商务智能：数据分析的管理视角_04
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
《商务智能方法与应用》教学大纲
商务智能方法与应用（含实验）（）教学大纲（2018版）曙光瑞翼教育2018年8月前言一、大纲编写依据《商务智能方法与应用》是高校面向全校的公选课，是一门理论结合实践，专业性并不强的大数据相关课程。
通过该课程的学习，培养学生设计和使用商务智能相关技术的能力，熟悉商务智能的基本概念及构成，重点掌握商务智能在各个领域的应用，以及如何进行建立数据仓库、如何进行在线分析处理、如何实现数据挖掘与数据可视化。
通过这一系类的技术如何帮助决策者进行决策。
二、课程目的1、知识目标本课程目的是通过讲授及有关讨论使学生掌握在当今商务环境下如何整合和优化企业的信息资源，充分发挥企业的“知识资本”优势，将信息转换成企业智能，并进一步转换为企业利润。
通过本课程的学习及讨论，将培养学生如何整合企业内部资源并部署实施商务智能战略的能力。
主要重点在于大数据行业内的商务智能工具的应用以及行业实践。
2、能力目标(1) 实践能力通过本课程的学习，对学生进行实践技能的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。
同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。
(2) 创新能力通过使用商务智能原理与应用的学习，从数据采集、数据分析、数据挖掘、数据可视化的工作原理与应用等方面，使学生具备一定的使用商务智能主流工具进行数据分析的能力。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有商务智能关键技术：数据仓库、在线分析处理、维度建模。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习商务智能相关技术与主流商务智能相关工具。
教师通过给出一些相关的实例程序帮助学生理解和进行方案设计，并布置相应的上机习题让学生进行练习。
(3) 其它教学方法采用多媒体辅助教学手段，结合传统教学方法，解决好教学内容多、信息量大与学时少的矛盾；充分利用学校的图书馆的资源优势，查阅与课程相关的资料；通过布置课程设计来提高学生的综合处理问题的能力和软件开发的能力。
商务智能方法与应用笔记
商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段，帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。
商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起，以便更好地进行分析和利用，从而为企业的管理层提供决策支持。
二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础，它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。
数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步，也是商务智能方法中最重要的一环。
2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一，通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，以发现数据中的规律和关联，从而为企业的决策提供可靠的依据。
3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑，包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。
这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据，以便更好地进行业务分析和决策。
三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息，从而预测未来的销售趋势，帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。
2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析，包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
3. 供应链优化通过对供应链数据的分析，商务智能可以帮助企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本和生产周期，提升企业的竞争力。
四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，商务智能也在不断演进。
未来，商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力，以更好地满足企业决策的需求。
总结：商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分，它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段，帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置，提高企业的竞争力和盈利能力。
