商业智能
曾鸣 商业智能20讲
曾鸣商业智能20讲曾鸣商业智能20讲第一讲：什么是商业智能商业智能（Business Intelligence，缩写为BI）是一种通过技术和工具来收集、整理、分析和展现企业内部和外部数据以及相关信息的过程。
它能帮助企业管理层做出更明智的决策，并提高企业的效率和竞争力。
1.1 商业智能的定义和背景商业智能是指利用数据分析技术、数据仓库和数据挖掘等手段，将海量的数据转化为有价值的信息，为企业管理层提供决策支持和业务洞察。
商业智能的发展背景是信息技术的快速进步和企业数据爆发式增长，以及对数据分析的需求不断增加。
1.2 商业智能的领域和应用商业智能的应用领域广泛，包括但不限于市场营销、供应链管理、客户关系管理、风险管理等。
通过商业智能，企业可以更好地了解市场趋势，优化业务流程，提高客户满意度，降低风险等。
第二讲：商业智能的组成和基础知识商业智能由多个组成部分构成，其中关键的组成部分包括数据仓库、数据集成、数据挖掘、数据可视化等。
2.1 数据仓库数据仓库是存储大量数据的集中式库，用于支持商业智能分析和决策。
数据仓库通常包括数据提取、转换、加载（ETL）等过程，确保数据的准确性和一致性。
2.2 数据集成数据集成是将来自不同源头的数据整合到统一的数据仓库中的过程。
数据集成可以通过ETL工具、API接口等方式进行。
2.3 数据挖掘数据挖掘是指通过对大量数据进行分析和探索，发现隐藏在数据背后的规律和模式。
数据挖掘可以帮助企业发现市场机会、评估风险、挖掘潜在客户等。
2.4 数据可视化数据可视化是指以图表、图像等形式展示数据结果和分析，以便更直观地理解数据和发现新的洞察。
数据可视化可以通过报表、仪表盘、数据图表等方式呈现。
第三讲：商业智能工具和技术商业智能工具和技术是支持商业智能实施的关键。
常用的商业智能工具和技术包括数据分析工具、数据可视化工具、数据挖掘工具等。
3.1 数据分析工具数据分析工具可以帮助企业对数据进行探索和分析，并提供各种算法和模型来支持决策制定。
商业智能的概念和应用
商业智能的概念和应用商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种运用数据分析技术为企业决策提供支持的解决方案，在当今商业世界中担负着重要的角色。
本文旨在探讨商业智能的概念和应用，并分析其优缺点。
一、商业智能的概念商业智能的概念最早在上世纪八十年代被提出，它是指运用数据挖掘、OLAP、数据仓库等技术，将企业内部和外部的各种数据进行收集、分析和应用，以帮助企业管理者及决策者对业务发展的趋势、市场需求、客户行为等方面做出科学合理的决策。
商业智能的实现需要采用专业软件和硬件设备，使得数据集成、数据处理、数据分析和数据展示得以高效完成。
商业智能的核心理念是将企业内部和外部的海量数据转化为有用的信息，让数据发挥作用。
简单地说，就是让企业在决策时能够准确、及时、全面地了解其内部和外部环境，以便迅速调整策略或决策方案，从而增强企业的核心竞争力。
二、商业智能的应用商业智能的应用非常广泛，覆盖了几乎所有的行业和领域。
下面我们分别介绍其主要应用领域。
1、销售分析销售分析是商业智能运用的一个重要领域。
通过采集和分析客户信息、市场信息、销售数据等，企业可以更好地洞悉市场需求，把握商业机遇，提高销售业绩。
2、供应链管理供应链管理是对企业供应链中各个环节进行分析和优化的一项重要工作。
商业智能的运用可以加强对供应链上游和下游的控制，降低成本，提高效率。
3、客户关系管理客户关系管理一直是企业研究的重点，其运用商业智能可以更好地了解客户需求，有效地改进客户服务，并及时调整产品或服务策略，提高用户满意度。
4、财务分析财务分析是企业管理中不可或缺的环节，它是对企业收入和支出、经营成本和财务状况等方面展开分析。
商业智能的运用可以为企业提供全面的财务数据，及时反映企业财务状况，为管理者及决策者提供有力的数据支持。
三、商业智能的优缺点商业智能在应用中，其优点和缺点都比较明显。
1、商业智能的优点一方面，商业智能采用数据集成的方式，整合了企业内部和外部的各种数据源，减少了数据收集和管理的时间和成本。
2024版商业智能(BI)介绍
•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
商业智能的名词解释
商业智能的名词解释
嘿，朋友们！今天咱来聊聊商业智能呀！这商业智能啊，就好比是一个超级厉害的军师！你想想看，在商场上就如同在战场上，各种信息错综复杂，让人眼花缭乱。
而商业智能呢，它能把那些乱七八糟的信息都给整理得清清楚楚，明明白白的。
它能帮企业发现好多隐藏的宝藏呢！比如说，通过分析大量的数据，它能找到顾客的喜好和购买习惯，这不就像你特别了解你的好朋友喜欢吃啥一样嘛！然后企业就能根据这些来调整产品或者服务，让顾客更满意，这生意不就越做越红火啦！
商业智能还能让企业看到自己的优势和劣势在哪里。
就好像你知道自己哪门功课学得好，哪门需要加把劲一样。
企业可以针对这些来改进自己，变得更强更厉害呀！
而且哦，商业智能可不是随便说说的，它是有真本事的！它有各种厉害的工具和技术，能把那些海量的数据快速处理好，这速度，简直了！这就好比是一辆超级跑车，嗖的一下就冲出去了，快得让人惊叹。
你说企业要是没有商业智能，那不就像在黑夜里走路，摸不着方向嘛！有了它，就像是有了一盏明灯，照亮了前进的道路。
它能帮助企业做出更明智的决策，避免走弯路，少踩坑。
咱再打个比方，商业智能就像是一个经验丰富的老船长，能带着企业这艘大船在商海中稳稳地航行，避开那些暗礁和风浪。
