商务智能方法与应用笔记
人工智能技术在商务智能中的应用与思考
人工智能技术在商务智能中的应用与思考近年来，人工智能技术的飞速发展，对商务智能领域也带来了革命性的变化。
商务智能系统主要用于对企业数据进行分析和挖掘，提供决策支持服务。
人工智能技术的运用则可以让商务智能系统更加智能化，拓展数据分析和决策支持的能力。
本文就人工智能技术在商务智能中的应用进行探讨，对其发展前景进行思考。
一、机器学习技术在商务智能中的应用机器学习是人工智能技术中的重要分支之一，其应用可以极大地提高商务智能系统的精确度和效率。
机器学习算法可以通过大数据集的学习和训练，自主提取出有用的特征和规律，实现数据分类、预测、聚类等多种功能。
以下是机器学习技术在商务智能中的应用案例：1.预测销售额：机器学习可以在历史数据的基础上，对未来销售额进行预测。
通过聚集销售数据、商品数据、市场数据等信息，运用分类、回归等机器学习算法，可以建立销售预测模型，预测出未来的销售额。
2.风险评估：风险评估是商业决策中一个非常重要的因素。
机器学习可以基于银行、保险等机构搜集的贷款记录、保险理赔记录等数据，建立风险评估模型，预测贷款违约概率或保险赔偿概率等，进而为商业决策提供参考。
3.推荐系统：个性化推荐是商务智能中的一个重要应用领域。
机器学习可以通过分析用户行为和喜好，为用户推荐更为符合其需求的商品和服务，从而提高用户体验，促进交易等。
二、自然语言处理技术在商务智能中的应用自然语言处理是人工智能技术中的另一重要分支，其应用可以让商务智能系统更加人性化和高效。
自然语言处理技术可以将自然语音转化为可计算的形式，从而让商务智能系统可以更自然地与人交互。
以下是自然语言处理技术在商务智能中的应用案例：1.语音识别：语音识别技术可以将人的语音转化为机器可识别的语言，提高商务智能系统的人机交互能力。
用户可以通过语音输入指令，系统能够自动解析并执行相关操作，提高工作效率。
2.智能聊天机器人：聊天机器人可以通过自然语言处理技术和人工智能技术相结合，与用户进行人机对话，并提供相应的服务。
45商务智能原理与应用第三章——维度建模
事实表 地域键 时间键 部门键 产品键 销售数量 销售金额
图1 星型模型
地域维 地域键
国家 省份 城市
时间维 时间键
年 季度
月 日
国家 A A
省份 城市 BC BD
• 星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作 了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分 类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升 数据仓库的处理能力。
表1
产品名称 产品类型 产品1 自行车
微型维度表
h_ID 产品类型
1
汽车
2
自行车
3
摩托车
起始时间 2018.7.1 2018.8.1 2018.9.1
截止时间 2018.8.1 2018.9.1 9999.12.31
表2
类型5：添加微型维度和类型1支架
类型5技术用于精确地保存历史属性值，并根据当前属性值报告历史事实。
而代理键通常是数据库系统赋予的一个数值，是自增 型的，按顺序分配，没有内置含义但也可以唯一地标 识一条维度信息。
代理建实现方法
1
使用数据库 赋值
• 大多数主要的数据库供应商实现了被称为递增键的代理 键策略。即，数据库中的表主键设为自增键。
• 一个常用的策略是使用整数列，第一条记录从1开始，
2
MAX() + 1
星型模型
当星型模型的维度表进一步层次化，就形成了雪花模型。
部门维 部门键
总公司 分公司 代理处
产品维 时间键 产品名称 产品描述 产品售价 产品质量
事实表 地域键 时间键 部门键 产品键 销售数量 销售金额
图2 雪花模型
地域维 地域键
国家 省份 城市
时间维 时间键
35商务智能原理与应用第五章——商务智能在零售业方面的应用
对于文件类型数据源
可以培训业务人员利用数据库工具 将这些数据导入到指定的数据库， 然后从指定的数据库中抽取。或者
还可以借助工具实现。
增量更新的问题
对于数据量大的系统，必须考虑增量 抽取。一般情况下，业务系统会记录 业务发生的时间，我们可以用来做增 量的标志,每次抽取之前首先判断ODS 中记录最大的时间，然后根据这个时 间去业务系统取大于这个时间所有的 记录。利用业务系统的时间戳，一般 情况下，业务系统没有或者部分有时
本地数据
Wrapper
数据源
Meta data SYBASE
Meta data ORACLE
Meta data 其他DBMS
Meta data 非关系型 数据库
商务智能原理与应用
-第五章
商务智能在零售业方面的应用
前请回顾
1
OLAP简介
2
OLAP多维数据分析
3
OLAP的分类
4
OLAP的体系结构
5
OLAP操作语言
6
OLAP多维数据分析
目录
零售管理业务优化
零售业案例
01
02
03
04
顾客关系管理
日常经营分析
零售业的主要问题
零售业的主要问题 门店数量庞大、商品品种多样以及客流、会员等信息，使得数据的规范清洗和分析变得更复杂； 各业务系统拥有自己独立的统计口径和统计指标，各自独立互不协调； 报表多以静态数据呈现，无法满足用户灵活动态的任意视角的分析要求； 人工报表消耗大量人力，但无法迅速而精准的响应业务异常情况；
总述
总部服务器 Trans传输程序
Sybase复制
备份服务器
Sybase复制程序
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。