商务智能 课程教学大纲
5.4 序列模式
5.5 统计分析
5.5.1线性和非线性回归分析
5.5.2一元和多元回归分析
6 商务智能应用4课时
6.1 电子商务推荐
6.2 Web网站优化
6.3 客户关系管理
6.4 企业绩效管理
7实验8课时
7.1 SAPபைடு நூலகம்晶报表和易表制作
7.2 基于DB2的数据仓库设计（选做）
7.3 基于IBM Cognos Express的OLAP
2.1 数据仓库基本概念
2.2 数据仓库的数据模型与数据组织*
2.3 数据仓库系统的体系结构
2.4 数据仓库的项目管理
3 在线分析处理OLAP技术3课时
3.1 多维数据结构、多维数据分析
3.2 ROLAP与MOLAP
3.3 报表制作
4 数据挖掘过程2课时
4.1分析需求
4.2 数据选择与预处理
4.3 模型挖掘
基本内容简介
本课程主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、基本方法以及在商务决策中的应用。具体的内容包括数据仓库系统简介、联机分析处理（OLAP），数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换等），数据挖掘技术（包括分类、预测、关联和聚类等）以及数据挖掘方法（包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等），并结合案例分析上述方法和技术在商务智能中的应用。
商务数据分析习题答案
第一章选择题1、数据分析的第二个时期关注的重点是（）。
BA.超大数据B.大数据C.小数据D.数据2、大数据帮助业务流程的（）。
CA.程式化B.巨大化C.优化D.理性化3、大多数时候（）就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。
AA.交友网站B.APPC.通讯软件D.联谊平台4、对于（），能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。
AA.初级数据分析师B.中级数据分析师C.高级数据分析师D.专业数据分析师5、商务数据分析师岗位职责包括与业务产品团队、（）、市场推广团队、内容团队密切配合,提供相关分析支持和决策支持。
AA.运营团队B.业务运营团队C.市场运营团队D.市场运营团队答案：B 、C 、A、A 、A、简答题1、商务数据分析的意义和作用意义：（1）支持营销运营管、（2）推动智能管道运营作用：（1）完整客观的反映企业情况（2）实行监督管理工作（3）参与科学化决策（4）有利于数据深度利用2、简述商务数据分析的发展历程第一个时期数据仓库，数据仓库的兴起时期，在这个时期，企业中的客户信息和产生交易的信息都被存储到巨大的信息存储库中，存储之后再进分析。
第二个时期大数据，在这个时期所需要分析的数据越来越大，企业越来越多，各行各业的竞争也越来越大，各企业都需要一个新的分析方法，大数据也进入了大众的视野。
第三个时期数据产品的时期，但这个时期的数据分析还不够智能化，只能通过手动分析来得到结果。
第四个时期数据分析的时期，是在人工智能，机器学习大力发展的时候出现的，其实就是数据分析自动化时期，在这个时期的数据分析更多是通过很多的模型进行。
第五个时期即未来，在网络越来越普及，智能化手机越来越普及，各种设备越来越智能化自动化的今天，数据分析的未来终究会变得越来越智能化。
3、商务数据分析可应用于哪些场景基于客户行为分析的产品推荐基于客户评价的产品设计基于数据分析的广告投放基于社区热点的趋势预测和病毒式营销基于数据分析的产品定价基于客户异常行为的客户流失预测基于环境数据的外部形势分析基于物联网数据分析的产品生命周期管理4、商务数据分析应用对于业务流程有什么作用可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中商务数据分析的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。
大数据时代下的商业智能：数据分析驱动的决策
大数据时代下的商业智能：数据分析驱动的决策1. 引言1.1 概述在当前信息技术迅猛发展的大数据时代，商业智能成为了企业决策和发展的重要驱动力。
面对日益增长的数据量和复杂性，传统的经验判断已经无法满足企业在市场竞争中取得优势的需求。
因此，通过充分利用大规模数据的收集、整合和分析过程，商业智能能够帮助企业从海量信息中提取真正有价值的洞察，并将其转化为可执行战略决策。
1.2 背景随着云计算、物联网等技术的不断发展，在各个行业领域中积累了大量海量的数据资源。
这些数据涵盖了产品销售、客户反馈、市场趋势、供应链管理等多个方面，为企业提供了丰富的信息基础。
然而，这些数据若不能进行深入分析和挖掘，则无法变现其真正价值。
因此，商业智能作为一种高效率和准确性更高的决策支持工具应运而生。
1.3 目的和意义本文旨在探讨大数据时代下商业智能在企业中的应用和发展趋势，以及数据分析在驱动决策过程中所扮演的关键角色。
通过深入研究和分析，我们希望能够揭示商业智能对企业决策带来的价值，并探讨其可能面临的挑战和未来发展机遇。
同时，我们也将总结回顾目前商业智能领域的研究成果和实践经验，并展望未来商业智能在不同行业中的发展方向。
以上是文章“1. 引言”部分的详细内容。
2. 大数据时代的商业智能:2.1 定义与概念:商业智能(Business Intelligence，简称BI)是一个综合性的概念，指的是通过收集、整理和分析海量数据，将数据转化为有价值的信息和洞察，并在决策制定过程中提供支持。
