BI常识
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bi基础知识-回复BI基础知识: 了解商业智能商业智能（Business Intelligence，BI）是一个涵盖多个领域的概念，包括数据分析、数据可视化、报告和仪表板等。
它综合运用技术和工具来帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务运营。
本文将从BI的定义、组成部分以及关键性步骤展开，详细介绍BI基础知识。
第一部分：商业智能的定义与概述1. 什么是商业智能？商业智能是指利用技术和工具来收集、整理、分析企业内外部数据，提供有意义的信息以支持决策制定和业务运营的一种智能化方法。
2. 商业智能的价值和意义商业智能可以帮助企业实现数据驱动的决策，并从中获得以下几方面的价值：- 改善决策质量：通过分析和可视化数据，帮助决策者深入了解企业状况，从而做出更明智的决策；- 提高工作效率：通过自动化数据收集和分析过程，减少人工工作量，节省时间和成本；- 发现商机或问题：通过挖掘数据中隐藏的模式和趋势，帮助企业发现新的商机或解决问题；- 优化业务流程：通过数据分析和报表，帮助企业识别业务流程中的瓶颈和改进机会。
第二部分：商业智能的组成部分1. 数据仓库与数据集成数据仓库是商业智能的基础，它是一个集成的、主题导向的、相对稳定的数据存储区域，用于支持业务智能分析和决策制定。
数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到数据仓库中。
2. 数据清洗与转换数据清洗与转换是将原始数据进行清洗、过滤、整理和重构，以使其符合数据分析和报表的要求。
这一步骤包括数据去重、格式标准化、缺失数据填充等。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是应用统计学和机器学习技术来发现数据中的模式、趋势和关联性。
常见的分析技术包括数据探索、预测分析、聚类分析等。
4. 可视化与报表可视化与报表是利用图表、图形和仪表板等方式将分析结果可视化呈现，以便于业务人员理解和使用。
这可以通过数据可视化工具或自定义开发实现。
第三部分：构建商业智能系统的关键步骤1. 确定业务目标和需求首先，明确商业智能系统的目标和需求，了解企业的业务需求和决策制定过程，以帮助指导后续的数据模型设计和分析内容。
省BI常识及数据核查
–
计费月帐单 ODS.TO_DEBT_BILL_AAYYYYMM
用户
–
最新用户资料表
ODS.TO_USR
数据来源于区域BOSS USR_STS_CD：用户状态编码，与REF.TR_USR_STS对应 包含割接地市的能网用户资料表 ODS.TO_IUSR
PROCESS_STEP：1代表清洗，2代表转换，3代码装载 SOUR_RECORD：源文件记录数 SUCCE_RECORD：成功记录数 FAIL_RECORD：失败记录数，与对应数据源目录下的.rej文件 对应，错误原因在.exp文件中有描述
BI常识
–
转换表REF.TT_BOSS_REF
DIM_CD：转换序号，查相关的转换程序可以知道数据源编 码和BI转换编码的对应关系，常用的如CMCC_BRANCH_CD：
数据来源于区域BOSS，用户ID 包含割接地市的智能网用户定制功能资料
数据来源于区域BOSS，用户号码 智能网用户定制功能资料
–
智能网号码服务功能关系表 EDS.TW_IUSR_FUNC_YYYYMM
BI常识
集团业务
–
标准化产品数据表 EDS.TW_CORP_STDPRDCT
USR_VALID_IND：集团用户有效标识 成员到达数据来源于
–
未展示原因
BUSI_TYP_CD：业务类型，有REF.TR_BUSI_TYP对应 DIR_TYP_CD：方向类型，有REF.TR_DIR_TYP对应 FEE_TYP_CD: 费用类型，有REF.TR_FEE_TYP对应
–
关于类型
BI常识
BI基础概念培训教材
传统分析系统常见问题
难以获得的信息
未经整合的信息
获得性和整合性的空缺
术语介绍
• 数据仓库 ：面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改 的数据集合。
事实表中的粒度就是维度表与事实表中相关联的最小 级别的数据
事实表
产品的销售数量, 成本,销售额，订单数
度量值：业务数据
库存数, 入库数，出库数
外键
外键约束
time_dim_key
product_key customer_key
order_date_key
外键约束
customer_dim_key
外键 约束
• 举例：日期 分为，年－半年－季度－月－ 日期
Time_Dim
TimeKey TheDate ...
