云计算在数据分析与商业智能分析中的应用研究
商业智能技术的应用与应用
商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。
随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。
本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。
二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。
数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。
收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。
2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。
数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。
从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。
数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。
数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。
3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。
通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。
三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。
通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。
这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。
2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。
商业智能分析2篇
商业智能分析2篇第一篇：商业智能分析的意义与应用商业智能分析是企业通过数据分析和挖掘，来获取商业洞见并进行决策的过程。
随着数据量的不断增加，商业智能分析越来越成为企业管理与运营的重要手段。
首先，商业智能分析能够帮助企业更好地了解市场和客户。
通过收集、整理和分析市场和客户的数据，企业可以了解市场的趋势、客户的需求和偏好，并做出相应的决策。
例如，一家电子商务公司可以通过分析消费者的购物历史、浏览历史和搜索记录来判断哪些产品更受欢迎，进而优化产品和促销策略。
其次，商业智能分析能够帮助企业提高效率和降低成本。
企业可以通过分析数据来了解生产、采购和物流等方面的瓶颈和不足，从而采取有效措施提高效率、降低成本。
例如，在物流管理方面，企业可以通过分析送货时间、运输成本和客户签收数据来优化物流线路和提高送货效率。
第三，商业智能分析能够帮助企业发现隐藏的商机。
通过多维度的数据分析和挖掘，企业可以发现自身可能忽略或不了解的商机和市场机会，进而抓住这些机会获取收益。
例如，在企业营销方面，通过对客户群体的细分和行为数据的分析，企业可以发现潜在客户和他们的需求，从而制定个性化营销策略，提高转化率和收益。
总之，商业智能分析是企业管理和决策的重要手段，能够帮助企业更好地了解市场和客户、提高效率和降低成本，发现商机和市场机会，从而实现商业目标。
第二篇：商业智能分析技术的发展与趋势随着数据量的增加和数据技术的不断进步，商业智能分析技术不断发展和完善。
以下是商业智能分析技术的几大发展趋势：一、大数据技术的应用：随着数据量的急剧增加，传统的商业智能分析技术已经无法满足企业的需求。