在大数据时代，商业智能变得尤为重要，因为企业面临着从各种渠道获取大量数据的挑战。
2.2 商业智能与大数据的关系:商业智能与大数据有着密切的关系。
大数据是指以前所未有的速度、多样性和规模产生的海量结构化和非结构化数据。
而商业智能主要依靠这些大数据进行深入分析和洞察，从而帮助企业做出更明智的决策。
商业智能利用大数据技术和工具来提取、清洗、整合和分析数据，以揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联性。
商业智能(BusinessIntelligence)介绍090804
商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。
10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。
商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。
昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。
其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
2商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
商务智能课程大纲
《商务智能》教学大纲一、课程设计的背景与目的大数据时代，数据分析无处不在，商场竞争离不开数据决策。
商务智能技术与方法是大数据分析的核心，也是商务决策分析的基础。
本课程是数据科学与大数据技术系列课程之一，强调理论和工程技术应用相结合，学生通过学习该课程后，可以学会商务智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据可视化等专业术语，掌握数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等专业应用技术。
通过本课程学习，学生可以通过专业应用软件对数据进行深层次加工获得有实际应用的有价值信息，增强学生对信息管理的深层次认识。
二、教学目标与课程收获商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，为管理者的决策和企业战略开发提供信息支持。
商务智能系统是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。
三、培训对象具备一定数据库技术和管理知识的学生或企业白领，尤其是产品、市场、财务、研发、供应等部门的决策分析人员。
四、培训学时18小时五、教学内容与要求第一单元：商务智能概述（1小时）【教学内容】商务智能的产生背景，商务智能的基本概念，商务智能的应用范围，商务智能的应用价值，商务智能的体系结构，商务智能的主要功能，商务智能的核心技术，商务智能模型建立，商务智能的应用。
【教学重点及难点】商务智能的基本概念、商务智能技术的发展、商务智能技术、商务智能的体系结构。
【基本要求】了解商务智能项目的应用，商务智能技术的发展，商务智能的应用范围和应用价值等，理解商务智能的核心技术，实现商务智能的工具、技术路线的选择，掌握商务智能的相关基本概念，商务智能的主要功能、商务智能模型建立，商务智能架构，商务智能的项目实施过程。
第二单元：数据仓库（2小时）【教学内容】数据仓库概念与特征，数据仓库开发模型，数据仓库规划与分析，ETL 概述，元数据，商业数据维度化分析，工具简介。
BI商务智能宣讲PPT课件
商务智能的发展历程
01
02
03
起步阶段
20世纪90年代，商务智能 概念初步形成，主要应用 于财务和销售数据分析。
发展阶段
21世纪初，随着数据仓库 和数据挖掘技术的成熟， 商务智能在企业中得到广 泛应用。
成熟阶段
近年来，随着大数据、云 计算和人工智能技术的融 合，商务智能在功能和性 能上得到进一步提升。
预测与决策支持
预测
利用数据分析结果和模型预测未 来的趋势和结果，为决策提供依
据和支持。
决策支持
通过数据分析和可视化结果，为决 策者提供全面的数据支持和建议， 帮助决策者做出科学合理的决策。
实时更新
提供实时数据更新和推送服务，确 保决策者能够及时获取最新的数据 和分析结果。
03 商务智能的应用场景
快速响应和决策支持。
03
数据可视化增强理解
利用大数据可视化技术，商务智能系统可以将复杂的数据以直观、易懂
的方式呈现，提高用户对数据的理解。
云端商务智能的发展趋势
云端部署降低成本
云端商务智能可以降低企业IT成本，通过按需付费模式，企业可 以根据实际需求灵活配置资源。
云端协作提升效率
云端商务智能可以实现多用户同时访问和协作，提高工作效率和 协作效果。
客户细分与个性化服务
客户细分
个性化服务
商务智能可以通过对客户数据的分析，将 客户进行细分，帮助企业更好地了解不同 类型客户的需求和特点。
针对不同客户的特点和需求，商务智能可 以帮助企业提供个性化的服务和产品，提 高客户满意度和忠诚度。
客户留存与挽回
客户价值提升
商务智能可以通过对客户流失原因的分析 ，帮助企业采取有效措施留住老客户和挽 回流失的客户。
商务智能原理及方法-商务智能简介
商务智能原理及方法-商务智能简介嘿，朋友们！咱们今天来聊聊商务智能这个听起来有点高大上的东西。
其实啊，商务智能就像是一个超级聪明的小助手，能帮企业在一堆杂乱的数据里找出有用的信息，然后做出聪明的决策。
我先给您举个小例子吧。
前段时间，我去了一家小小的面包店。