Shipper_Dim
ShipperKey ShipperID ...
星型模型 Employee_Dim
EmployeeKey
EmployeeID ...
Sales_Fact
TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey
数据 信息
知识 决策
行动
价值
什么是商务智能(BI)?
• 商业智能的关键:是根据企业发展需要,建立业务模型,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.
• 然后对数据经过抽取（Extraction）、转换（Transformation） 和装载（Loading），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.
bi基础知识
bi基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI，即商业智能（Business Intelligence），是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术，使企业能够更加准确地了解其业务状况，从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。
BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。
2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段：（1）早期数据分析：20 世纪 60 年代，企业开始使用计算机进行数据分析，主要用于财务管理和库存管理。
（2）数据仓库和 OLAP：20 世纪 90 年代，数据仓库和联机分析处理（OLAP）技术的出现，使得企业可以大规模地存储和分析数据，从而为决策者提供更加全面和准确的信息。
（3）数据挖掘和大数据：随着互联网的普及和数据量的快速增长，数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。
这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。
3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛，主要包括：（1）销售与营销：通过分析销售数据、客户行为等，为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。
（2）生产与供应链：通过对生产、库存、物流等环节的数据分析，优化生产流程，降低成本，提高供应链效率。
（3）财务管理：通过对财务数据的实时监控和分析，帮助企业实现财务风险的防范和控制，提高资金使用效率。
（4）人力资源管理：通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析，优化人力资源配置，提高员工的工作效率和满意度。
4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括：（1）数据仓库：用于存储和管理企业级数据，为 BI 系统提供数据支持。
（2）数据挖掘：通过挖掘大量数据，发现潜在的规律、趋势和关联关系，为决策者提供有价值的信息。
（3）数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据信息。
BI知识详解
商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
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。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而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。
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。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而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。
因此，把商业智能看成是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。
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景，明确 BI系统需要解决的具体问 题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、 可衡量的项目目标，如提 高决策效率、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估，确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标，选 择适合的BI工具，如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析，帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估，发现有效和无效的策略，进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察，制定个性化 的营销策略，并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持 管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈，如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容，降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求，设计合理的数据 模型，包括数据结构、数据关系
电子商务BI中的基础思考知识
BI是一个完整的体系
数据源 ETL 抽取
转换
清洗
加载
数据仓库
数据集市 信息访问 业务用户
查询
报表
可选项 OLAP
数据 挖掘
中间件/EAI 元数据 逻辑数据模型 物理数据模型
网络管理 数据库管理 系统管理 业务和技术咨询与培训服务
整合的数据基础
+
良好的层次体系
+
长远的应用规划
+
恰当的最终展现
一、要有整合的数据基础
Teradata和Oracle结合的EDW体系
分析与挖掘
明细 数据
整合数据 轻度汇总
Teradata
应用 层模 型
Hadoop
轻度汇总表 明细数据
Oracle
生产库/备库
汇总 报表
报表 系统
明细 报表
1、Oracle作为Teradata的主要数 据来源,负责对原始数据进行清洗 整合,并生成轻度汇总表.之后将清 洗整合后的数据送给TD做汇总处 理. 2、报表分为两类,明细报表主要从 Oracle产生,汇总报表则来源于TD 数据仓库.
2、一般的需求由业务部门如市场部、 产品部发起,BI部门沦为简单的数据提 供部门.
带来问题：业务部门一般都是从自己部 门角度考虑,同时缺乏对其他部门数据 和BI技术的了解,分析一般比较狭窄.而 BI部门疲于应付各种取数和开发需求, 缺乏对高级BI应用的开发和对整个企业 BI分析的规划.