它能让企业提前看到危险，做好准备，这多重要啊！
你看看那些成功的大企业，哪个不是把商业智能运用得炉火纯青的？他们靠着商业智能了解市场，了解客户，不断创新，才能一直走在前面呀！
所以啊，商业智能可不是什么花架子，它是实实在在能给企业带来好处的。
它能让企业变得更聪明，更有竞争力。
朋友们，你们说这商业智能是不是很神奇？是不是很值得我们去好好了解和利用呢？反正我是这么觉得的！。
商业智能原理
商业智能原理商业智能（Business Intelligence）是一个综合系统，它将数据分析、业务知识和决策支持等领域结合在一起，帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，并以此为基础做出战略和经营决策。
商业智能的原理涵盖了数据的收集、加工、分析和应用等方面，本文将详细介绍商业智能的原理与应用。
1. 数据收集商业智能的第一个步骤是数据收集。
在此阶段，企业需要收集各种来源的内部和外部数据，包括销售数据、客户数据、竞争对手数据、市场数据等等。
这些数据来自不同的渠道，包括企业内部系统、第三方数据供应商、社交媒体等。
数据收集是商业智能的基础，只有拥有准确、完整的数据，才能进行后续的分析和应用。
2. 数据加工数据加工是商业智能的重要环节。
在此阶段，企业需要对收集到的数据进行清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗包括处理缺失值、重复值和异常值等；数据整合是将来自不同来源的数据进行统一，确保数据能够进行比较和分析；数据转换包括将数据转化为可分析的形式，例如将文本数据转化为数值型数据。
3. 数据分析数据分析是商业智能的核心环节。
通过应用各种分析方法和技术，企业可以从大量数据中发现有价值的信息和模式，并从中获取商业洞察。
数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过数据分析，企业可以对市场趋势、竞争对手、产品表现等进行深入了解，为决策提供科学依据。
4. 数据应用数据应用是商业智能的最终目标。
通过将数据分析的结果应用于实际业务环境中，企业能够优化业务流程、改进决策过程、提高业务绩效。
数据应用可以是生成报表和可视化图表，为管理层和决策者提供直观的数据呈现；也可以是构建预测模型和优化算法，帮助企业进行有效的资源分配和运营管理。
商业智能的原理基于数据的价值和应用。
通过收集、加工、分析和应用数据，企业可以获取战略和竞争优势，提高决策的准确性和效率。
商业智能不仅可以帮助企业识别问题和机会，还可以为企业决策者提供实时的决策支持，使企业能够快速应对市场变化和竞争挑战。
商业智能系统考试试题
商业智能系统考试试题一、选择题（共50分）1. 商业智能系统是指通过技术手段解决商业问题、支持商业决策的一套系统和工具。
下面哪个不属于商业智能系统的关键组成部分？A. 数据仓库B. 数据分析C. 数据可视化D. 数据备份2. 在商业智能系统中，下面哪个工具可以用来将数据从多个来源整合到一个统一的数据仓库中？A. ETL工具B. OLAP工具C. 数据可视化工具D. 决策支持系统3. 商业智能系统的数据分析功能可以帮助企业进行哪些方面的工作？A. 销售预测B. 成本控制C. 客户关系管理D. 所有选项都正确4. 商业智能系统可以通过可视化方式呈现数据分析结果，下面哪个不属于常用的数据可视化工具？A. 折线图B. 柱状图C. 饼图D. 行列式图5. 商业智能系统的决策支持功能能够帮助企业进行哪些方面的工作？A. 市场定位B. 产品设计C. 供应链管理D. 所有选项都正确二、填空题（共30分）1. 商业智能系统的主要目标是提供有用的_____________，帮助企业做出更明智的决策。
2. 商业智能系统通过_____________、_____________和_____________等技术手段来实现数据分析。
3. 在商业智能系统中，数据仓库一般包括_____________、_____________和_____________等组成部分。
4. 在商业智能系统中，通过_____________和_____________等工具可以将数据可视化呈现。
5. 商业智能系统的决策支持功能可以通过_____________、_____________和_____________等方式来实现。
三、简答题（共20分）1. 请简要描述商业智能系统的应用场景，并举例说明。
2. 商业智能系统的技术架构包括哪些主要组成部分？请简要介绍每个组成部分的作用。
四、论述题（共50分）请就商业智能系统在企业决策中的作用发表你的观点，并提供相关案例或数据支持。
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。
商业智能概述
商业智能概述
商业智能（Business Intelligence，简称BI），是指利用软件工具
和专业技术对企业组织内的历史性和当前的数据进行分析和建模，以获取
有关企业的决策及行动指南的技术。
它是一种技术，在许多不同的领域都
受到了广泛应用，比如：制造、零售、消费品、金融、保险、汽车、联盟、通信和娱乐等等，它的目的是分析过去的数据，预测未来的趋势，帮助企
业有效地管理资源，增强收入、降低成本，以提高企业的效率和收益。
商业智能技术涉及到数据挖掘、预测分析、知识管理等方面，这些技
术可以帮助管理者更好地了解和管理企业的资源、产品、服务和运营情况，进一步加强企业发展能力。