这家店生意一直不温不火，老板愁得不行。
后来呢，他听说了商务智能这个神奇的玩意儿，决定试试看。
他把每天的销售数据、顾客喜好、原材料采购等等信息都整理了起来。
通过分析这些数据，他发现周末的时候，巧克力口味的面包卖得特别好，但是周一到周五，全麦面包更受欢迎。
而且，每天下午三四点左右，来买面包当下午茶的人特别多，可这个时候店里经常缺货。
于是，老板根据这些发现调整了生产和备货计划。
周末多做巧克力面包，工作日多准备全麦面包，每天下午提前准备充足的货。
结果您猜怎么着？生意那是越来越红火！这其实就是商务智能的一个小小的应用啦。
商务智能的原理呢，简单来说就是收集数据、整理数据、分析数据，最后得出有用的结论。
比如说，一家大公司，有成千上万的客户数据，包括他们的购买记录、年龄、性别、地域等等。
商务智能系统就能把这些看似杂乱无章的数据整理得井井有条，然后发现一些有趣的规律。
比如，年轻人更喜欢买时尚的产品，而老年人更注重产品的实用性。
那商务智能的方法都有啥呢？常见的有数据挖掘、数据仓库、联机分析处理等等。
数据挖掘就像是在一座大矿山里找宝贝，能从海量的数据中找出隐藏的模式和关系。
比如说，通过分析客户的购买行为，发现哪些产品经常一起被购买，这样就可以进行捆绑销售啦。
数据仓库呢，则是一个超级大的“数据仓库”，把各种各样的数据都存起来，方便随时取用和分析。
联机分析处理就更厉害了，能让您从不同的角度快速查看数据，一下子就看清问题的本质。
总之啊，商务智能在当今的商业世界里可太重要了。
它能帮助企业降低成本、提高效率、增加利润，就像给企业装上了一双慧眼，能看清市场的风云变幻，做出明智的选择。
商务智能方法与技术
一、客观部分：（判断、不定项选择）（一）、判断部分1.数据仓库与知识管理系统的结合就是商务智能系统。
（）★考核知识点:商务智能系统，参见P7-P9 参见译者序、P5附 1.1.1（考核知识点解释）：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
商务智能不是通常的业务处理。
它的目标是如何更快、更容易地做更好的决策。
IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。
2.显性知识是指存在于人头脑中的隐性的、非结构化、不可编码的知识，是关于个人的思想、经验等。
（）★考核知识点:知识概念，参见P4附 1.1.2（考核知识点解释）：知识就是对信息进行的提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。
知识分为事实性知识和经验知识。
事实性知识是人类对于客观事物和现象的认识结果。
经验知识多事一种隐性知识，是存储在人们大脑中的经历、经验、技巧、体会和感悟等尚未公开的知识。
隐性知识和显性知识之间是可以相互转化的。
3.元数据是数据仓库中非常重要的数据。
（）★考核知识点:元数据，参见P39 参见P24-P26附 1.1.3（考核知识点解释）：元数据管理包括对开发、管理数据仓库时所用的技术元数据和支持业务人员的业务元数据进行管理，它对数据仓库的设计和维护具有重要的作用。
数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。
元数据描述关于源数据的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。
源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web页、哪个外部系统抽取而来。
源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。
元数据：是用来描述数据的数据。
商务智能(第5版)课件第4章 在线分析处理
web文档的 OLAP 分析 读者一般从多个方面查询 web文档：文档的作者、主题、标题、日期、大小、作者单位和出版社等，对应 web文档立方的维。可以对文档立方进行各种多维分析，如切片、切块、旋转以及钻取等操作，从多个角度分析文档。例如，从中可以得到中国哪所大学在过去几年的视频会议领域发表了最多的论文。
OLAP 简介 基本概念（2）
维的层次：一个维往往可以具有多个层次，例如时间维分为年、季度、月和日等层次，地区维可以分为国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面提到的上钻操作就是由低层概念映射到较高层概念。概念分层除了根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化或分组来实现。维的成员：维是多层次的，不同层次的取值构成一个维成员，例如，"某年某季度"、"某季度某月"等都可以是时间维的成员。
OLAP操作 钻取
上钻：上钻又称上卷 roll-up，上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。例如，在服装购买顾客调查中，可以按月收人分段汇总数据，把较低、中档与较高归约为"有收人"，便可以得到沿月收人维上钻的数据汇总；也可以按年龄分段汇总数据，把16岁以下与16~20岁归约为"青少年"，21~25岁、26~30岁与 31~35岁归约为"青年"，36~40岁与40岁以上归约为"中老年"，从而得到沿年龄段维上钻的数据汇总视图。
OLAP 简介 基本概念