误区二：数据挖掘等高级应用才是BI
二、要有良好的体系规划及运维机制
三、要结合业务需求做好应用规划
四、需求出发、各尽其用
对于BI认识的两个误区 BI是一个完整的体系 架构规划的实例 如何分阶段实施 关于数据质量的思考
bi十项基本点标准
bi十项基本点标准
BI（Business Intelligence）是一种利用数据分析和可视化工具帮助企业做出决策的方法。
BI的十项基本点标准主要包括以下几个方面：
1. 数据整合与处理：BI系统需要具备整合不同来源的数据并进行处理的能力，包括结构化和非结构化数据。
2. 数据分析与可视化：BI系统需要提供各种分析和可视化工具，如报表、
仪表板、数据挖掘等，帮助用户理解和分析数据。
3. 实时数据访问：BI系统需要提供实时数据访问功能，以便用户能够及时
获取最新的数据和分析结果。
4. 数据安全与权限控制：BI系统需要具备完善的数据安全和权限控制机制，确保不同用户只能访问其权限范围内的数据。
5. 数据仓库与数据存储：BI系统需要具备高效的数据仓库和数据存储机制，确保数据能够被妥善存储和管理。
6. 数据报表与展示：BI系统需要提供灵活的数据报表和展示方式，以便用
户能够根据需要定制和展示数据。
7. 自定义查询与报告：BI系统需要支持自定义查询和报告功能，以便用户
能够根据自身需求进行数据查询和报告生成。
8. 数据驱动决策：BI系统需要能够帮助企业实现数据驱动的决策方式，提
高决策的科学性和准确性。
9. 跨部门与跨组织协同：BI系统需要支持跨部门和跨组织的协同工作，以便不同部门和组织之间能够实现数据共享和分析。
10. 易用性与用户体验：BI系统需要具备良好的易用性和用户体验，以便用户能够快速上手并充分利用系统功能。
以上是BI的十项基本点标准，这些标准能够帮助企业评估和选择适合自身需求的BI系统，提高企业的决策效率和竞争力。
BI行为规范应知应会
BI行为规范应知应会一、BI行为规范（简称BI）基础知识1、BI行为规范的构成三要素是什么仪容仪表、言谈举止、语言态度2、BI手册组成部分是什么基准行为和禁止行为两部分组成3、基准行为组成部分是什么基准行为即绿线标准，分为通用行为规范和各岗位行为规范两部分4、通用行为规范指的是什么每位员工在从事相关工作时都必须遵守的行为规范，对全体人员具有约束力；5、各岗位的行为规范指的是什么在相应岗位中必须遵守的行为规范，对本岗位具有特定约束力。
6、禁止行为按照处罚的不同程度哪两种标准分为红线标准、黄线标准。
二、BI禁止行为部分7、BI禁止行为涉及的岗位有哪些1)管理人员（包括总经理在内的各级管理和行政人员）；2)安全人员；3)保洁、服务人员（含保洁、绿化、会所、样板房、食堂、家政）；4)工程及维修人员。
8、管理人员（包括总经理在内的各级管理和行政人员）的红线标准是什么1)以权谋私、营私舞弊、索贿、受贿、欺诈，或利用职权间接获利的行为；2)私设小金库，指使下属做假账的行为；3)未经公司批准不得在外兼职；4)纵容打击报复员工或顾客的行为；5)挪用、骗取、盗窃公司或顾客财物；6)窃取或泄露顾客资料或隐私；7)收费不给票据；8)与顾客或与同事打架；9)拾遗不上交；10)向顾客或外部单位（含个人）索取小费、物品或其他报酬。
9、安全人员的红线标准是什么1)酗酒、赌博；2)当值时间睡觉；3)不顾大局，遇紧急工作时临阵脱逃，推卸责任；4)挪用、骗取、盗窃公司或顾客财物；5)窃取或泄露顾客资料或隐私；6)收费不给票据；7)与顾客或与同事打架；8)拾遗不上交；9)向顾客或外部单位（含个人）索取小费、物品或其他报酬；10)结交有黑社会背景的人员，组织或参与有损公司正常工作的不良群体。
10、保洁、服务人员（含保洁、绿化、会所、样板房、食堂、家政）的红线标准是什么1)玩忽职守，违反操作规程，造成严重后果；2)私自为顾客提供获取报酬的劳务；3)不顾大局，遇紧急工作时临阵脱逃，推卸责任；4)挪用、骗取、盗窃公司或顾客财物；5)窃取或泄露顾客资料或隐私；6)收费不给票据；7)与顾客或同事打架；8)拾遗不上交；9)向顾客或外部单位（含个人）索取小费、物品或其他报酬；10)当值时间擅离职守，造成重大损失。