商业智能系统技术的基本架构有以下几种。
第一种是数据仓库技术，
它是运用数据库技术构建企业组织的历史性和当前的数据仓库，并将历史
数据与当前数据进行整合，以便于更好地理解企业的历史发展和现状。
其
次是数据挖掘技术，它是采用模式识别算法对历史性数据进行深入挖掘，
以找出关联关系和隐藏规律，从而构建业务模型和分析模型，并对企业进
行有效的管理。
商业智能的基础知识和应用案例
商业智能的基础知识和应用案例商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指以数据为基础，通过信息技术手段进行数据分析、挖掘和利用，实现企业的决策支持和业务优化，提高企业的绩效。
商业智能的应用范围广泛，涉及到企业管理、市场营销、金融投资等领域。
商业智能的基础构成包括数据仓库、数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、报表分析和数据可视化等。
其中，数据仓库是商业智能的核心，它是指在企业内部进行的数据整合、清洗、结构化、存储和管理的过程，以满足企业的决策和分析需求。
数据挖掘是指在数据仓库中寻找有价值的信息，进行预测、分类和关联分析等，发现数据背后的隐含规律和知识。
OLAP是一种多维数据分析和查询工具，可以方便地进行数据切割、钻取和旋转等操作，以更直观、更高效地进行数据分析。
报表分析是指将数据以图表、列表、交叉表等形式进行呈现，以方便用户进行查看和理解。
数据可视化是通过图形化和可交互化的方式展示数据，可以帮助用户更加直观地理解数据的含义和价值。
商业智能的应用案例也很丰富。
在企业管理方面，商业智能可以帮助企业进行绩效评估、薪酬分析、人力资源管理等，以提高企业的效率和竞争力。
在市场营销方面，商业智能可以帮助企业进行客户分类、营销策略制定、销售预测等，以提高企业的营销效果和市场占有率。
在金融投资方面，商业智能可以帮助投资人进行股票分析、行情预测、投资组合管理等，以提高投资的收益和风险控制。
此外，在医疗、教育、政府等领域也都有广泛的商业智能应用。
以淘宝为例，其商业智能应用主要集中在数据仓库、数据挖掘和报表分析等方面。
淘宝通过数据仓库的建立和维护，实现对用户行为数据的采集、清洗和分析，从而为淘宝提供了充分的“数据资本”。
在数据挖掘方面，淘宝可以通过关联分析、分类和预测等方法，发现用户购买的偏好和趋势，提高商品的推荐和匹配效果。
在报表分析方面，淘宝可以通过各种图表和列表等形式，呈现用户行为数据和销售数据，以方便淘宝管理者进行实时的数据分析和决策。
商业智能简介
上图所示的体系结构由数据源、智能工具、应用系统、知识获取和行动四个 部分构成，简述如下：
1. 数据源系统：包括前后端OLTP（ On-Line Transaction Processing, 在线事
务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知 识和行动的操作对象。 2. 商业智能工具系统：包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持 工具OLAP 和数据挖掘工具。 • 数据仓库模型和构造工具—— 包括ETL（Extract / Transformation / Load） 工具和数据仓库模板、元数据交换、联合数据仓库和数据集市系统。这些工具用 于从操作系统和外部数据源系统中捕捉数据，经过数据加工和转换，最后将数据 装载进全局的或部门的数据仓库。 访问工具——包括应用接口和中间件，需求驱动数据的获得和分析，决策引擎 的模型、规则和度量等，使得客户工具能够访问和处理数据库和文件系统中的商 业信息。数据库中间件允许客户透明地访问后台各种异构的数据库服务器，Web 服务器中间件允许Web 客户连接到数据库中。这些产品用于管理终端用户感兴 趣的商业信息。一般采用三层信息存储，最高层次是数据仓库，数据仓库中集成 了全企业的商业信息；中间级是部门数据仓库，又叫做数据集市，这里存储了某 个商业单位、用户组或部门的商业信息，这些数据集市可以直接建立在企业操作 系统的基础上；结构的最低层次存储了根据用户和应用需求经过裁剪后的信息。 • 决策支持工具OLAP 和数据挖掘工具——包括了从基本查询和报表工具到先进 的在线分析处理再到信息挖掘工具的各类工具。所有工具都支持GUI 客户界面。 许多也可以在Web 界面上使用。现在，这些工具大多设计成能处理数据库产品 来的结构信息，但是将来需要对文件系统、多媒体、甚至邮件或Web 服务器上 的复杂的和非结构的信息。
对人工智能与商业智能的认识
对人工智能与商业智能的认识
人工智能(AI)和商业智能(BI)是当前科技领域的两大热点，但它们的功能和应用领域有着明显的差异。
人工智能是一种模拟人类智能的技术和方法，可以通过机器学习和深度学习等技术，使计算机系统具备一定的学习、推理、感知和解决问题的能力。
人工智能的应用范围非常广泛，包括自动驾驶、智能语音助手、智能客服、智能家居等等。
这些应用通过不断学习和优化，能够自主地做出决策和行动，从而极大地提高了生产效率和生活便利性。
而商业智能则是一种将数据转化为信息和知识的技术，它通过对企业数据的收集、整理、分析和可视化，帮助企业做出更明智的商业决策。
商业智能的核心是数据仓库和数据可视化技术，通过这些技术，企业可以快速地获取各种数据，并从中提取出有价值的信息。
商业智能的应用场景包括销售预测、库存管理、财务分析、市场研究等等。
