商务智能应用案例
商务数据挖掘与应用案例分析
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1.3.1 数据挖掘任务 (4)
(5) 回归(Regression )分析
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分 析方法。其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。
(6) 序列模式(Sequential Pattern)挖掘
序列模式挖掘是指分析数据间的前后序列关系，包括相似模式发现、 周期模式发现等。其应用领域包括客户购买行为模式预测、Web访问 模式预测、疾病诊断、网络入侵检测等。
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客户流失分析
在激烈竞争的市场，往往采取名目繁多的促销活动和层 出不穷的广告宣传来吸引新客户、留住老客户； 研究发现：发展一个新客户比保持一个老客户的费用要 高出5倍以上。 客户流失分析是以客户的历史消费行为数据、客户的基 础信息、客户拥有的产品信息为基础，通过研究综合考 虑流失的特点和与之相关的多种因素，以此建立可以在 一定时间范围内预测客户流失倾向的预测模型，以便对 流失进行预测、并对流失的后果进行评估
挖掘 。
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1.3.1 数据挖掘任务 (2)
(1) 聚类(Clustering)分析
“物以类聚，人以群分”。聚类分析技术试图找出数据集中的共性和 差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪 些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。
(2) 分类(Classification)分析
பைடு நூலகம்
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智能搜索
Web信息检索，即搜索引擎，是能有效解决通过网络来快 速在用户输入关键词进行查询后 ，返回的是成千上万的相关结果，往往需要用户花费大量 时间浏览与选择，不能满足用户快速获取信息的愿望。因 此大量学者以及研究人员开始研究行业化、个性化、智能 化的第三代搜索引擎。
商务智能推动陕西电信实现精确化管理
经 过综合 评估和 比较 之后 ，
陕 西 电 信 认 定 Ｂ ＵＳｉ ｎｅ ｓｓ
解决方案 ：为数据和管理决策搭建桥梁 Ｏｂｅ ｔ 数 据 分 析 和 挖 掘 方 面 的解 决 方 案 最 为 ｊｃｓ在
基于 以上情况 ，陕西电信 决心尽快落 实中国 出 色 ，而 且 Ｂ 产 品 线 齐 全 、功 能 强 大 。给 陕西 电 ｌ
维普资讯
【 用案例】 应
商务智能推动陕西 电信实现精 确 化 管 理
中国电信 集 团陕西公 司 ｆ 丁支持 中心 主任 韩少敏
挑 战 ：数 据 “ 剩 ”而 价 值 不 足 过
陕西 电信拥 有 海量 的数据 资产 ，
但 却 很 难 挖 掘 出 迫 切 所 需 的 有 价 值 的
设进度 先后不 一 ，其 技术平 台也存 在较 大差 异 ，
造 成数据来 源不一 致、时点不一 致、口径 不一致 当前 的海 量 数据 ，为公 司 的精 确化 管理 和 营销
等 系 列 问题 ，使 得 数 据 出 现 不 准 确 、不 直 观 的 问 提 供 强 大支 持 ，从 而提 升客 户 满意 度和 企 业 自
凸 现 出来 。
这 些 问题 集 中表 现 在 几 个 方面 ， 首 先 是 数 据 量 的 爆 炸 式 增 长 。 系 统 平 台 的 数 据 者 、区 域 经 理 、 营 人 员 等 无 法 通 过 各 种 信 息 平 经
量 增长速 度每 个 月高达 ５ Ｏ Ｏ ＧＢ以 上 ，这 给 存 储
中国 电信集团陕西公司简介
陕 西 省 电信 公 司成 立 于 ２ ０ ０ ０年 ６月 １ 日 ， ８
信决定 选择用包 括Ｂ ｓｎ ｓ Ｏｂｅ ｔ Ｘ 、 ｙ ｔｌ ｕ ｉｅ ｓ ｊｃｓ ＩＣｒｓａ
第十三章 商务智能
这些产品?