省BI常识及数据核查
作业运行情况表CTL.JOB_INST_1
• INST_STATUS=0代表出错, 1是完成, 2是正在运行
记录装载情况表CTL.TA_ETL_ERR_LOG
• PROCESS_STEP：1代表清洗，2代表转换，3代码装载
• SOUR_RECORD：源文件记录数
• SUCCE_RECORD：成功记录数
行业应用数据表EDS.TW_CORP_INDAPPLY_DATA
• 数据通过服务代码在清单和计费帐单统计
h
12
BI常识
作业调度
GDBI\02GDBI代码\08配置数据\调度配置\DSS配置文档.xls
• JOB_PARAM_DEF：作业参数定义 • JOB_REF：作业依赖 • JOB_TIME_REF：作业时间依赖 • TA_ETL_DS_DEF：ETL数据源定义
Showref工具
• 参数0和3：查询作业是否完成
• 参数4～6：查前续作业
• 参数7～8：查后续作业
h
13
BI常识
/ch1_cx/etl/dssprog/checkpoint
• Job_event.dat：作业事件，记录已完成的作业依赖 • Job_queue.dat：作业队列，记录正在等待系统分配资源作业
h
2
BI常识
计费实时清单文件TO_CDR(TS_CDR) 关于时间 • CALL_DT：用户的通话日期 • DEBET_DT：计费的批价日期，和实时清单文件名中日期对应，每地市每15分钟一个批价文件。清 单中IMEI字段的最后3个数字对应于清单文件序号。 • TM_INTRVL_CD：BI统计日期，一般由存储过程IN参数传入，或者取自源表的TM_INTRVL_CD 关于类型 • BUSI_TYP_CD：业务类型，有REF.TR_BUSI_TYP对应 • DIR_TYP_CD：方向类型，有REF.TR_DIR_TYP对应 • FEE_TYP_CD: 费用类型，有REF.TR_FEE_TYP对应
BI入门基础概念
BI入门基础概念（全）一、多维数据模型及相关概念数据模型一般有两个层次：概念层（逻辑层）和物理层。
逻辑数据模型是从概念角度抽象出现实世界的内在规律，如业务流程、数据架构等；物理数据模型则侧重于特定环境下的具体实现，如效率、安全性等。
多维数据模型是一个逻辑概念，该模型主要解决如何对大量数据进行快速查询和多角度展示，以便得出有利于管理决策的信息和知识。
多维数据模型的应用领域主要有数据仓库、OLAP和数据挖掘3个方面，其中，多维结构是OLAP的核心。
多维数据模型通过引入维、维分层和度量等概念，将信息在概念上视为一个立方体。
1. 立方体：用三维或更多的维数描述一个对象，每个维彼此垂直。
数据的度量值发生在维的交叉点上，数据空间的各个部分都有相同的维属性。
2. 维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性的集合构成一个维（如时间维、机构维等）。
3. 维分层：同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等）。
4. 维属性：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述（例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。
5. 度量：立方体中的单元格，用以存放数据。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（Roll up，Drill down）、切片（Slice）、切块（Dice）及旋转（Pivot）等。
钻取包含向下钻取和向上钻取（上卷）操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。
上卷操作通过维规约，在数据立方体上进行聚集；下钻操作是上卷操作的逆操作，由不太详细的数据到更详细的数据。
切片和切块是在一部分维上选定值后，度量数据在剩余维上的分布。
