商务智能分类算法分析
商业智能与数据分析方法
明确需求
在选择商业智能解决方案之 前，企业需要明确自己的需 求和目标，以便选择最合适 的方案。
评估功能
根据需求评估不同商业智能 解决方案的功能和性能，选 择能够满足企业需求的方案 。
考虑成本
在选择商业智能解决方案时 ，企业需要综合考虑成本因 素，包括软件购买费用、实 施费用、维护费用等。
参考案例
了解其他企业使用类似商业 智能解决方案的案例和经验 ，以便更好地选择适合自己 的方案。
数据仓库
集成了多个数据源的数据存储 系统，可以对数据进行清洗、 整合和转换，使得数据更加规
范化和易于分析。
数据挖掘
通过算法和模型对数据进行分 析和挖掘，发现数据中的潜在 规律和趋势，为企业决策提供
支持。
数据挖掘常用算法
关联规则挖掘、聚类分析、分 类与预测、时序模式挖掘等。
在线分析处理（OLAP）技术
06
商业智能的未来发展 趋势与挑战
人工智能技术在商业智能中的应用前景
1 2
自动化数据分析
利用机器学习技术，商业智能系统可以自动分析 大量数据，发现隐藏的模式和趋势，为决策提供 支持。
智能预测
基于历史数据和当前趋势，人工智能技术可以帮 助企业预测未来市场变化，制定相应策略。
3
个性化推荐
通过分析用户行为和偏好，商业智能系统可以为 用户提供个性化的产品和服务推荐，提高客户满 意度。
商业智能的发展经历了多个阶段，从早期的报表和查询工具 ，到后来的数据仓库、OLAP技术和数据挖掘等，不断推动着 企业数据管理和分析的进步。
商业智能的核心价值
提高决策效率
商业智能能够快速提供准确、全面的 数据信息，帮助决策者更好地了解企 业运营状况和市场趋势，从而做出更 快速、更准确的决策。
商务智能理论与应用5-决策树概要
1
2019/2/16
一、分类(Classification)
1、分类的意义
数据库 分类模型— 决策树 分类模型— 聚类
预测
2
了解类别属性 与特征
2019/2/16
2、分类的技术
（1）决策树
数据库 分类标记 Female 年龄 <35 否
3
性别 Male 婚姻 未婚 否 已婚 是
IF性别=Female AND家庭所得= 低所得THEN购买RV房车=否 IF性别=Female AND家庭所得= 小康THEN购买RV房车=否 IF性别=Female AND家庭所得= 高所得THEN购买RV房车=是
IF性别=Male AND年龄<35 THEN购买RV房车=否
IF性别=Male AND年龄≧35 THEN购买RV房车=是
32
63
中
老
高
中
是
否
良
优
买
不买
1
老
中
否
优
买
决策树算法
第2-1步计算年龄的熵
计 数
64 64 128 60 64 64 64 128 64 132 64
年龄
青 青 中 老 老 老 中 青 青 老 青
收入
高 高 高 中 低 低 低 中 低 中 中
学生
否 否 否 否 是 是 是 否 是 是 是
信誉
良 优 良 良 良 优 优 良 良 良 优
决策树算法
第3步计算收入的熵
计 数
64 64 128 60 64 64 64 128 64 132 64
年龄
青 青 中 老 老 老 中 青 青 老 青
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。
商业智能系统中的数据挖掘算法综述
商业智能系统中的数据挖掘算法综述随着互联网技术的快速发展，数据成为了现代商业发展的主要资源。
而商业智能系统（Business Intelligence System）则是其中的一项重要技术，它通过对海量数据的集中存储、处理和分析，提供给商业决策者各类重要信息，帮助他们更好地做出商业决策。
而数据挖掘算法则在这个过程中起着很重要的作用。
一、商业智能系统的作用商业智能系统是一种集成的数据管理系统，可以对各种类型的数据进行全面的分析，包括历史数据、实时数据和未来的预测数据等等。
商业智能系统可以为企业管理和决策提供更加科学的依据，帮助企业发掘新的商业机会，减少商业风险，提高企业经济效益等。
在商业智能系统中，一个重要的环节就是数据挖掘。
这是通过利用数据挖掘算法，从海量的数据中发现和分析有用的信息，以便更好地进行商业决策。
下面我们具体看一下商业智能系统中常用的数据挖掘算法。
二、商业智能系统中的数据挖掘算法1.分类算法分类算法是处理分类问题的一种方法，其主要思想是通过分类模型，将数据分成不同的类别。
商业智能系统中使用分类算法的场景比较多，比如分类顾客类型、分类商品等，这样可以让商家更好地了解客户需求，进而做出更好的商业决策。
常用的分类算法有决策树、神经网络、支持向量机等。
2.聚类算法聚类算法的作用是将数据划分为具有相似特征的群体。
聚类算法常用于市场分析、用户行为分析等场景。
它可以将客户群分成不同的分类，让商家更好地了解与服务客户，也可以分析市场的细分情况，以便更好地制定营销策略。
常用的聚类算法有K-Means、层次聚类等。
3.关联规则算法关联规则算法是用来找出数据中的因果关系，比如在超市购物中，如果一个人购买了牛奶，那么直接关联的是购买麦片的概率比较高。