多维数组：多维数组用维和度量的组合表示一个多维数组，可以表示为（维1 ，维2，…，维n ，度量），例如（月份，地区，产品，销售额）组成一个多维数组。数据单元（单元格）：多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维n 成员，度量值），例如（2007年第一季度，大中华区，LCD，560万台）表示一个数据单元：2007 年第一季度大中华区 LCD产品销售560万台。
信息系统研究方法
信息系统研究方法一、课程编码：100210100课内学时：32学分：2二、适用学科专业：管理科学与工程三、先修课程：概率与数理统计，管理运筹学，应用统计学四、教学目标通过本课程的学习，了解信息系统的常见研究方法，掌握信息系统技术研究的重要趋势—商务智能，掌握常见的信息系统行为研究方法—结构方程建模，能够针对管理问题进行诊断和分析，并使用结构方程模型方法来设计和验证解决方案。
五、教学方式课堂讲授，案例分析，课后练习，期末考试六、主要内容及学时分配1.信息系统研究方法概述3课时1.1信息系统主要研究方法1.2行为研究方法1.3技术研究方法1.4数量模型方法2.商务智能6课时2.1商务智能的概念2.2商务智能的演变过程2.3商务智能的结构组成2.4商务智能的类型2.5商务智能的运作过程2.6商务智能研究实例3.结构方程模型概述3课时3.1结构方程模型基础3.2结构方程模型的结构3.3探索性与验证性因子分析3.4SPSS在结构方程模型中的应用3.5操作实例4.数据准备3课时4.1描述性统计4.2缺失值处理4.3多重共线性4.4信度与效度4.5操作实例5.结构方程模型的建构、识别、拟合、修正6课时5.1结构方程模型的建构5.2结构方程模型的识别5.3结构方程模型的拟合与修正5.4操作实例6.结构方程模型的估计3课时6.1最大似然估计6.2结构方程模型系数的解读6.3其他估计方法6.4操作实例7.中介效应、多群组分析、调节效应6课时7.1中介效应7.2多群组分析7.3调节效应7.4操作实例8.研究成果汇报规范及小组展示2课时8.1结果汇报的内容8.2撰写规范8.3小组展示七、考核与成绩评定期末考试八、参考书及学生必读参考资料1．商务智能：数据分析的管理视角（原书第3版）作者:（美）沙尔达等著，赵卫东译，出版社:机械工业出版社，出版时间:2015年03月2.商务智能原理与方法（第2版）作者:陈国青等编著，出版社:电子工业出版社，出版时间:2014年08月3.侯杰泰等，结构方程模型及其应用，教育科学出版社，20084.吴明隆.结构方程模型：AMOS的操作与应用（第二版）[M].重庆大学出版社.2010.九、大纲撰写人：贾琳颜志军高慧颖。
云端组装商业智能和数据科学以实现可复用的高级数据分析能力
云端组装商业智能和数据科学以实现可复用的高级数据分析能力2新疆维吾尔自治区科技人才开发中心新疆乌鲁木齐市 830011摘要：近年来，伴随着大数据网络技术和人工智能技术的不断发展，多元化、个性化消费者需求被逐渐释放出来，因此，新的商业模式悄然兴起。
在科技进步的前提下，电子商务运营可以借助大数据技术，将消费者的消费意向和企业经营中的各类数据进行收集与科学分析，从而向消费者推送满足其现实需求的产品，从而让电子商务产业在新时期下实现跨越式发展。
关键词：云端组装；商业智能；数据科学；实现可复用；高级数据引言如今，分析和商业智能（ABI）以及数据科学和机器学习（DSML）市场都在大力投资于云。
新老厂商纷纷发布他们的最新云优先或纯云功能。
云生态系统现已成为主要的支出。
七家超大规模云基础设施和平台服务厂商中，首次有六家直接或通过收购的子公司同时在ABI和DSML平台市场上提供产品。
在2020年Gartner数据和分析云调查中，74%的企业机构使用或计划使用云实施分析、商业智能和数据科学。
1商业智能系统概念商业智能也被称为商业智慧或商务智能，作为一种支持数据准备、数据挖掘、数据管理和数据可视化的技术，也是企业现代化的标志之一。
就商业智能的主要目的来看，主要是通过建立商业智能模式，收集有关数据并做好分析，为决策者提供科学的数据信息作为参考，为企业的商业行为提高数据支撑，使顶层设计、决策具有整体性，促进电商企业可持续发展。
从这一层面上来看，商业智能并不是传统意义上的应用技术，而是要针对电商企业在经营过程中存在的问题提出具体的解决方案，在此期间会涉及到企业内部的各种有效数据，针对数据进行可持续化处理，应用于企业生产活动中，适用性较强，可切实为维护企业权益，具有精确性、客观性、实效性特点。
2基于大数据技术的商业智能应用策略2.1借助网络优势完成数据整合在大数据技术的引入下，企业可以将其优势与运营阶段进行融合，从而将经济效益极大程度地提升，同时也使商业价值不断提高，彰显出大数据技术的积极影响。
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▪ Understand the objectives and benefits of business analytics and data mining
▪ Recognize the wide range of applications of data midardized data mining processes
Databases
Management Science & Information Systems
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Slide 4- 8
Data Mining Characteristics/Objectives
▪ Source of data for DM is often a consolidated data warehouse (not always!).