在多维数据结构中，按照二维、二维进行切块可得到所需数据，如在“机构、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片，可得到各城市、各产品的销售情况。
旋转（转轴）是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（如行列互换），通过旋转得到不同视角的数据。
二、多维数据模型的物理实现OLAP多维数据模型的实现有多种途径，其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式，人们通常称之为MOLAP、ROLAP和HOLAP。
BI技术介绍
）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。
▪ 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向
上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据
概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据
第9页，共17页。
DATA WAREHOUSE
概念产生标志：以Prism Solutions公司副总裁 W.H.Inmon在1990年出版的《建立数据仓库 (Building the Data Warehouse)》。
数据仓库 —— 面向主题的、集成的、稳定的、不同 时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制 定过程。
好一点，我就把你过去两年卖白薯的记录都拿出来，拿俺们的软件分析分析，就 能告诉你，这疙瘩都啥样银喜欢七烤白薯，啥样白薯受欢迎，多大个的白薯涨点 价还能卖得好，预测一下你下礼拜大概还能卖多少白薯……”
▪ 俺：“……俺们软件大概就是这东西吧” ▪ 银：“哦……俺明白了”
第6页，共17页。
系统结构
▪数 据 源
▪ 证券
▪ 电信
▪ 零售
▪ 新应用行业：
▪ 税务 ▪ 电力
▪ ……
第14页，共17页。
前端展示工具评估
▪ MSTR ▪ BO
▪ Cognos
▪ Brio ▪ SAS
▪ CA
第15页，共17页。
BI在中国
▪ 中国拥有5000年的文化史，灿烂的文件让日常报表也非
常具有凝聚力，交错纵横，里外相嵌，格式诡异、规则古 怪、数据集中而闻名于世，让无数报表工具折腰。BI概念 是从欧美引进的，现有的工具也多是欧美国家提供，中 国是世界上报表最复杂的国家，报表设计风格与这些国 家有明显的差别，BI工具制作的报表倾向于仅用一张报表说
省BI常识及数据核查课件
首先对缺失数据进行识别和分类，了解缺失的原因。然后根 据实际情况选择合适的处理方法，如插值、外推、删除等， 以尽可能地填补缺失数据，提高数据的完整性。
数据重 导致数据冗余和误差。
解决方案
首先对重复数据进行识别和筛选，然 后根据实际情况选择合适的处理方法 ，如合并、删除、去重等，以消除重 复数据，确保数据的唯一性。
数据收集
收集需要核查的数据，确保数据 的完整性和准确性。
数据清洗
处理缺失值、异常值和错误值， 确保数据质量。
报告编写
编写数据核查报告，总结核查结 果和问题处理情况。
问题处理
对发现的问题进行记录、分类和 解决。
核查实施
按照核查计划和方法进行数据核 查。
03
省bi数据核查常见问题及解 决方案
数据不一致问题及解决方案
案例四：某电商平台的订单数据的核查
总结词
通过分析订单数据，发现异常交易，核查是 否存在刷单行为。
详细描述
某电商平台的订单数据显示某商品销量异常 增长，经过核查交易记录、物流信息等资料 ，发现存在刷单行为。经进一步调查，确认
是商家为了提高销量而进行刷单操作。
案例五：某社交平台的用户数据的核查
总结词
数据错误问题及解决方案
数据错误问题
在数据表中存在明显的错误或异常值，如数值超出合理范围、日期格式错误等。
解决方案
首先对错误数据进行识别和分类，然后根据实际情况选择合适的处理方法，如修正、删除、备注等， 以纠正错误数据，提高数据的准确性。同时建立数据校验机制，对数据进行自动或手动校验，避免数 据错误的发生。
