋势 n 事实 n 关系 n 模型 n 关联规则 n 序列
n 目标市场 n 资金分配 n 贸易选择 n 在哪儿做广告 n 销售的地理位置
•
—Data Warehouse Institute
•
PPT文档演模板
商务智能概述[1]
•商务智能的概念
➢ 商务智能指收集、转换、分析和发布数据的过程，目的是
为了更好的决策。
➢ 商务智能是指将数据转化为知识的过程。它包括捕获和分
析信息，交流信息，以及利用这些信息开发市场。
➢商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构
•
—Data Warehouse Institute
•
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商务智能概述[1]
•商务智能的概念
➢ 商务智能指收集、转换、分析和发布数据的过程，目的是
为了更好的决策。
➢ 商务智能是指将数据转化为知识的过程。它包括捕获和分
析信息，交流信息，以及利用这些信息开发市场。
•Data Joiner
•ETI •Administration
•Data Warehouse Center
•Templates
•Analysis •Intelligent Miner •Intelligent Decision Server •DB2 OLAP Server
商务智能概述[1]
•商务智能的概念
•数 据
•数 据
ET 仓
L 库 •数据
•O •数 L据 A挖 P 掘 •知识
•可
视
化
•决策
n 金融 n 经济 n POS n 人口统计 n 生命周期
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n 模式 n 趋势 n 事实 n 关系 n 模型 n 关联规则 n 序列
n 目标市场 n 资金分配 n 贸易选择 n 在哪儿做广告 n 销售的地理位置
•
—Data Warehouse Institute
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商务智能概述[1]
•商务智能的概念
➢ 商务智能指收集、转换、分析和发布数据的过程，目的是
为了更好的决策。
➢ 商务智能是指将数据转化为知识的过程。它包括捕获和分
析信息，交流信息，以及利用这些信息开发市场。
➢商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构
•
—Data Warehouse Institute
•
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商务智能概述[1]
•商务智能的概念
➢ 商务智能指收集、转换、分析和发布数据的过程，目的是
为了更好的决策。
➢ 商务智能是指将数据转化为知识的过程。它包括捕获和分
析信息，交流信息，以及利用这些信息开发市场。
商务智能与数据挖掘商务智能概论
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。
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
商务智能 课程教学大纲
基本要求:考虑商务智能的跨学科性（统计学、人工智能和数据库），学习本课程前需要有一定的统计学、数据库系统等课程基础。强调在有限的时间内把课程最基本的内容（商务智能内涵、数据仓库模型、在线分析处理、数据挖掘过程、决策树、聚类、关联分析等内容）介绍给学生，其中的主要问题放在研讨班中比较深入地讨论，使学生在掌握商务基本知识的同时，还能知晓目前商务智能领域的关键问题，并了解商务智能项目实际应用需要解决的问题。
5.4 序列模式
5.5 统计分析
5.5.1线性和非线性回归分析
5.5.2一元和多元回归分析
6 商务智能应用4课时
6.1 电子商务推荐
6.2 Web网站优化
6.3 客户关系管理
6.4 企业绩效管理
7实验8课时
7.1 SAPபைடு நூலகம்晶报表和易表制作
7.2 基于DB2的数据仓库设计（选做）
7.3 基于IBM Cognos Express的OLAP
2.1 数据仓库基本概念
2.2 数据仓库的数据模型与数据组织*
2.3 数据仓库系统的体系结构
2.4 数据仓库的项目管理
3 在线分析处理OLAP技术3课时
3.1 多维数据结构、多维数据分析
3.2 ROLAP与MOLAP
3.3 报表制作
4 数据挖掘过程2课时
4.1分析需求
4.2 数据选择与预处理
4.3 模型挖掘
基本内容简介
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。具体的内容包括数据仓库系统简介、联机分析处理（OLAP），数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换等），数据挖掘技术（包括分类、预测、关联和聚类等）以及数据挖掘方法（包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等），并结合案例分析上述方法和技术在商务智能中的应用。
5.4 序列模式
5.5 统计分析
5.5.1线性和非线性回归分析
5.5.2一元和多元回归分析
6 商务智能应用4课时
6.1 电子商务推荐
6.2 Web网站优化
6.3 客户关系管理
6.4 企业绩效管理
7实验8课时
7.1 SAPபைடு நூலகம்晶报表和易表制作
7.2 基于DB2的数据仓库设计（选做）
7.3 基于IBM Cognos Express的OLAP
2.1 数据仓库基本概念
2.2 数据仓库的数据模型与数据组织*
2.3 数据仓库系统的体系结构
2.4 数据仓库的项目管理
3 在线分析处理OLAP技术3课时
3.1 多维数据结构、多维数据分析
3.2 ROLAP与MOLAP
3.3 报表制作
4 数据挖掘过程2课时
4.1分析需求
4.2 数据选择与预处理
4.3 模型挖掘
基本内容简介
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。具体的内容包括数据仓库系统简介、联机分析处理（OLAP），数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换等），数据挖掘技术（包括分类、预测、关联和聚类等）以及数据挖掘方法（包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等），并结合案例分析上述方法和技术在商务智能中的应用。
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Verification-driven data mining tools extract data. The user is expected to generate information based on his interpretation of the returned data.