虽然人工智能和商业智能都是为了提高效率和智能化程度而发
展起来的，但它们在应用范围和目标上有着明显的不同。
人工智能更侧重于模拟人类的智能和思维过程，而商业智能则更侧重于利用数据为企业提供决策支持。
在实际应用中，人工智能和商业智能也可以相互结合，例如利用人工智能技术进行数据分析和可视化，或者利用商业智能技术优化人工智能系统的决策过程。
总的来说，人工智能和商业智能是两个不同的领域，但它们都有
着广阔的应用前景和发展空间。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，它们将会在更多的领域发挥出重要的作用。
商业智能和大数据分析的区别与联系
商业智能和大数据分析的区别与联系商业智能和大数据分析是当今商业领域中备受关注的两个概念。
虽然它们都与数据相关，但在实际应用中有着明显的区别和联系。
本文将探讨商业智能和大数据分析的区别与联系。
一、商业智能与大数据分析的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内外部数据进行收集、整理、分析和展示，帮助企业管理者做出决策的一套技术和工具。
商业智能强调的是对已有数据的利用，通过数据的挖掘和分析，帮助企业了解市场趋势、顾客需求以及产品销售情况等，为企业决策提供支持。
大数据分析（Big Data Analytics）是指对大规模数据集进行挖掘、分析和解释，以获得有价值的信息和洞察。
大数据分析侧重于处理海量的结构化和非结构化数据，利用机器学习、数据挖掘等技术，从中发现模式、趋势和关联，帮助企业预测未来发展趋势、优化运营和创新业务模式。
二、商业智能与大数据分析的区别1. 数据规模和来源：商业智能主要关注的是企业内部的数据，包括销售数据、财务数据、客户数据等。
而大数据分析则涉及更广泛的数据来源，包括社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。
大数据分析需要处理的数据规模更大、更复杂，需要借助分布式计算和存储技术。
2. 分析目的和方法：商业智能的目的是为了帮助企业管理者做出决策，通过对已有数据的分析，提供商业洞察和决策支持。
商业智能主要采用报表、仪表盘、数据可视化等方式，以直观的形式展示数据分析结果。
而大数据分析的目的是为了发现隐藏在大数据中的模式和趋势，通过机器学习、数据挖掘等技术，进行预测和优化。
3. 时间要求和反应速度：商业智能通常是基于历史数据的分析，对结果的要求相对较低，更注重对过去的总结和分析。
而大数据分析更加注重对实时数据的分析，要求更高的反应速度和实时决策能力。
大数据分析需要借助实时数据处理和流式计算等技术，能够快速响应市场变化和用户需求。
三、商业智能与大数据分析的联系尽管商业智能和大数据分析有着明显的区别，但它们也有一些联系和互补之处。
商业智能课程实验报告
一、实验背景随着大数据时代的到来，商业智能（Business Intelligence，BI）技术逐渐成为企业提高竞争力的重要手段。
本实验旨在通过实际操作，让学生熟悉商业智能的基本原理、技术和应用，提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
二、实验目的1. 熟悉商业智能的基本概念、原理和流程；2. 掌握商业智能软件的使用方法；3. 学会运用商业智能技术进行数据分析、挖掘和可视化；4. 提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
三、实验内容1. 数据采集与处理（1）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（2）使用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）进行数据存储和管理。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
四、实验步骤1. 数据采集与处理（1）确定实验所需数据，如销售数据、客户数据等；（2）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（3）将清洗后的数据导入数据库管理系统。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析，如计算均值、标准差等；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
五、实验结果与分析1. 数据采集与处理实验过程中，成功采集和清洗了实验所需数据，并导入数据库管理系统。
商业智能大数据分析
商业智能大数据分析在当今的商业环境中，数据的积累和分析变得日益重要。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种数据分析工具，它帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的商业决策。
商业智能大数据分析不仅仅是数据的简单收集，它涉及到数据挖掘、数据仓库、数据可视化等多个方面。
以下是商业智能大数据分析的详细内容。
首先，商业智能大数据分析的第一步是数据收集。
企业需要从内部系统和外部来源收集数据，这些数据可能包括销售记录、客户反馈、市场趋势等。
数据的质量和完整性直接影响到分析结果的准确性。
其次，数据存储是商业智能大数据分析的关键环节。