时间序列预测
聚类分析
分类（如决策树） 是，否
商务智能可以做什么？
顾客分析
提供头10%利润的顾客有什么特点? 购买产品或服务三个月后顾客的流失率是多少? 过去六个月里比平均消费额高两个百分点的都是
1.1 商务智能是什么？
Data
Information
Knowledge
“电子技术到来以后，人延伸出（或者说在体外 建立了）一个活生生的中枢神经系统。”
——麦克卢汉，《理解媒介》
一个平常饮料店的故事
1993年前，店里卖的饮料只有啤酒、可口可乐和北冰洋汽水 进货出货老板在一个旧本子上记录
一个平常饮料店的故事
1.5 商务智能的主要应用行业
制造业：可以在销售/营销方面采取更主动的行动以吸引客户，预测需 求，及时订货和补货，实时了解供应商和代理商的情况，优化调度、配 送和运输过程，实现低库存水平。
经贸业：有效获取、使用信息，提高效力。
保险业：根据投保品种、投保人等历史数据，合理设定储备金数额、 保险金标准，进行风险分析和损益判断，提供个性化保险服务
13.提升各方面商务绩效-这是商务智能在企业内部的最高目的 和作用，有效的商务智能系统和技术能够帮助企业提升各个方 面的绩效：财务的和非财务的，前台的和后台的，企业内的和 供应链内的，组织的和个人的
14.增强综合竞争力的——这是商务智能在企业中的最高目的和 作用。
1.2 商务智能的结构
Act Experience
数据迷雾铺天盖地
美国MCI是跨国的电信公司，长途电话客户2亿，电脑里数据存 了5TB，每月还增加300GB。
商务智能技术概述教案(3篇)
第1篇课时：2课时教学目标：1. 理解商务智能的基本概念和作用。
2. 掌握商务智能技术的核心组成部分。
3. 了解商务智能技术的应用领域和发展趋势。
4. 培养学生运用商务智能技术解决实际问题的能力。
教学重点：1. 商务智能的基本概念和作用。
2. 商务智能技术的核心组成部分。
3. 商务智能技术的应用领域。
教学难点：1. 商务智能技术核心组成部分的理解。
2. 商务智能技术的应用领域和发展趋势。
教学准备：1. 多媒体课件2. 相关案例资料3. 教学互动环节设计教学过程：第一课时一、导入1. 通过提问引导学生思考：什么是商务智能？它在我们的生活中有什么作用？2. 引出课题：商务智能技术概述。
二、商务智能的基本概念和作用1. 讲解商务智能的定义：商务智能是一种通过数据分析和信息挖掘，为企业和组织提供决策支持的技术。
2. 分析商务智能的作用：a. 提高决策效率：通过数据分析和挖掘，为企业提供实时、准确的决策依据。
b. 降低运营成本：优化资源配置，提高运营效率。
c. 增强竞争力：为企业提供市场洞察，助力企业战略制定。
三、商务智能技术的核心组成部分1. 数据仓库：讲解数据仓库的定义、作用以及构建方法。
2. 数据挖掘：介绍数据挖掘的概念、流程和常用算法。
3. 数据可视化：讲解数据可视化的定义、作用以及常用工具。
四、案例分析1. 以某企业为例，展示商务智能技术在企业运营中的应用。
2. 分析案例中商务智能技术的优势。
第二课时一、商务智能技术的应用领域1. 介绍商务智能技术在金融、零售、制造、医疗等领域的应用。
2. 分析各领域应用商务智能技术的优势和挑战。
二、商务智能技术的发展趋势1. 介绍大数据、云计算、人工智能等新兴技术在商务智能领域的应用。
2. 分析商务智能技术的发展趋势。
三、总结与拓展1. 总结商务智能技术的基本概念、核心组成部分、应用领域和发展趋势。
2. 拓展思考：如何将商务智能技术应用于实际工作中，为企业创造价值。
电子商务案例分析(5篇)
电子商务案例分析(5篇)电子商务案例分析(5篇)电子商务案例分析范文第1篇【关键词】电子商务；教学改革；问卷一、电子商务案例分析课程教学概述（一）课程的重要性课程是对各种典型电子商务案例的分析讨论，揭示电子商务活动的内在规律。
教学中所使用的案例可以分为已解决问题案例、待解决问题案例和设想问题案例[1]。
课程重要性表现在：通过合适的电子商务案例教学，可以加深同学对电子商务理论学问的理解，做到理论与实践应用力量有机结合；通过老师和同学对案例的争论，发散思维，激发同学的灵感，达到理论联系实际的效果[2]；与此同时，本课程教学也是素养教育的有效途径。
（二）教学中存在的问题综合目前的教学状况，课程的教学过程中存在一些不足，不能反应技能型人才培育的要求。