通过分析用户数据，发现异常行为，核查是否存在网 络诈骗。
详细描述
某社交平台的用户数据显示某账号短时间内添加大量 好友并发送可疑链接，经过核查用户资料、聊天记录 等资料，发现存在网络诈骗行为。经进一步调查，确 认是诈骗团伙利用该账号进行诈骗活动。
BI相关知识介绍
SQL脚本
Informatica(PWC),DataStage,DTS/SSIS,Kettle, Beeload,ODI Informatica(PWX), GoldenGate MS SQL, Oracle,DB2 其他(MYSQL, Teradata) Informatica(IDQ) SAP BO,COGNOS,水晶报表/易表,OBIEE,Brio, QlikView,SAS Smartbi, POWER-BI, Finereport SpagoBI , OpenI
案例-相关/回归分析
• 广告支付和销售量的相关性分析
线性方程：销售量(因) = 6.584 + 1.071* 广告费用(自) 二次曲线方程： 销售量 = 3.903 + 2.854 * 广告费用 — 0.245 * 广告费用²
OLAP开发工具 报表开发组件 Portal开发语言(平台) 数据挖掘工具
Cognos(Powerplay)、Hyperion (Essbase)、微软(Analysis Service)以及MicroStrategy FusionCharts,JFreeChart, MsChart JAVA, .NET, PHP… SAS, SPSS Clementine, MATLAB…
模型与报表开发 OLAP分析(CUBE建设) DM(数据挖掘)
BI实现过程 =前端+后端 =源数据 + ODS + DW + DM + OLAP + Report + DM
BI实施开发常用工具
实施过程 工具
源数据分析与探索
ETL 数据同步(源->ODS) ODS&DW&DM(关系型) 数据质量管理 报表开发工具
BI相关的术语
BI相关术语BI相关的术语平均平均指标是同质总体中各单位某一指标值的平均数字，反映总体在一定时间、地点条件下的一般水平。
如平均工资、单位产品成本、单位面积产量、平均单价等。
变异指标则说明总体各单位标志值差异程度的指标，常用的变异指标是标准差和标准差系数。
使用平均和变异分析法应注意以下几点：正确计算平均指标必须是同质总体的平均数。
其公式是：分子、分母是同一总体的两个总量指标。
移动平均移动平均是计算指标在一段时间内的平均值的方法。
在某些时间序列中，周期性变化非常大，从而掩盖了所有趋势或循环，而这些趋势和循环对于了解所观察的过程来说是非常重要的。
移动平均可以用作一种平滑方法，它去除周期性变化因素，并能让序列中的长期波动形势更清晰地突显出来。
移动平均也可用于预测。
线性加权移动平均一种移动平均变换。
使用加权移动平均来为当前数据指定更多的权重。
可使用函数自动计算权重。
线性加权移动平均的权重函数定义为：W(p)=(2/n(n+1)) p其中，p 是移动时段中的数据点序列，范围从 1 到 n。
权重的总和必须为 1。
指数加权移动平均一种移动平均变换。
指数加权移动平均变换查找所需的点数参数。
平滑常量参数是必需的：• 如果小于 1，当前数据的权重更大• 如果等于 1，每个点的权重相同（与简单移动平均相同）• 如果大于 1，旧数据的权重更大指数加权移动平均的权重函数定义为：W(p)=power(a,n-p)其中，a 是平滑常量，p 是移动时段中的数据点序列，范围从 1 到 n。
平滑常量小于 1 时，最新数据的权重更大。
平滑常量为 1 时，每个点的权重相同。
如果平滑常量大于 1，则旧数据的权重比新数据的权重大。
同月移动平均一种移动平均变换。
这种同月移动平均方法使用时间间隔固定的时段，但有非连续数据点。
适合对周期性数据进行平滑或预测。
中心化线性加权移动平均一种移动平均变换。
中心化加权移动平均（也称为双移动平均）是一种依据已表示移动平均结果的一系列数据进行的移动平均计算。
BI是什么？BI的服务对象是谁？一篇万字长文全方位解析BI!