大数据技术的出现，为商业智能分析提供了更多的数据分析工具和方法，如数据仓库技术、数据挖掘技术、机器学习技术等，使企业能够更好地分析和利用大数据，把握商业机会。
二、云计算的普及：云计算技术的应用，使得商业智能分析能够更加灵活地部署和使用分析工具和数据仓库等，同时也能为企业节省大量的IT成本和人力资源，推动商业智能分析应用和发展。
云计算和大数据技术在电子商务中的应用
云计算和大数据技术在电子商务中的应用一、引言云计算和大数据技术近年来成为全球范围内最火热的技术。
电子商务的发展离不开这两项技术的支持。
在这篇文章中，我们将着重探讨云计算和大数据技术在电子商务中的应用。
二、云计算技术在电子商务中的应用1、基础设施即服务（IaaS）云计算的基础设施即服务（IaaS）是云计算中最早的形式之一。
IaaS在电子商务中的作用是提供硬件资源和基础设施，包括服务器、存储、网络等，以便企业可以扩大其业务范围。
这种模式提供了更多的灵活性，企业只需根据其实际需求和使用情况，购买或释放所需的资源。
2、软件即服务（SaaS）软件即服务（SaaS）是一种云计算的应用形式，它允许企业使用已经建立的软件应用程序而无需购买、安装和维护软件和硬件。
在电子商务中，SaaS可帮助企业在管理、客户服务和销售方面更加高效。
3、平台即服务（PaaS）平台即服务（PaaS）是一种云计算的应用形式，它提供了一个开发环境和工具集，以支持企业或个人开发、部署、测试和维护他们的应用程序。
在电子商务中，PaaS可帮助企业更加快速、高效地开发和推出新的电子商务应用程序。
三、大数据技术在电子商务中的应用1、用户行为分析电子商务企业可以使用大数据技术来分析顾客的行为模式，以便更好地了解客户需求和偏好。
这种信息可以帮助电子商务企业优化其产品和服务，改善客户体验，促进销售增长。
2、定制化推荐大数据技术在电子商务中的应用还可以帮助企业精准推荐产品和服务，使用户的购物体验变得更加个性化和亲密。
这个推荐模型基于用户交互的统计模型，利用算法生成和优化。
3、库存管理电子商务企业可以使用大数据技术来管理库存，以预测需求、优化采购计划、减少过度库存和减少损失。
这种预测性能够帮助企业提高效率和减少成本。
四、结语随着云计算和大数据技术的不断发展，它们在电子商务领域的应用也将越来越广泛。
通过使用这些技术，电子商务企业可以更好地了解消费者需求，更快地开发和推出新产品，更好地管理库存和减少成本。
大数据与商业智能的应用及实践
大数据与商业智能的应用及实践一、前言随着信息技术和数据科学的飞速发展，大数据和商业智能的相关应用变得越来越普及。
大数据和商业智能的应用已经成为企业竞争的关键因素之一。
通过深度挖掘数据资源，以数据为基础，实现全面、精准、合理的决策，提升企业效率和利润，已成为现代企业竞争力提升的必然选择。
二、大数据的应用1、大数据的定义大数据是指规模超过传统数据处理软件工具的处理能力范围、非结构化或结构化数据的数据集合，这些数据集合往往包含着从各种网站、社交网络、传感器和移动设备等多个来源采集到的大量信息。
2、大数据的应用领域随着数据技术的进一步发展，大数据逐渐被广泛应用于各个领域，例如：（1）医疗与健康：基于大数据技术的智能医疗可以为慢性病患者提供更全面、更及时、更有效的医疗解决方案；（2）金融：基于大数据技术的风控模型可以帮助银行等金融机构更全面、更精准地把握风险，从而更有效地降低贷款损失率；（3）制造业：基于大数据技术的智能制造可以为企业提供更精细、更高效的生产计划、质量控制和供应链管理模型，从而加快生产流程和提高产品质量。
3、大数据应用案例（1）丰田汽车使用大数据技术，增强了其汽车的安全性。
通过分析车辆制造、升级和修理的数据，丰田现在可追踪每辆汽车在整个生命周期内的历史记录，从而可以判断哪些部件比其他部件更容易出问题，以促进更好的零部件设计。
（2）麦肯锡公司利用大数据技术，分析复杂的供应链数据，为其客户找到了大量缺陷，从而优化了供应链，并增加了养殖效率。