重讲授少熬炼。
目前，电子商务案例分析的教学方法偏重讲授的“填鸭式”的教学方法，激发同学爱好的方法较少。
这种教学模式既限制了课堂的信息，又限制了同学的思想空间，不利于调动同学学习的乐观性[3]。
教材内容更新不准时。
电子商务案例的涉及多个相关学问领域，难以总结概括，因此电子商务的案例总结滞后于电子商务的实际进展，再加上作为教材，从教材的编写到出版使用，时间周期较长，而电子商务的进展速度较快，这样更加使得教材的内容跟不上行业的实际进展[4]。
教学内容重点不清楚。
面对一个案例，把握不了详细的教学内容，分不清重点学习的是商务还是技术或者是管理。
这不利于老师的教学，也不利于同学对学问的把握。
另外教学考核形式单一，过于注意卷面成果，这与素养的培育和实践力量熬炼的要求具有很大的差距。
案例较为片面。
教材中基本都是胜利案例，经典失败案例几乎没有。
从学习的角度来说不利于同学的对比和思索。
二、电子商务案例分析教学调查讨论为了解课程的教学与学习状况，以便有针对性的进行教学实践和改革，提高教学质量，笔者对所在学校该门课程进行了问卷调查。
以下就详细的调查状况做出分析。
此次调查共发放问卷269份，回收269份，回收率为100%。
大数据分析与商务智能应用
大数据分析与商务智能应用随着信息时代的到来，数据的量和种类不断增加，这种大规模的数据被称为大数据。
对于商业领域而言，大数据的应用可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，进行更加精准的决策和商业分析。
同时，商务智能作为一种数据分析和决策支持的工具，也是企业应对竞争和变革的重要手段。
本文就大数据分析和商务智能应用进行深入探讨。
一、大数据分析1.1 大数据的定义大数据是指数据量巨大、种类繁多、处理速度高、价值密度低的数据，常见的数据来源包括社交媒体、传感器、网络日志、机器生成数据等。
1.2 大数据的价值大数据的价值在于，它可以帮助企业发现市场趋势、客户需求，洞察业务模式和效率，发现最佳实践和决策。
1.3 大数据分析的技术大数据分析的技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、数据可视化等。
这些技术可以帮助企业从数据中获取有用的信息，从而做出更加精准的决策。
1.4 大数据分析的应用大数据分析在商业领域有着广泛的应用，比如市场分析、客户关系管理、产品研发、供应链管理等。
二、商务智能2.1 商务智能的定义商务智能是指一系列用于支持企业决策的技术和工具。
它可以帮助企业分析和理解市场、客户、业务和运营。
2.2 商务智能的价值商务智能的价值在于，它可以帮助企业更加有效地管理业务和进行决策。
企业可以通过商务智能工具获取关键指标和趋势，对业务模式和过程进行优化和改进。
2.3 商务智能的技术商务智能技术包括数据仓库、在线分析处理、查询和报告工具、数据可视化等。
这些技术可以帮助企业从多个角度对业务数据进行分析和探索，帮助企业决策者更好地了解业务情况。
2.4 商务智能的应用商务智能在企业业务关键领域的应用非常广泛，比如销售分析、市场趋势分析、客户分析、供应链管理、风险管理等。
这些应用可以帮助企业更加精准地做出决策和优化业务流程。
三、大数据分析和商务智能的结合应用3.1 大数据与商务智能的整合将大数据和商务智能进行整合，可以让企业更加有效地利用数据来洞察业务，并进行决策。
工程机械行业解决方案_案例
全面体现行业
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其他业 务系统
Excel
三一集团商务智能二期总体解决方案
三一报表体系架构设计
财务管理： ➢财务会计 ➢成本会计 ➢获利能力分析 ➢现金管理 ➢财务合并 ➢财务指标综合分析
人力管理： ➢人力管理 ➢劳动力管理
人力
供应链管理：
➢采购管理
➢库存管理
供应链 ➢生产计划 客户关系及 生命周期
财务
客户关系及生命周期管理： ➢销售管理 ➢质量管理 ➢项目管理 ➢工厂维护
三一电气信息化规划
信息化基 本核心
集成与完 善
推广与提 高
构建-2010 核心基础实施（完成 增速机DMF，CRM， ERP，ECC系统基本 上线）
拓展-2011
加强各系统间集成， 完善功能和性能
提高-2012 外埠产业园全面推广
三一电气指标分析体系