商业智能系统在处理购物数据时经常使用关联规则算法，这样可以更好地了解顾客消费行为，进而为商家制定更好的促销活动。
常用的关联规则算法有Apriori算法、FP-growth算法等。
商务智能分析案例分析
商务智能分析案例分析商务智能分析是指通过在线分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）和其他商务智能工具，将企业内部和外部的数据整合、分析和应用，帮助企业决策者更好地了解市场动态和企业运营状况，制定更合理的商务战略，提高企业的运营效率和竞争力。
以下是一个商务智能分析案例：公司A是一家制造业企业，主营产品是电视机。
该公司希望通过商务智能分析来进行销售业绩分析和市场预测，以实现销售额的稳定增长。
首先，该公司建立了一个数据仓库，用于整合和存储来自不同部门和不同系统的数据，包括销售数据、市场数据、生产数据和客户数据等。
然后，公司A使用OLAP工具对销售数据进行分析。
通过OLAP，他们可以从不同的维度（如时间、地区、产品型号）对销售数据进行切片和钻取，了解销售额、销量和市场份额等指标的变化趋势和影响因素。
例如，他们发现一些特定地区的销售额出现下滑，通过进一步分析发现是由于竞争对手推出了新产品导致的。
此外，公司A还使用数据挖掘技术对市场数据进行分析。
他们利用数据挖掘算法，挖掘出潜在的消费者行为模式和市场趋势。
例如，他们发现在一些特定时间段，年轻人更倾向于购买大屏幕电视机，并在广告宣传中加大了对该目标消费群体的推广力度。
最后，公司A通过商务智能分析实现了销售额的稳定增长。
他们能够及时了解市场变化和竞争趋势，精确预测市场需求，并及时调整自己的产品和营销策略。
他们在市场中保持了竞争优势，提高了销售额和市场份额，实现了可持续发展。
通过上述案例可以看出，商务智能分析对于企业的决策制定和运营管理具有重要的作用。
它可以帮助企业快速获取和分析大量的数据，发现数据背后的规律和关联，为企业提供决策支持和战略指导，从而提高企业的竞争力和创造力。
商务智能理论与应用6-k-means算法
其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的最大值和 最小值。例如，将示例中的元素规格化到[0,1]区间后，就变 成了X’={1,0,1}，Y’={0,1,0}，重新计算欧氏距离约为1.732。
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二元变量
2020/10/16
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二元变量相异度-实例
2020/10/16
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分类与序数变量
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向量对象
2020/10/16
对于向量，由于它不仅有大小而且有方向，所 以闵可夫斯基距离不是度量其相异度的好办法， 一种流行的做法是用两个向量的余弦度量，其 度量公式为：
其中||X||表示X的欧几里得范数。要注意，余 弦度量度量的不是两者的相异度，而是相似度！
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聚类分析方法的分类
划分方法 层次方法 基于密度的方法 基于网格的方法 基于模型的方法 基于约束的方法
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用调整后的中心点再 次进行聚类，得到：
第二次迭代后的结果 为：
中国C，日本A，韩国A， 伊朗A，沙特A，伊拉 克C，卡塔尔C，阿联 酋C，乌兹别克斯坦B， 泰国C，越南C，阿曼C， 巴林B，朝鲜B，印尼C。
2020/10/16
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2020/10/16
结果无变化，说明结果已收敛，于是给出最终聚类结果： 亚洲一流：日本，韩国，伊朗，沙特 亚洲二流：乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜 亚洲三流：中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南，
大数据时代的商务智能分析技术研究
大数据时代的商务智能分析技术研究在大数据时代的到来下，商务智能（BI）已成为企业决策制定中不可或缺的一部分。
商务智能分析技术的应用，帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，并转化为可用的洞察力，为企业带来竞争优势。
本文将深入研究大数据时代的商务智能分析技术及其应用。
商务智能分析技术是指通过数据分析、数据挖掘和可视化等技术手段，将庞大的数据转化为可理解和利用的信息。