三、商业智能的应用1、商业智能的定义商业智能是指针对企业所采集的数据，通过分析数据的关联性、趋势和模式等，概括出有价值的信息，从而帮助企业管理者和决策者做出更准确、更快速和更充分的决策。
2、商业智能的应用领域商业智能技术已经被广泛应用于金融、保险、电力、电信、交通、医疗、教育、制造业等各个领域，例如：（1）银行：商业智能技术可提供客户关系管理、行销活动分析、信用风险管理、探测反洗钱、业务审计和风险控制等服务，可以帮助银行提高业务效能和风险管理水平；（2）医疗保健：商业智能技术能够为医疗保健领域提供病历管理、护理管理、药物管理、医保管理、医生排班和门诊流程优化等服务，从而提高医疗机构的效率和质量。
企业数据分析与商业智能的实践案例
企业数据分析与商业智能的实践案例现代商业流程中至关重要的一环是数据分析与商业智能，通过采集企业内部和外部的各种数据，从中挖掘出有用信息，改善商务决策，提升企业竞争力。
以下是一些企业数据分析与商业智能的实践案例。
1. 零售行业-通过数据分析确定最佳价格策略一家零售商为了战胜市场上激烈的竞争，采用数据分析工具，分析那些销售最好的商品类型以及那些价格能带来最大的销售收入。
他们在采取行动时，在不同季节、不同人群和不同价格点上设置不同策略。
由此他们能够提升客户满意度。
2. 餐饮业-分析订餐过程中产生的数据以提升就餐体验一家餐饮企业研究顾客下单时间、就餐习惯、点餐内容以及支付方式等数据信息，以此来优化餐饮服务。
他们提供方便的移动设备订餐流程，将交互体验提升到一个全新水平。
利用大数据分析的结果他们能够预测成本，有效控制食品和饮料的库存量。
3. 贷款业-通过基于压力的情况预测未来财务发展金融服务公司采用商业智能技术，会分析住房贷款的风险以及客户如何根据问题顺利付款。
如何贷款的利息以及还款客户的历史记录同样可以作为数据来源分析。
这种基于历史数据和压力情况的分析，可以为贷款机构更好地预测未来财务发展，从而帮助他们制定更好的贷款政策。
4. 教育行业-通过学生学习数据搜集学生的学习特点一家大型工程学院采用一套新的课程管理系统，使教师能够快速访问学生学习数据。
根据学生学习数据，教师能够为每个学生后期制定个性化教学方案，提升他们的学习效率。
学习数据还可用于项目绩效分析，提高大学数据管理和预算规划过程的透明度和可扩展性。
5. 能源行业-通过物联网技术做到自动化监控物联网技术可用于监控能源领域的各种设施。
对发电厂、供电线路和消费者用电数据实时分析，能够帮助能源公司做出更准确的决策，使用电力资源时更加高效。
根据监控数据，安排维护工作的计划和成本，识别可以更好地实现能源效益的质量和成本问题。
人工智能在商业智能中的应用
在商业智能中的应用随着科技的不断发展，逐渐成为各行各业关注的焦点。
商业智能（Business Intelligence, BI）作为企业提高运营效率、优化决策过程的重要工具，与的结合日益紧密。
本文将详细探讨在商业智能中的应用，并分析其为企业带来的价值。
1. 数据挖掘与分析数据挖掘与分析是商业智能的核心功能，通过对海量数据的挖掘与分析，为企业提供有价值的信息。
在这一过程中发挥着重要作用，通过机器学习、深度学习等技术，对数据进行自动化处理，挖掘出潜在的价值信息。
此外，还可以实现对数据的实时分析，帮助企业快速应对市场变化。
2. 预测分析预测分析是商业智能的重要组成部分，通过对历史数据的分析，预测未来趋势，为企业决策提供依据。
在预测分析中的应用，主要体现在提高预测的准确性和实时性。
例如，零售行业可以通过对销售数据进行实时分析，预测未来商品的销量，从而实现库存优化。
3. 个性化推荐个性化推荐是商业智能在电商、金融等领域的重要应用。
通过技术，企业可以根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息，为用户提供个性化的产品和服务。
例如，电商平台可以通过对用户浏览和购买记录进行分析，推荐用户感兴趣的商品，提高用户体验和转化率。
4. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是的一个重要分支，其在商业智能中的应用日益广泛。