高层分析体系 各部门指标体系
财务
成本
物料
生产
销售
三一电气SAP BI整体解决方案
三一电气 业务数据
分析层
业务合并系统
维：法定合并架构 维：管理合并架构
商务智能与大数据案例分析-SPSS
商务智能与大数据一、SPSS Statistics 案例分析（一个）1.打开软件，导入数据文件2.选择分析-描述统计-频率3.将教育水平拖入变量，同时设置Statistics参数4.点击确定得出结果：5.从结果可以看出该公司教育水平在15年人员占比最多。
6. 选择分析-相关-双变量7.将教育水平和起始薪金拖入变量，点击确定可得出结果，从结果可知两者相关信并非强关联。
二、SPSS Modeler 案例分析（两个）（一）贝叶斯网络案例1.打开软件，选择statistics源文件bankloan.sav2.将类型拖入流中，关联数据，双击进入参数选择，将default 角色改为目标。
3.将输出选项中表格节点拖入流，与类型数据关联4.将记录选项中选择节点拖入流，与类型数据关联，双击选择节点后，在条件中输入“default='$null$'”，同时模式选择丢弃。
5.将输出选项中贝叶斯网络节点拖入流，与选择节点关联后运行。
6.双击黄色default，显示结果。
（二）KNN案例1.打开软件，选择statistics源文件car_sales_knn_mod.sav2.将“表”节点附加到源节点，并单击运行3.添加类型节点到流中，并与源节点关联，同时将price到mpg角色设置为输入，其他角色设置为无，最后一个字段测量级别设置为标志，确保角色设置为输入。
单击读取值到流中，并确定4.将KNN节点附加到类型节点，同时打开KNN节点，在目标选项卡上，选择只识别最近相邻元素，单击设置选项卡。
5.在模型面板上，选中识别焦点记录复选框，选择partition 分区，然后运行。
6.点击黄色钻石型模型，检查输出结果7.检查预测变量空间和对等图可得出结论。
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商务智能应用案例
商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过软件工具和技术来收集、
整理、分析和展示企业数据，帮助企业管理者做出更明智的商业决策的过程。
随着信息技术的不断发展和普及，商务智能在各行各业得到了广泛的应用。
下面我们将介绍一些商务智能在不同领域的应用案例。
首先，商务智能在零售行业的应用。
在零售行业，商家需要根据顾客的购买习
惯和偏好来调整商品的陈列和定价策略，以提高销售额和利润。
通过商务智能系统，零售商可以收集和分析顾客的购物数据，包括购买记录、购物篮分析、顾客行为等，从而更好地了解顾客需求，提供个性化的商品推荐和定价策略，提升顾客满意度和忠诚度，实现销售的增长。
其次，商务智能在金融行业的应用。
在金融领域，商务智能系统可以帮助银行
和保险公司分析客户的信用风险、市场趋势、投资组合表现等数据，从而更好地管理风险、制定投资策略和开发新的金融产品。
例如，商务智能系统可以通过大数据分析，帮助银行识别高风险客户，防范信用卡欺诈，提高贷款的审批效率，降低不良贷款率，从而保护银行的资产和利润。
再次，商务智能在制造业的应用。
在制造业中，商务智能系统可以帮助企业实
时监控生产过程、设备状态、原材料库存等数据，及时发现生产异常和问题，提高生产效率和产品质量。
另外，商务智能系统还可以帮助企业分析市场需求和销售趋势，预测产品需求量，优化供应链管理，降低库存成本，提高交付效率，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
最后，商务智能在医疗保健行业的应用。
在医疗保健领域，商务智能系统可以
帮助医院和诊所分析患者的病历数据、诊疗方案、药物配方等信息，提高医疗服务的质量和效率。
例如，商务智能系统可以通过数据挖掘和模式识别技术，帮助医生诊断疾病、预测病情发展趋势，减少误诊率和治疗周期，提高患者的治疗满意度和生存率。
综上所述，商务智能在各行各业都有着广泛的应用。
通过商务智能系统，企业可以更好地了解市场和客户、优化业务流程、提高生产效率和产品质量，从而实现持续的竞争优势和商业成功。
随着信息技术的不断进步，商务智能将会在未来发挥更加重要的作用，为企业创造更大的商业价值。