45商务智能原理与应用第二章——数据仓库
数据分析与挖掘
数据仓库 数据源
02
ETL处理过程
什么是ETL
➢ETL（Extract-Transform-Load）是将联机事务处理系 统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过 程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据 整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL是构建 数据仓库的重要过程。
使用频率
• 数据库存储的是联机事务处理的操作数据，通常联机事务处理每时每刻都 在进行着对数据的读写，对数据的使用频率较高。而数据仓库是为分析型系 统提供数据支持，一般是企业管理层或者决策者需要，使用频率较低。
数据库与数据仓库的区别
设计方式
• 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库 在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库1 数据库2 数据库3
ETL处理
数据仓库
数据仓库的特点
数据相 对稳定
• 数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询， 一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中 一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据库
System of Record 系统记录域
Housekeeping 内部管理域
Analysis Area 分析域
Summary of Area 汇总域
Feedback Area 反馈域
数据仓库数据模型架构
系统记录域 内部管理域
汇总域 分析域 反馈域
• 这部分是主要的数据仓库业务数据存储区，数据模型在这里确保数 据的一致性。
处理性能
• 联机事务处理系统涉及频繁、简单的数据存取，因此对数据库的性能要求 较高，需要数据库在短时间内做出响应，而分析型系统对响应的时间要求不 是那么苛刻，有的分析甚至可能需要几个小时。
《Power BI商务智能数据分析》读书笔记思维导图
目录
05 第4章 可视化报表设 计
07 底封
06
第5章 Power BI在 线报表服务
《PowerBI商务智能数据分析》是一本教你用MicrosoftPowerBI分析处理经营业务数据的教程。 《PowerBI商务智能数据分析》从职场实战出发，精选作者线下培训课程精华，能够帮助企事业单位各部门数据 分析人员，通过图形化工具界面，轻松完成大数据处理与可视化交互分析。《PowerBI商务智能数据分析》共分 为5章，帮助你从商业智能、数据可视化分析的最新技术入门按照数据分析流程，逐步完成数据清洗与预处理、 建立数据分析模型、可视化报表设计、在线报表发布等工作。MicrosoftPowerBI以互联网思维打造产品，桌面 端免费，每月迭代更新，本书中的PowerBI桌面版与Online版操作界面以2020年更新版本为主。《PowerBI商 务智能数据分析》适合企事业单位数据分析人员阅读。
2.3 数据 结构调整
04
2.4 多表 格数据合并
06
2.6 总结
05
2.5 Excel Power Q u e r. . .
第3章 数据分析模型
3.1 数据模型介绍
3.2 建立模型关系结 构
3.3 日期表作用与编 辑
3.4 度量值计算
3.6 Excel数据模型 应用
3.5 新建计算表
3.7 总结
《Power BI商务智能 数据分析》
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思维导图PPT模板
本书关键字分析思维导图
报表
单位
智能
设计
人员
第章
数据模型
数据
可视化
分析 应用
总结
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence, BI）是指利用数据分析技术和信息技术来帮助企业进行决策和管理的过程。
随着大数据和人工智能技术的发展，商务智能已经成为企业发展的重要工具。
下面我们将介绍一些商务智能在实际应用中的案例，以便更好地理解商务智能的价值和作用。
首先，商务智能在零售行业的应用案例。
零售行业是一个典型的数据密集型行业，每天都会产生大量的销售数据、库存数据和客户数据。
利用商务智能技术，零售企业可以对这些数据进行分析，挖掘出消费者的购物偏好、商品的销售趋势等信息，从而更好地进行商品采购、促销活动和库存管理。
比如，一家超市可以通过商务智能系统分析出哪些商品的销售量呈现上升趋势，然后及时调整进货量，以满足消费者的需求，提高销售额。
其次，商务智能在金融行业的应用案例。
金融行业是一个风险管理和数据分析至关重要的行业。
商务智能技术可以帮助金融机构对客户的信用评分、贷款风险、投资组合等进行全面的分析，从而更好地控制风险，提高盈利能力。
比如，一家银行可以利用商务智能系统对客户的信用记录、财务状况等数据进行分析，及时发现潜在的信用风险，从而减少不良贷款的发生，保护银行的资产安全。
另外，商务智能在制造业的应用案例也非常广泛。
制造业是一个充满复杂生产过程和供应链的行业，商务智能可以帮助企业对生产数据、供应链数据进行分析，从而提高生产效率和降低成本。
比如，一家汽车制造商可以利用商务智能系统对生产线上的设备运行数据进行分析，及时发现设备的故障和停机情况，从而减少生产线的停工时间，提高生产效率。