BI是什么？BI的服务对象是谁？一篇万字长文全方位解析BI!一、什么是BI？BI（Business Inteligence）是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。
在企业中BI可以打破ERP、OA、CRM、自研软件等形成的数据孤岛，有效的整合归纳企业的大量数据，行程高质量的数据资产，并在后续通过数据可视化制作可以满足不同人员对于数据查询、数据分析、数据可视化需求的各种报表，为企业的业务和管理人员提供足够的信息支撑。
1958年后，BI的概念和产品形态一直在更新迭代，直到2013年，在信息化和数字化的影响下，BI形成了一套现代化的概念，围绕企业发展进行扩展，重新确定了BI的定义：“BI是一个概括性术语。
它包含了应用、基础结构、工具，以及提供信息访问和分析加以改进、优化决策表现的最佳实践”经过数十年BI的发展，我们对当前环境下主流的BI产品有了一个明确的定义，一种有三条，分别是：第一，BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。
第二，BI可以将企业不同业务信息系统（ERP、CRM、OA）中的数据打通并进行有效的整合。
第三，BI可以借助合适的查询和分析工具快速准确的提供可视化分析或报表，为企业提供决策支持。
BI一套完整的解决方案，其中有很多不同的功能模块，能够让企业实现多种多样的效果，例如BI可以根据企业业务数据的不同流程划分为三个层次：第一层，可视化分析展现层 - 可视化分析展现层也就是BI的需求层，一方面代表了用户的需求，用户想看什么、要看什么、另一方面也代表了用户要分析什么，这些就在这一层进行展现。
第二层，数据模型层 - 数据模型层也就是常说的BI数据仓库，主要负责企业数据的分析模型，完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。
第三层，数据源层 - 数据源层也就是BI的数据层，不同部门、业务线的业务信息系统，其底层数据库的数据通过ETL抽取到BI的数据仓库中，建模分析等等，最终支撑到前端的可视化分析展现。
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2）REPORT:
JasperReports（OpenReports 支持HIBERNATE）
JFreeReport Pentaho的一部分
Eclipse BIRT
3）OLAP:
Mondrian，是Pentaho的一部分
JPivot，是一个JSP 自定制的标签库，可以绘制一个OLAP表格和图表。用户可以执行典型的OLAP导航，如下钻，切片和方块
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mondrian
OLAP 开源
多维，分层，切片
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OLAP
联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。
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Oracle ExpressServer提供全面的OLAP能力，有全球超过3000家用户
SpagoBI使用了许多已有的开源软件，如Spago和Spagosi等。因此，SpagoBI集成了 Spago的特征和技术特点，使用它们管理商务智能对象，如报表、OLAP分析、仪表盘、记分卡以及数据挖掘模型等。SpagoBI支持BI系统的监控管理，包括商务智能对象的控制、校验、认证和分配流程。SpagoBI采用Portalet技术将所有的BI对象发布到终端用户，因此BI对象就可以集成到为特定的企业需求而已经选择好的Portal系统中去。
仪表盘Dash board
可视化查询Visual Inquiry,Maps
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ETL工具:KETL;KETTLE
report:JasperReports;JFreeReport;Eclipse BIRT;OpenReports
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JProvit（表示层）
JPivot是JSP风格的标签库，用来支持OLAP表，使用户可以执行典型的OLAP操作，如切片、切块、上钻、下钻等。JPivot使用Mondrian服务器，分析结果可以导出为Excel或PDF文件格式。
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4）DATABASE:
5）套件：
Pentaho,openi,
spagoBI(报表任意；OLAP Server：Mondrian；OLAP展示：JPivot；Dashboard：OpenLaszlo)
oracle express系列,
MS Anylize Service
数据挖掘Data Mining
Pentaho
BI平台包括一个 BI 框架、BI 组件、一个 BI 工作台和桌面收件箱。BI 工作台是一套设计和管理工具，集成到Eclipse环境。这些工具允许商业分析人员或开发人员创建报表、仪表盘、分析模型、商业规则和 BI 流程。Pentaho BI 平台构建于服务器、引擎和组件的基础之上，包括J2EE 服务器、安全与权限控制、portal、工作流、规则引擎、图表、协作、内容管理、数据集成、多维分析和系统建模等功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
OLAP工具:
OLAP server:Mondrian
OLAP 表示:JPivot
Dashboard(仪表盘；实时报表):OpenLaszlo
用户可通过Web和电子表格使用
灵活erver内，也可直接在RDB上使用
有内建的分析函数和4GL来用户自己定制查询
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ObjectWeb
该项目近日发布了SpagoBi 1.8版本。SpagoBi 是一款基于Mondrain+JProvit的BI方案，能够通过OpenLaszlo产生实时报表，为商务智能项目提供了一个完整开源的解决方案，它涵盖了一个BI系统所有方面的功能，包括：数据挖掘、查询、分析、报告、Dashboard仪表板等等。SpagoBI使用核心系统与功能模块集成的架构，这样在确保平台稳定性与协调性的基础上又保证了系统具有很强的扩展能力。用户无需使用SpagoBI的所有模块，而是可以只利用其中的一些模块。
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Stand-alone Tools
独立的BI工具，这是开源项目中数量最多的一类。很多工具只侧重BI系统中的某个环节和方面，如ETL、Report、OLAP和Database等等。
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