企业通常会建立数据仓库来集中存储和管理数据。
数据仓库不仅能够存储大量的数据，还能够提供数据的快速查询和分析功能。
接下来，数据清洗和预处理是确保数据分析准确性的重要步骤。
在这个过程中，需要剔除无效数据、填补缺失值、标准化数据格式等，以保证数据的一致性和可用性。
然后，数据挖掘是商业智能大数据分析的核心。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，企业可以从数据中发现潜在的模式和趋势。
例如，通过分析顾客购买行为，企业可以预测未来的销售趋势，或者发现潜在的市场机会。
此外，数据可视化是商业智能大数据分析的重要组成部分。
通过图表、图形和仪表板等形式，企业可以将复杂的数据分析结果直观地展示给决策者。
这不仅提高了决策的效率，也使得非技术人员能够更好地理解数据。
最后，商业智能大数据分析的实施需要跨部门的协作。
从IT部门到业务部门，每个团队都需要参与到数据分析的过程中，确保数据分析能够满足企业的实际需求。
综上所述，商业智能大数据分析是一个复杂的过程，它涉及到数据的收集、存储、清洗、挖掘和可视化等多个环节。
通过有效的商业智能大数据分析，企业可以更好地理解市场动态，优化业务流程，提高竞争力。
随着技术的不断进步，商业智能大数据分析将继续在商业决策中发挥重要作用。
商业智能的概念
商业智能的概念商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用现代信息技术、管理方法与统计技术，将分散在企业各个业务系统中的数据进行采集、整合、分析与挖掘，为企业高效决策和战略制定提供有力支持的一种智能化管理工具。
商业智能的核心目标是通过收集、整合和分析企业内外部各类数据，帮助企业形成真实可靠的决策依据，并为企业决策层提供全面、准确、及时的决策信息。
商业智能系统能够将大量的数据转化成有价值的信息，帮助企业识别市场需求、调整业务战略、优化运营管理、提高工作效率，实现可持续竞争优势。
商业智能的特点主要包括以下几个方面：1. 数据驱动：商业智能系统依赖于大量的数据，通过数据分析和挖掘，提取有价值的知识和信息。
2. 集成与整合：商业智能系统能够将来自多个来源的数据进行集成和整合，实现全面而准确的数据分析。
3. 多维分析：商业智能系统支持多维数据分析，能够从不同的角度对数据进行分析，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
4. 可视化展示：商业智能系统通过图表、报表、仪表盘等方式将数据以可视化的形式呈现，使决策者更容易理解和利用数据。
5. 实时性：商业智能系统能够及时地对数据进行处理和分析，提供实时的决策支持。
商业智能系统主要包括以下几个关键组成部分：1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是商业智能系统的核心，用于集成和存储来自各个业务系统的数据。
2. 数据清洗与整合：数据清洗与整合是指对数据进行清洗、去重、转换和集成，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析与挖掘：数据分析与挖掘是商业智能系统的核心功能，通过应用统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，发现数据中隐含的信息和规律。
4. 可视化与报表：可视化与报表是将数据以图表、报表等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据。
5. 决策支持：商业智能系统通过提供决策支持功能，帮助决策者进行分析和决策，并提供相应的预测和建议。
商业智能(BI)是什么一文讲透-2024鲜版
2024/3/28
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明确项目目标和范围
2024/3/28
确定业务需求
了解企业或组织的业务目标和挑战，明确BI项目需要解决的具体 问题。
定义项目范围
根据项目目标和业务需求，确定BI项目的实施范围，包括数据源、 数据分析内容、报表和仪表盘等。
设定成功标准
制定可衡量的成功标准，以便在项目实施过程中对项目成果进行评 估。
24
其他行业：教育、医疗等
教育行业
通过BI工具对学生学习数据进行分析和挖掘，教育机构可以发现学生的学习特点和需求，提供个性化的教 学方案和资源推荐。
医疗行业
利用BI技术对医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，降低医疗成本和风险。同 时，通过对患者数据的分析，医疗机构还可以提供个性化的健康管理方案。
提高决策效率
通过BI系统提供的数据分析和可 视化功能，企业可以快速准确地 了解市场、客户和竞争对手的情
况，为决策提供支持。
2024/3/28
优化业务流程
BI系统可以帮助企业发现业务流程 中的瓶颈和问题，提出优化建议， 从而提高业务效率和降低成本。
提升市场竞争力
通过BI系统对市场趋势和客户需求 的分析和预测，企业可以及时调整 市场策略和产品方案，提升市场竞 争力。
智能数据可视化 借助人工智能技术，BI系统可以自动生成适合特定数据集 的可视化图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
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大数据时代对BI影响和挑战