最后，商务智能在市场营销领域的应用案例也非常值得关注。
市场营销是一个需要不断调整和优化的领域，商务智能可以帮助企业对市场数据、竞争对手数据进行分析，从而更好地制定营销策略和推广活动。
比如，一家互联网公司可以利用商务智能系统对用户的点击行为、购买行为进行分析，从而更好地了解用户的兴趣和需求，精准投放广告，提高营销效果。
商务智能原理与理论第八章——商务智能在教育方面的应用
学生是学校教学活动的主体之一， 通过收集学生学习情况、生活情 况等各方面信息，我们能够从这 些数据中地挖掘某些规律和趋向， 为学校的日常管理和教学工作提 供决策支持。
学生情况雪花状模型
商务智能实现学生信息分析
1 行为分析 商务智能可根据学生行为基准，监控行为指标，如出勤数 据、事故报告和纪律记录，以确定何时需要对学生进行干 预。
考生志愿
录取分析
考生报名 人数
考生成绩
投档过程
其 他……
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（3）
2 设计数据仓库逻辑模型
01.确定度量
逐个主题确定分析 的技术指标
02.确定事实数据粒度
采用双重粒度设计 方案
03.维度表设计
考生维度包括了考 生的基本属性，还 包括考生的一些关 键属性
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（4）
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（8）
3 设计数据仓库物理模型
表1 1 维度表设计
所有的维度表的主键用代理键
Text
数据源
外部数据 Text
内部数据
内部数据包括存放于操作型数据库中的各种业务数据和办公自动 化系统包含的各类文档数据，如学校财务处、科研处、设备处、人事 处、教务处、就业处、后勤处以及各个二级学院等部门数据库中。
1 财务处
内
2 科研处
部
数
3 ......
据
4 招生就业处
5 后勤处
外部数据
外部数据包括各类教育信息、外部统计和调研数据及文档等。
度
和相应的维度。
业务过程维 通常，总线矩阵的一行会产生几个相关的事实表，由此 度模型 可以从不同角度跟踪业务过程。
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商务智能方法与应用笔记
摘要：
一、商务智能的概述
1.定义与发展历程
2.商务智能的关键要素
二、商务智能方法论
1.数据挖掘技术
2.数据仓库与数据建模
3.数据可视化与报告
三、商务智能应用场景
1.销售与营销
2.供应链管理
3.客户关系管理
4.人力资源管理
四、实战案例分析
1.亚马逊的推荐系统
2.阿里巴巴的大数据决策
3.企业级商务智能解决方案
五、商务智能的未来发展趋势
1.人工智能与机器学习的融合
2.大数据技术的不断创新
3.云计算与边缘计算的支持
正文：
一、商务智能的概述
商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过运用先进的技术、方法和工具，对企业的海量数据进行挖掘、分析、可视化，从而为企业决策提供依据和指导的过程。
商务智能的发展历程可以追溯到20世纪50年代，随着信息技术的发展，商务智能逐渐成为企业竞争力的重要组成部分。
商务智能的关键要素包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。
二、商务智能方法论
1.数据挖掘技术：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。
常见数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析和文本挖掘等。
2.数据仓库与数据建模：数据仓库是用于存储、管理、分析大量结构化和半结构化数据的系统。
数据建模是将现实世界中的业务问题抽象为数学模型，并利用计算机程序进行求解的过程。
3.数据可视化与报告：数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示，使数据更加直观易懂。
数据报告则是将分析结果以文字、图表等形式呈现给用户。
三、商务智能应用场景
1.销售与营销：通过分析客户行为、购买习惯等数据，为企业制定精准的营销策略和促销活动提供支持。
2.供应链管理：通过对供应链各环节的数据进行分析，实现对库存、物流、供应商等环节的优化管理。
3.客户关系管理：通过对客户数据的分析，提高客户满意度、忠诚度和维系率。
4.人力资源管理：通过对员工招聘、培训、绩效等方面的数据进行分析，优化人力资源配置。
四、实战案例分析
1.亚马逊的推荐系统：通过数据挖掘和机器学习技术，对用户的购物行为、浏览记录等进行分析，为用户推荐个性化商品。
2.阿里巴巴的大数据决策：阿里巴巴利用大数据技术对平台上的海量数据进行实时分析，为决策层提供有力支持。
3.企业级商务智能解决方案：SAP、Oracle等企业推出的商务智能解决方案，帮助企业实现数据驱动的决策。
五、商务智能的未来发展趋势
1.人工智能与机器学习的融合：AI和机器学习技术的发展，将为商务智能带来更多创新应用。
2.大数据技术的不断创新：随着物联网、云计算等技术的发展，商务智能将拥有更丰富的数据来源和处理能力。
3.云计算与边缘计算的支持：云计算和边缘计算技术将为商务智能提供更高效、稳定的计算能力。
总之，商务智能作为一种战略性的技术手段，对企业的发展具有重要意义。