3. What was their implementation strategy? Why is it important to produce results as early as possible in data mining studies?
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Copyright © 2014 Pearson Education, Inc.
Slide 4- 6
Definition of Data Mining
▪ The nontrivial process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data stored in structured databases.
Questions for Discussion
1. How did the Memphis Police Department use data mining to better combat crime?
▪ Other names: knowledge extraction, pattern analysis, knowledge discovery, information harvesting, pattern searching, data dredging,…
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▪ Decision situation ▪ Problem ▪ Proposed solution ▪ Results ▪ Answer & discuss the case questions.
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Questions for the Opening Vignette
▪ Learn different methods and algorithms of data mining
▪ Build awareness of the existing data mining software tools
▪ Commercial versus free/open source
▪ DM environment is usually a client-server or a Webbased information systems architecture.
▪ Data is the most critical ingredient for DM which may include soft/unstructured data.
▪ The miner is often an end user.
▪ Striking it rich requires creative thinking. ▪ Data mining tools’ capabilities and ease of use are
essential (Web, Parallel processing, etc.).
5. What type of analytics help did Cabela’s get from their efforts? Can you think of any other potential benefits of analytics for large-scale retailers like Cabela’s?
3. What are the sources of data that retailers such as Cabela’s use for their data mining projects?
4. What does it mean to have a “single view of the customer”? How can it be accomplished?
Semi-Structured
Categorical
Numerical
Textual
Multimedia
HTML/XML
Nominal
Ordinal
Interval
Ratio
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What Does DM Do? How Does it Work?
Business Intelligence:
A Managerial Perspective on Analytics (3rd Edition)
Chapter 4: Data Mining
Learning Objectives
▪ Define data mining as an enabling technology for business intelligence
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Application Case 4.2
Harnessing Analytics to Combat Crime: Predictive Analytics Helps Memphis Police Department Pinpoint Crime and Focus Police Resources
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Data Mining Concepts and Definitions Why Data Mining?
▪ More intense competition at the global scale.
- Fayyad et al., (1996)
▪ Keywords in this definition: Process, nontrivial, valid, novel, potentially useful, understandable.
▪ Data mining: a misnomer?
▪ The exponential increase in data processing and storage capabilities; and decrease in cost.
▪ Movement toward conversion of information resources into nonphysical form.
▪ Data: lowest level of abstraction (from which information and
knowledge are derived).
Data
- DM with different
data types?
Structured
Unstructured or - Other data types?
▪ CRISP-DM
▪ SEMMA
▪ KDD
(Continued…)
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Learning Objectives
▪ Understand the steps involved in data preprocessing for data mining
▪ Recognition of the value in data sources.
▪ Availability of quality data on customers, vendors, transactions, Web, etc.
▪ Consolidation and integration of data repositories into data warehouses.
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Data Mining at the Intersection of Many Disciplines
Artificial Intelligence
Pattern Recognition
Statistics
DATA MINING
Machine Learning
Mathematical Modeling
Questions for Discussion
1. How did Infinity P&C improve customer service with data mining?
2. What were the challenges, the proposed solution, and the obtained results?
▪ Understand the pitfalls and myths of data mining