它能够帮助企业快速识别趋势、发现关联、评估绩效，并基于这些信息做出更明智的决策。
在大数据时代，商务智能分析技术的应用范围更加广泛，个性化推荐、精确营销、风险管理等领域都离不开商务智能的支持。
一项核心的商务智能分析技术是数据挖掘。
通过应用数据挖掘技术，企业能够发现隐藏在庞大数据背后的模式和规律。
数据挖掘技术有多种方法，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
聚类技术可以将数据集按照相似性进行分组，帮助企业了解客户群体的特征和需求。
分类技术可以根据已知的数据训练模型，将新的数据分类到预定义的类别中，例如识别电子邮件中的垃圾邮件。
关联规则挖掘可以发现数据集中的关联关系，例如购买某种产品的人也倾向于购买另一种产品。
通过数据挖掘技术，企业可以更全面地了解客户的需求和喜好，进一步提升产品和服务的质量。
商务智能分析技术的另一个重要应用是可视化分析。
可视化是通过图表、图形和仪表板等方式将数据转化为可理解的视觉形式。
通过可视化技术，企业能够更直观地理解数据背后的趋势和模式，从而做出更明智的决策。
仪表板是一种常用的可视化工具，它将多个指标和关键数据集成在一个界面中，并以图形和图表的形式展示出来。
通过仪表板，企业可以及时监控业务绩效、了解趋势和预测未来发展。
而交互式可视化工具则可以让用户自定义视图和操作，更加灵活地探索数据。
除了数据挖掘和可视化技术，商务智能分析技术还包括预测分析和自然语言处理等领域。
预测分析是通过建立数学模型和算法，预测未来的趋势和结果。
例如，通过历史销售数据和市场因素，可以建立销售预测模型，预测未来的销售额和需求变化。
商务智能-关联分析
的模式，与数据挖掘系统交互。
➢ 基于模板的方法( template-based approach)这种方法允许用户限制挖掘算法提取的模式类型。只把满 足用户指定的模板的规则提供给用户，而不是报告提取所有模式。
➢ 主观兴趣度度量(subjective interestingness measure)主观度最可以基于领域信息来定义，如概念分层 或商品利润等。然后，使用这些度量来过滤那些显而易见和没有实际价值的模式。
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4 关联规则评价
主观标准 通过主观论据可以建立主观度量的标准。如果一个规则不能揭示料想不到的信息或提供导致有益的行动 的有用信息，则主观认为该规则是无趣的。在评估关联规则时，将主观信息加入到规则的评价中是一件比 较困难的事情，因为这需要来自相关领域专家的大量先验信息作为支持。常见的将主观信息加入到规则发 现任务的方法有以下几种： ➢ 可视化（visualization）这种方法需要友好的环境，保持用户参与，允许领域专家解释和检验被发现
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2024/2/10
3 关联分析常用算法
Apriori算法是一个采用候选消除的算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，这导致该算法在 面临大数据集时效率低下。为了解决该问题，一个新的关联规则挖掘算法FP-Growth被提出。 FP-Growth算法思想：把数据集中的事务映射到一棵FP-tree上面，再根据这棵树找出频繁项集。FPGrowth算法被用于挖掘频繁项集，将数据集存储为FP树的数据结构，以更高效地发现频繁项集或频 繁项对。相比于Apriori算法对每个潜在的频繁项集都扫描数据集，判定是否满足支持度，FP-Growth 算法只需要对数据库进行两次遍历，就可以高效发现频繁项集，因此，它在大数据集上的速度要优 于Apriori算法。
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商务智能方法与应用
第4章 分类 Chapter 4: Classification
©Liu Hongyan
Principles and Applications of Business Intelligence
4
Principles and Applications of Business Intelligence
分类及其相关的基本概念
Chap 4 ： 分类
分类（classification）：总结已有类别的对象的特点 并进而进行未知类别对象的类别预测的过程
用给定的训练集用来建立一个分类模型（或称分类 器），所建立的分类模型用来预测数据库中类标号未 知的数据元组的类别。
no
Tom Assistant Prof 2
no
MerlisaAssociate Prof 7
no
NAME RANK
YEARS TENURED GeorgeProfessor
5
yes
Mike Assistant Prof 3
no
JosephAssistant Prof 7
yes
Mary Assistant Prof 7