例如，企业可以通过对客户反馈进行情感分析，了解客户满意度，从而改进产品和服务。
此外，还可以实现对企业的内部沟通数据进行分析，提高团队协作效率。
5. 机器人流程自动化（RPA）机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）是在商业智能中的应用之一，通过模拟人类操作，实现对企业日常重复性任务的自动化处理。
例如，企业可以通过自动化财务报销流程，提高工作效率，降低人力成本。
6. 智能决策支持智能决策支持是商业智能的最高层次，通过技术，为企业提供智能化、自动化的决策支持。
云计算技术在现代电子商务中的应用研究的研究报告
云计算技术在现代电子商务中的应用研究的研究报告随着时代的发展和科技的进步，电子商务已成为当前社会中不可或缺的一部分。
而云计算作为一项新兴的技术，则是电子商务中应用最为广泛且具有重要性的一项技术。
本研究通过对云计算技术在现代电子商务中的应用进行研究，旨在揭示云计算技术在电子商务中的优势和应用前景。
一、云计算技术在电子商务中的优势云计算技术以其高效、灵活、可靠、安全等优势，在电子商务领域中得到了广泛应用和推广。
1.高效云计算技术通过共享云服务资源和实现弹性扩容等手段，能够对电子商务系统的数据和资源进行快速处理和分配，有效提高了系统的响应速度和数据处理效率。
2.灵活云计算技术可以根据电商业务需求，以IaaS、SaaS或PaaS模式等提供不同的服务模式，为电商企业提供可定制化的云计算服务，同时能够灵活调整系统规模和配置，以适应电商企业的业务需求。
3.可靠云计算技术采用分布式架构，通过多机房、多备份等机制，确保系统的稳定运行。
一旦出现故障，云计算平台可以快速恢复备份数据，避免了业务中断，提高了系统的可靠性。
4.安全云计算技术中采用了多方面的安全措施，如数据加密、身份认证、防火墙等技术手段，有效保障了用户数据和平台安全，使得电商企业可以更加安心地使用云计算服务。
二、云计算技术在电子商务中的应用云计算技术在电子商务中的应用非常广泛，主要包括以下方面：1.基础设施支持云计算技术可以为电商企业提供稳定的、可靠的基础设施支持，包括数据中心、服务器、存储设备等，以保证其在线服务的稳定性和可靠性。
2.数据处理在电子商务中，海量的数据处理成为了一个非常重要的环节，而云计算技术可以通过分布式处理、弹性扩容等手段，实现对海量数据的快速处理和分析。
3.电商平台搭建云计算技术的弹性和可定制性，可以使电商企业根据自己的业务需求来构建相应的电商平台。
同时，云计算技术的高度可扩展性也可以帮助电商企业满足日益增长的业务需求。
4.业务应用当前，越来越多的电商企业将其业务应用迁移到云计算平台上，可以更好地管理并监控自己的业务应用，提高了业务效率和稳定性。
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。
云计算在电信数据与商业智能分析中的应用研究
云计算提供了一个巨大的资源池 ， 而应用的使用又有 不同的负载周期， 根据负载对应用的资源进行动态伸缩可
以显著提高资源的有效利用率 ，即高负载时动态扩展资
源， 低负载时释放多余的资源 ， 这就是应用规模扩展技术
所解决的问题。该技术以应用为基本单位， 为不同的应用
源）替代资源和物理资源具有相同的接口和功能， ， 对用户
和应用等不同层次的部署。自动化部署可提供简化流程，
法让 Ｉ Ｔ部门可以把海量资源作为一个统一的大资源进行
管理 。支持 Ｉ 部门在大量增加资源的同时无需显著增加 Ｔ 相应的人员进行维护和管理。
用户提出申请后由自动化部署平台根据调度和预约 自动 完成相应的部署， 因此用户只需花十几分钟， 甚至几分钟
３ 应 用 分 析
３１ 问题 和现状 ．
（） ５ 分布式数据库与非结构化数据存储 在分布式文件系统上 ， 典型的存储海量结构化数据的
分布式存储 系统包括 Ｇ ｏｌ Ｂ Ｔｂ 、开源 的 Ｈ ａ ｏｇ ｅ的 ｉ ａｌ ｇ ｅ Ｂｓ ｅ