数据量爆炸式增长
大数据时代带来了海量的数据，要求BI系统能够处理和分析更大规模的数据集，提取有价值 的信息。
数据多样性
大数据包含各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，要求BI系统具 备处理和分析不同类型数据的能力。
商业智能在企业决策中的应用研究
商业智能在企业决策中的应用研究商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用数据分析、数据挖掘等技术，从企业内部和外部的各种数据源中提炼出有价值的信息，为企业决策提供科学依据和决策支持。
在当今信息化时代，商业智能在企业决策中的应用愈发重要。
本文将探讨商业智能在企业决策中的应用研究，并提供几个实际案例进行说明。
一、商业智能在企业决策中的重要性1. 提供数据分析和报告：商业智能可以从企业各个数据源中收集、整理和分析数据，并为决策者呈现直观、可视化的报告和分析结果，帮助决策者了解企业的运营状况、市场趋势等重要信息。
2. 支持战略规划：商业智能可以帮助企业识别市场机遇和潜在风险，为企业的战略规划提供数据支持。
通过对市场、竞争对手、顾客需求等方面的数据分析，决策者可以更加准确地把握市场动态，制定更加科学的发展战略。
3. 优化运营效率：商业智能可以对企业内部的各项运营数据进行分析，帮助企业发现运营中的瓶颈和问题，并提供解决方案，以达到优化运营效率的目标。
通过对供应链、生产效率、质量管控等方面的数据分析，决策者可以及时调整与改进企业运营策略。
二、商业智能在企业决策中的应用案例1. 销售业绩分析与预测一家制造企业通过商业智能系统，从销售渠道和销售人员的数据中提取有价值的信息。
通过对历史销售数据的分析，企业可以了解产品的销售趋势、销售区域的市场份额、不同销售人员的业绩情况等。
并且利用商业智能的预测分析功能，可以预测未来销售的趋势和潜在风险，有针对性地调整销售策略和资源配置。
2. 客户行为分析与个性化营销一家电子商务企业通过商业智能系统，分析客户的购买行为、喜好偏好等数据，建立客户画像，了解客户的需求和购买习惯。
基于这些数据，企业可以进行个性化营销策略，向特定客户推荐相关产品，提高销售转化率和客户满意度。
3. 成本管理与利润分析一家零售企业通过商业智能系统，对仓储、物流、生产等环节进行成本分析，从而找出成本过高的环节和具体原因。
BI
简介商业智能（BI，Business Intelligence）。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。
例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。
而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。
商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
目前，商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。
应具有的功能目前，很多厂商活跃在商业智能（下面简称BI）领域。
事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。
BI商业智能介绍PPT
的决策，从而提高决策效率。
优化资源配置
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通过数据分析，企业可以更好地了解业务情况，优化资源配置，
提高资源利用率。
增强竞争优势
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通过数据分析和可视化，企业可以更好地了解市场和竞争对手，
从而制定出更具竞争力的策略。
商业智能的历史与发展
01
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起源
发展
商业智能的起源可以追溯到20世纪80 年代，当时的企业开始意识到数据的 重要性，并开始尝试使用数据库和报 表工具来管理数据。
供应链优化
1Байду номын сангаас
商业智能通过对供应链数据的分析，能够优化企 业的采购、生产和物流等环节，降低成本和提高 效率。
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通过分析供应商和市场供需状况，商业智能能够 帮助企业制定合理的采购计划和库存管理策略。
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商业智能还可以帮助企业实现与供应商的协同合 作，提高供应链的透明度和可控性。
财务分析与预测
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商业智能通过对财务数据的整合和分析，能够提供 全面的财务状况和经营成果的展示。
案例二：某银行的客户细分与个性化营销
总结词
通过客户细分和个性化营销，银行提高客户 满意度和忠诚度，增加业务收入。
详细描述
某银行利用BI工具对客户数据进行分析，将 客户划分为不同细分市场。针对不同细分市 场的客户需求和行为特点，银行制定个性化 的营销策略和产品组合。通过精准营销和个 性化服务，银行提高了客户满意度和忠诚度， 增加了交叉销售和增值服务的机会，最终实 现业务收入的稳步增长。