New Process With Data Mining
Deteincome for taxation; From the thousands of mobile phone customers, predict which
customers are going to switch to a competitor .
personalization in e-commerce Data mining has become a part of business function in many
companies
Data mining is regularly used in
典型的数据挖掘系统结构
Verification-Driven Analysis
只要有完备的Excel数据就能用上BI。”
过程
数据挖掘并不是一个装在软件包装盒中的工具 可以简单的买到并运行在商业智能环境中，也 不会自动开始产生值得注意的商业规律。
正确的
提取的信息应该是正确的，并且在统计上是重 要的以支持有依据的决定。正确意味着确证性 和完整性。不但需要从数据库中得到正确的客 户，还希望得到所有正确的客户。这就需要原 始数据和数据挖掘过程都具有正确性。
数据挖掘原理
博士
What is Data Mining?
According to the Gartner Group, Data mining is the process of discovering meaningful new correlations, patterns and trends by sifting through large amounts of data stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statistical and mathematical techniques.
Discovery-driven
Computer sifts through millions of hypotheses and only presents the most interesting/valid ones
Example:
From a sample group of clients that have defected to a competitive bank - identify client characteristics that are strongly correlated, and using these attributes, score the rest of the client and prospect population and the strength of their relationships to sample group.
最小要求
以上显示了数据挖掘最小要求，可以用它来评 价数据挖掘是否对业务环境增加了附加的价值
其他要求
Why Data Mining?
Gain an insight into business data
Identify useful patterns, correlations and models from data automatically to answer questions like, Which customer is likely to churn in two months? Which customer is my cross sell target? What are the characteristics of my high spending and low spending customers?
Data mining is a core technology of business intelligence Data mining is a core application of data warehouses Data mining is the core technology of analytical CRM Data mining is the core technology of online recommendation and
Data mining refers to the work of discovering new and useful
(business) knowledge from large real databases through a non-trivial process and using a sound methodology and multiple data processing and analytical techniques. Examples:
有用的
数据挖掘过程可能会传递正确的和重要的结果， 但是这些知识必须是对商业有用的。如结果告诉 你要在一个大量的渠道上多样化市场运作，这可 能会无法办到。同样结果必须使你能抢在竞争对 手之前行动。
未知的
数据挖掘要产生新的信息。如果过程只是传递 一些无关紧要的结果，那么数据挖掘的商业动 力就会消失。这就是区分验证和探索的性质。
数据挖掘受多学科的影响
数据挖掘是一 个交叉科学领 域，受多个学 科影响，包括 数据库系统、 统计、机器学 习、可视化和 信息科学。
一个比较正式的数据挖掘的定义
高层次上的主动式自动发现方法，被称为发现驱动型知识发现。 从数据中提取正确的、有用的、未知的和综合的信息并用它进
行决策的过程。 数据挖掘的相关学科是统计理论、数据库技术和人工智能。 前Business Objects的Todd Rowe曾表示：“从技术上讲，甚至
New Process With Data Mining
Deteincome for taxation; From the thousands of mobile phone customers, predict which
customers are going to switch to a competitor .
personalization in e-commerce Data mining has become a part of business function in many
companies
Data mining is regularly used in
典型的数据挖掘系统结构
Verification-Driven Analysis
只要有完备的Excel数据就能用上BI。”
过程
数据挖掘并不是一个装在软件包装盒中的工具 可以简单的买到并运行在商业智能环境中，也 不会自动开始产生值得注意的商业规律。
正确的
提取的信息应该是正确的，并且在统计上是重 要的以支持有依据的决定。正确意味着确证性 和完整性。不但需要从数据库中得到正确的客 户，还希望得到所有正确的客户。这就需要原 始数据和数据挖掘过程都具有正确性。
数据挖掘原理
博士
What is Data Mining?
According to the Gartner Group, Data mining is the process of discovering meaningful new correlations, patterns and trends by sifting through large amounts of data stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statistical and mathematical techniques.
Discovery-driven
Computer sifts through millions of hypotheses and only presents the most interesting/valid ones
Example:
From a sample group of clients that have defected to a competitive bank - identify client characteristics that are strongly correlated, and using these attributes, score the rest of the client and prospect population and the strength of their relationships to sample group.
最小要求
以上显示了数据挖掘最小要求，可以用它来评 价数据挖掘是否对业务环境增加了附加的价值
其他要求
Why Data Mining?
Gain an insight into business data
Identify useful patterns, correlations and models from data automatically to answer questions like, Which customer is likely to churn in two months? Which customer is my cross sell target? What are the characteristics of my high spending and low spending customers?
Data mining is a core technology of business intelligence Data mining is a core application of data warehouses Data mining is the core technology of analytical CRM Data mining is the core technology of online recommendation and
Data mining refers to the work of discovering new and useful
(business) knowledge from large real databases through a non-trivial process and using a sound methodology and multiple data processing and analytical techniques. Examples:
有用的
数据挖掘过程可能会传递正确的和重要的结果， 但是这些知识必须是对商业有用的。如结果告诉 你要在一个大量的渠道上多样化市场运作，这可 能会无法办到。同样结果必须使你能抢在竞争对 手之前行动。
未知的
数据挖掘要产生新的信息。如果过程只是传递 一些无关紧要的结果，那么数据挖掘的商业动 力就会消失。这就是区分验证和探索的性质。
数据挖掘受多学科的影响
数据挖掘是一 个交叉科学领 域，受多个学 科影响，包括 数据库系统、 统计、机器学 习、可视化和 信息科学。
一个比较正式的数据挖掘的定义
高层次上的主动式自动发现方法，被称为发现驱动型知识发现。 从数据中提取正确的、有用的、未知的和综合的信息并用它进
行决策的过程。 数据挖掘的相关学科是统计理论、数据库技术和人工智能。 前Business Objects的Todd Rowe曾表示：“从技术上讲，甚至