对于 Ｅ Ｃ和业务支撑系统而言，大量的业务涉及数 Ｄ
为基础提供创新的业务服务。新型的 Ｉ Ｔ基础设施管理方
来说虚拟资源具备与物理资源相同的使用功能， 同时还可
以有不同的属性， 如价格、 容量、 可调整性等。 （） ２ 自动化部署
云计算的一个核心思想是通过 自动化的方式尽可能
地简化任务， 使得用户可以通过 自助服务方式快捷地获取
所需的资源和能力。部署是基础设施管理中十分重要， 也 是需要花费很大工作量的一部分 ， 包括操作系统、 中间件
个运行在普通硬件之上的分布式文件系统， 它和现有的
分布式文件系统有着很多相似性。然而， 与其他分布式文 件系统的区别也是很明显的： Ｄ Ｓ Ｈ Ｆ 是高容错性的， 可以部
商业智能化市场分析报告
商业智能化市场分析报告1.引言1.1 概述商业智能化是指利用先进的数据分析和处理技术，帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和业务运营情况，从而做出更精准的决策和提高业务效率的过程。
随着信息技术的不断发展和商业竞争的加剧，商业智能化已经成为企业提升竞争力的重要手段。
随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断成熟，商业智能化市场正呈现出蓬勃发展的趋势。
本报告旨在对商业智能化市场进行全面分析，探讨其现状和趋势，为企业决策者和投资者提供有益的参考和建议。
1.2 文章结构文章结构部分包括商业智能化市场分析报告的整体框架和章节安排。
首先介绍了引言部分的概述，展示了本文的主要内容和研究目的。
接着分析商业智能化概念、市场现状和趋势，以及对商业智能化市场前景展望、竞争格局和发展建议的结论部分。
整个文章结构旨在全面分析商业智能化市场，为读者提供深入的行业洞察和发展建议。
1.3 目的本报告旨在对商业智能化市场进行全面的分析，以帮助读者更好地了解商业智能化的概念、市场现状和未来趋势。
通过对商业智能化市场的深入研究和分析，我们旨在为相关企业和投资者提供有价值的市场信息和发展建议，帮助他们把握商业智能化市场的机遇和挑战，制定明智的经营策略和投资决策。
同时，通过本报告的撰写，也旨在促进商业智能化市场的健康发展，为行业的可持续发展贡献力量。
1.4 总结总结部分：本文从商业智能化的概念入手，对商业智能化市场现状进行了分析，同时对未来的商业智能化趋势进行了预测。
在结论部分，我们展望了商业智能化市场的前景，并对市场竞争格局进行了分析。
最后给出了商业智能化的发展建议，希望能够为读者在商业智能化领域提供一些启发和思考。
商业智能化的发展前景广阔，但也面临着挑战，希望本文的分析能对读者有所帮助。
2.正文2.1 商业智能化概念商业智能化是指利用先进的技术和工具来帮助企业更好地理解和分析其业务数据，从而进行更有效的决策和优化业务流程的过程。
通过商业智能化，企业可以利用数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术手段，对海量的数据进行快速分析和挖掘，发现潜在的商业机会和问题，并及时进行预测和优化。
云计算和大数据分析报告
云计算和大数据分析报告云计算和大数据分析领域的发展已经影响了各行各业，并且在全球范围内得到广泛的应用。
本报告将对云计算和大数据分析的概念、应用以及未来发展进行阐述。
一、概念介绍云计算是一种通过网络提供计算服务的模式，用户可以按需使用计算资源，无需拥有和维护大型的计算设备。
而大数据分析是指对海量数据进行收集、存储和分析，从中获取有价值的信息。
云计算为大数据分析提供了强大的计算和存储能力，使得大数据分析可以更高效、更准确地进行。
二、云计算与大数据分析的关系1.云计算提供了强大的计算和存储能力，为大数据分析提供了基础。
传统的数据分析往往受限于硬件设备的处理能力，而云计算能够提供弹性的计算和存储资源，使得大数据分析可以更好地进行。
2.云计算架构可以为大数据分析提供更高的可靠性和可扩展性。