数据可视化仪表盘
提供数据可视化仪表盘功能，以便更加全面地展示数据的各种指标 和趋势。
数据挖掘与预测
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数据挖掘算法
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商业智能（BI）这个概念从 1958 年被提出到现在广泛应用在各个行业当中，经历了很长的时间，在这段时间内商业智能的相关技术和应用环境越来越成熟，不同的商业智能厂商也都提供了可以解决全套商业智能解决方案的产品系列，本文对商业智能的相关概念和基本技术作了简单的介绍，并介绍了 IBM Cognos 相关产品。
读者可以参考本文来用 Cognos 构建商业智能解决方案。
什么是商业智能沃尔玛的销售部在总结历史销售记录的时候发现，每到周末的时候，啤酒和尿布的销量都比平时要高很多，这是一个巧合还是这个现象的背后隐藏着一定的必然因素？销售人员展开了调查，结果发现：每到周末，有孩子的家庭主妇就会让他们的丈夫去超市给孩子买足一周用的尿布，这些丈夫们必然会选择一些自己爱喝的啤酒，以便周末在欣赏橄榄球赛和篮球赛的时候可以和朋友们一起庆祝。
原因找到了之后，销售部采取了措施，每到周末将超市的啤酒和尿布捆绑销售，这样，啤酒和尿布的销量又同时增加了一成。
这是一个很经典的故事，但是却将商业智能的概念表述得很清楚，从信息学的发展历程来看，在最早期，一个企业的所有数据，政策都是存储在纸质的介质上的，随着 ERP 软件的发展和应用，这些数据转移到了数据库中并可以用程序去处理，随着数据库中存储的数据越来越多，人们就开始寻求数据当中的价值，于是商业智能便诞生了。
商业智能就是寻找大量数据中的价值的过程。
图 1. 商业智能商业智能会带来三种产物：分析报告，统计分析的依据和方法，数据挖掘。
∙分析报告，是对已经发生的事实的描述和总结，是基于事实的，比如说：某公司的某部门 2008 年四个季度的销售额分别为 5 万元，7 万元，10 万元和 3 万元。
∙统计分析，是根据以往关联数据的规律进行分析和预测，预测的前提是人为的假定，比如说将要发生的事件和历史数据存在某种关系。
∙数据挖掘，则是由计算机根据一个模型自发地去分析所存储的数据，找出隐藏在数据之间的关联并分析这些关联关系对结果可能造成的影响，从而帮助人们做出决策。
这里用电信公司的一个例子来说明上面描述的商业智能的产物：∙某电信公司通过分析存储的客户数据展示出了不同类型客户的年消费额度的表单，也展示出了各个部门投入和收入的对比图表。
这些都是分析报告。
∙从客户的历史月消费记录趋势图中可以得出部分高端客户的月消费额度逐步的降低，经分析得出按照这样的趋势发展下去，客户将会流失。
这是统计分析。
∙电信公司新推出了很多业务，但是应用情况并不理想，大部分人会认为人们不喜欢这些新推出的业务，计算机经过分析所有已申请和未申请该业务的客户数据发现，未申请业务的人群在年龄层次，学历层次上分布并不集中，但是他们的居住或者工作地都集中在某些区域，经调查发现，新业务的办理只能去营业厅，而经计算机分析出的这些地区恰好没有该电信公司的营业厅，问题找到了，电信公司立即投入资本开发了语音和网站自助服务两个门户来推广他们的新业务。
这是数据挖掘。
商业智能可以比作一个工厂，他以大量的数据为原材料，有两条生产线，一条是信息的生产线，会产出：分析报告，数据查询，在线分析处理，数据可视化等产品，另一条是知识生产线，会产出：数据挖掘。
这些产品的客户就是商业决策者，所以商业智能所起的作用就是决策支持。
商业智能相关技术介绍在上一节中提到了商业智能可以产出的相关产品，这些产品都会利用到一些基本的技术比如说：数据仓库，ETL 等，本小节将会介绍这些商业智能领域的相关技术。
商业智能生产线简介图 2. 商业智能生产线企业数据从源数据库通过 ETL 过程流入数据仓库中，再通过数据建模将数据仓库中的数据组织成多维的立方体模型。
数据查询可以直接对数据仓库中的数据进行查询，分析报告可以根据数据仓库或者立方体中的数据生成相应的报表和图表。
OLAP 分析是对立方体中的数据进行灵活，实时的分析。
而数据可视化则可以将数据仓库或者立方体中的数据以易于理解的方式展现出来。
数据挖掘可以利用数据仓库甚至源数据库中的数据进行分析，通过探查大量数据间隐藏的关系得出一个问题的答案。
数据仓库简介数据仓库是一些面向主题的，集成的，不变的，随时间变化的数据的集合，他和事务型数据库有着明显的不同。
事务型数据库组织数据的方法是面向事务的，是为了方便事务性的操作而设计的，比如一个企业的 ERP 系统中，员工的信息会分散在一些数据库实体中，员工的年龄等存放在员工基本信息表中，这是为了方便员工入职流程操作数据。
员工的工资信息存放于员工收入表中，这是为了方便员工发工资的流程操作数据。
而在数据仓库中，数据是面向主题存储的，所有员工的基本信息全部存放在一起以便于分析和查询。
事务型数据库一般随着地域的不同而分散在不同的地方，这样可以有效地提高数据访问的速度，但数据仓库中的数据是集中的，不同地域的数据会汇总到同一个数据仓库当中。
事务型数据库中的记录值是可以改变的而数据仓库中的数据是不可更新的，只有ETL 的过程可以将新的数据注入到仓库中，比如一个员工 08 年 5 月份的工作部门是 M，10 月份调整到部门 N，在事务数据库中，这个员工对应的部门就是 N，而在数据仓库中会至少有三条相关记录。