5
yes
Anne Associate Prof 3
no
Joseph Assistant Prof 7
yes
10
Principles and Applications of Business Intelligence
分类：构建模型
Training Data
Chap 4 ： 分类
Classification Algorithms
❖分类算法的应用领域
Chap 4 ： 分类
营销策略
市场预测
人口、收入、信用 ——购买力
地点、产品、折扣
信用评分 ——促销效果
性别、年龄、
CRM
婚姻状况、收入
性别、收入、兴趣 ——信用等级
——偏好产品类型
信息管理学院
8
Principles and Applications of Business Intelligence
NAME RANK
yes
NAME RANK
YEARS TENURED
Bill Professor
2
yes
Tom Assistant Prof 2
no
Jim Associate Prof 7
yes
Merlisa Associate Prof 7
no
Dave Assistant Prof 6
no
George Professor
▪ 分类器（classifier) ▪ 训练数据集（training dataset）
分类属性（class label attribute），每个取值称为一个类别 （class label）
属性，用于描述一个对象的某个特性或性质
▪ 测试数据集（testing dataset）
6
Principles and Applications of Business Intelligence
分类算法
❖ The k-means algorithm
❖ The Apriori algorithm
❖ Expectation–Maximization
❖ PageRank
❖ AdaBoost
信息管理学院
2
Principles and Applications of Business Intelligence
✓ 训练数据集由一组数据库元组（称为训练样本、实例或 对象）构成
✓ 样本形式为（v1，v2，…，vn；c），
其中vi表示属性值，c表示类标号。
信息管理学院
5
Principles and Applications of Business Intelligence
分类及其相关的基本概念
Chap 4 ： 分类
Chap 4 ： 分类
✓ 分类属于有监督学习还是无监督学习？
有监督学习 （classification）
训练集是带有类标签的； 新的数据是基于训练集进行 分类的
无监督学习 （clustering）
训练集是没有类标签的；提供一组属性，然后寻找出 训练集中存在的类别或者聚集
信息管理学院
7
Principles and Applications of Business Intelligence
9
30-50 男
20
离异 否
10
>50
女
96
离异 否
11
>50
女
80
单身 否
12
>50
男
50
单身 是
13
>50
女
80
离异 否
14
>50
男
92
离异 是
9
Principles and Applications of Business Intelligence
分类方法
Chap 4 ： 分类
▪ Lazy
NAME RANK
分类及其相关的基本概念
Chap 4 ： 分类
训练数据集
客户编号 年龄 性别 年收入（万） 婚姻 豪华车
1
<30
女
2
<30
男
3
<30
男
4
<30
女
5
30-50 女
86
已婚 否
65
单身 否
90
离异 否
75
已婚 否
82
已婚 是
6
30-50 男
91
已婚 是
7
30-50 女
200
离异 是
8
30-50 女
40
单身 否
YEARS TENURED
Mike Assistant Prof 3
no
▪ Eager
Mary Assistant Prof 7
yes
Bill Professor
2
yes
构建模型
Jim Associate Prof 7
yes
Dave Assistant Prof 6
no
测试、使用模型
Anne Associate Prof 3
主要内容
▪ 4.1 概念 ▪ 4.2 决策树分类方法 ▪ 4.3 朴素贝叶斯分类方法 ▪ 4.4 k近邻分类方法 ▪ 4.5 分类性能的度量
Chap 4 ： 分类
3
Principles and Applications of Business Intelligence
Chap 4 ： 分类
4.1 基本概念
1
Principles and Applications of Business Intelligence
数据挖掘十大算法
Chap 4 ： 分类
❖ C4.5 ❖ CART
决策树分类算法
❖ Naive Bayes
❖ k-nearest neighbor classification
❖ Support vector machines