08 年 5 月份时这个员工的部门是 M 而 08 年 10 月份这个员工的部门是 N，在 08 年 10 月，这个员工做了一次部门调整的动作。
ERP 软件所使用的数据库通常就是事务型数据库而商业智能系统中所使用的数据库一般都是数据仓库。
ETL 简介ETL 的全称叫作抽取（Extract），转换（Transform）和注入（Load）图 3. ETL 简介ETL 是将源数据库中的数据注入到数据仓库中的过程，其中将数据做一定的变换：∙数据格式的转换，包括小数点位数的转换，日期格式的转换等等。
∙数据组织形式的转换，将在事务型数据库中存储的实体关系图转化为数据仓库中的星型模型或雪花型模型。
OLAP 简介联机分析处理（OLAP）是对立方体中的数据进行在线的分析，可以包括切块分析，转换分析，切片分析等方法。
数据立方体中的数据我们可以称之为量度，数据立方体的楞我们可以称之为维度。
维度是可以分级的，比如时间是一个维度，第一级可以是年，第二级可以是月，第三级可以是日。
我们可以查看以年为维度的信息，通过下钻操作，我们可以进一步分析以月为维度的相关信息。
数据查询、数据可视化和分析报告这三个可以被看作商业智能这个工厂中信息生产线的三个产物：∙数据查询允许用户自己填充想要查询的事实和条件，然后将结果以报表或图表的形式展现，但他和 SQL 查询语言有很多相似之处，比如：必须设置要查询什么，在哪里查询，条件是什么和以什么形式展现查询结果，这是商业智能产品中最初级的应用。
∙分析报告则是将数据以专业的报表或图表的格式展现给用户，用户可以设置过滤器过滤相关的数据，他由数据，数据组织形式和过滤器三个要素构成。
数据可视化是将数据以更丰富的样式展现给用户，包括饼图，密度图，分布图，地图等。
数据挖掘简介数据挖掘是商业智能工厂中知识生产线的唯一产品，他可以在用户指定的模型下，自发地去分析数据之间的关系，挖掘出隐藏在数据背后的知识，当然，前提是用户告诉计算机要在哪个范围的数据集合中分析数据，分析数据的哪些特性以及遇到一定的结果采取什么样的操作等。
这就是数据挖掘的模型，常用的数据挖掘技术有：记忆基础理解，神经网络，遗传算法，集群探测等。
当然，你也可以通过对数据进行简单的分类，聚合，关联设计出简单的挖掘算法Cognos 商业智能相关产品介绍IBM Cognos 8 商业智能系列产品在服务导向架构（SOA）的基础上，提供可定制的全方位的商业智能服务。
用户可以利用 IBM Cognos 8 商业智能系列软件对您的商业进行监控，分析和预测，而且用户可以轻松的在集中控制的平台上部署相应的服务来满足特定的需求。
这种模块化部署的架构能使用户方便的扩展或者修改系统功能来满足不同的商业智能需求。
图 4. 商业智能产品组件图示为商业智能解决方案所能涉及到的产品。
Cognos 在对数据仓库中数据进行管理以及数据展示上有着很多优势的产品，这里分别对 Cognos 8.4 中的部分产品做简单的功能介绍和分析：Cognos 商业智能服务器Cognos 商业智能服务器是 IBM Cognos 8 商业智能系列软件各个功能模块提供商业智能服务的基础，它初始化了 Cognos 各功能模块的运行环境，内容数据库的连接和设置，用户认证服务器的连接和设置等上下文信息。
用户可以自己选择企业级应用服务器来构建 Cognos 商业智能服务器，Cognos 提供标准的配置软件给用户提供友好的编辑界面同时生成可以在企业级应用服务器中运行的程序包。
可以支持的企业级应用服务器包括，Tomcat 和 IBM Websphere Application Server 等。
Data ManagerData Manager 是 Cognos 系列产品中的 ETL 工具，可以将源数据从事务数据库注入到数据仓库中，Data Manager 的前身是 Decision Stream，两者均是基于Windows 的图形化工具，可以建立数据源（关系数据库或者文件）和目的数据仓库，并编辑数据转换和聚合的规则，生成的程序包可以部署在容器上定时的运行，以达到数据聚合的功能。
Cognos 并没有把产品的重心放在 ETL 工具上，我们也可以用 DWE 的 SQW（SQL Warehousing）甚至是手工编写 ETL 代码作为 ETL 工具的替代产品。
TransformerTransformer 是用于整合数据源数据以及建立模型的工具，用户可以通过它来制作 Power Cube，也就是我们提到的数据立方体。
用户可以通过 Transformer 分析数据源，建立维度和量度，设计维度的级别最后建立数据立方体，并设置数据立方体中数据更新的频率。
数据立方体是 OLAP 分析的基础。
经由 Framework manager 发布之后就可以被 Cognos 的报表制作工具所引用，从而生成各种样式的报表。
Framework ManagerFramework Manager 是将数据仓库或者数据立方体中的元数据经过组织发布到Cognos 设计环境中的工具，也就是说，如果需要在 Cognos 的 report studio 里面设计报表的话，必须要由 Framework Manger 将数据仓库中的数据发布到Cognos 设计环境（Cognos 商业智能服务器的内容数据库）当中。
可以在 Framework manager 当中新建工程，并导入数据仓库或者立方体的数据描述。
Framework manager 会自动的将数据描述转化为查询主题显示在工程当中，用户还可以根据已有的查询主题自定义其他的查询主题，或者分级的维度以及和维度相关联的量度。