云计算基于分布式系统架构，可以在需要时动态分配计算资源，保证大数据分析的高可靠性。
同时，云计算还支持水平扩展，可以满足日益增长的大数据分析需求。
3.云计算为大数据分析提供了更低的成本和更快的处理速度。
通过云平台，企业无需购买昂贵的服务器设备，降低了大数据分析的成本。
同时，云计算可以提供高速的网络连接和并行处理，加快了大数据分析的处理速度。
三、云计算和大数据分析的应用1.商业智能和数据挖掘：通过对大数据进行分析，企业可以获得深入的市场洞察和消费者行为模式，从而指导业务决策和产品改进。
2.医疗保健和生物科技：云计算和大数据分析在医疗领域的应用十分广泛，例如基因组学研究和健康管理系统的开发，可以提供更精确的医疗诊断和治疗方案。
3.智慧城市：云计算和大数据分析可以对城市中的各种数据源进行收集和分析，提供智能交通、智能环保等方面的解决方案。
四、云计算和大数据分析的发展趋势1.边缘计算的崛起：边缘计算将计算、存储和分析能力推向用户和数据源的近端，能够更快、更安全地响应用户需求。
2.人工智能的结合：云计算和大数据分析与人工智能的结合将进一步提升数据分析的能力，实现更智能化的决策和预测。
商业智能与数据分析
商业智能与数据分析一、概述商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指对企业内部、外部和竞争环境等各种数据进行深入、系统、动态的分析发现，形成一定的数据结论，然后运用这些结论来支持企业经营管理过程中决策的一类技术的总称。
数据分析是BI中的一项重要工作，是指采用统计学、计算机科学和其他相关的科学和技术，研究数据，发现数据内在的规律、趋势和模式。
商业智能和数据分析紧密结合，二者相互依存。
商业智能提供数据支持，数据分析则为商业智能提供深入的数据解析，帮助企业更好地理解市场，做出更加明智的决策。
二、商业智能的优势商业智能有以下优势：1.全面性：可以同时分析和展示企业的内部数据以及外部环境数据，全方位了解市场状况。
2.即时性：可以根据实时数据分析和报告，保证管理决策的及时性。
3.灵活性：可以针对不同的需求进行数据提取和分析，实现数据按需分析。
4.易于使用：商业智能软件提供了简便易懂的操作界面，更好地解决了数据分析过程中的技术难题。
5.预测性：商业智能软件可以分析历史和现实数据，针对未来做出合理的预测，更好地制定策略。
三、数据分析的业务价值数据分析对商业组织有以下价值：1.提高营销效果：通过数据分析，更好地理解客户需求，制定精准的市场营销策略，提高销售效率。
2.优化投资决策：数据分析帮助企业制定有效的投资决策，具有较好的风险控制能力，实现财务和经济的收益最大化。
3.改善客户体验：数据分析可以帮助企业发现客户的痛点和需求，提高产品和服务质量，改善客户满意度。
4.提高内部效率：数据分析可以分析企业内部数据，帮助企业提高效率、简化流程，减少资源浪费。
四、商业智能和数据分析应用场景商业智能和数据分析可以广泛应用于不同领域的企业：1.零售业：通过对销售数据和消费者行为的分析，制定更加有针对性的促销活动，提高销售额和用户满意度。
2.金融业：可以通过对数据的分析，制定有效的风险管理策略，控制风险，同时优化客户服务。
基于云计算技术的大数据分析与应用研究
基于云计算技术的大数据分析与应用研究随着信息技术的不断发展和互联网的普及，大数据已经成为当今的一个热门话题。
大数据分析和应用技术的出现，为企业的数据管理和决策提供了新的思路和手段。
而云计算技术则是大数据分析和应用技术的实现基础。
本文将介绍基于云计算技术的大数据分析与应用研究。
一、云计算技术云计算技术是一种通过网络提供计算资源、软件和数据存储的新兴计算模式。
它类似于公共水、电、气等公共设施，用户只需要按需使用即可。
云计算将计算资源分布在多个服务器上，使用户能够按需使用大规模、高效的计算资源。
云计算可以轻松扩展计算资源，具有成本低廉、灵活性高、易用性好等优点。
二、大数据分析与应用大数据是指数据量巨大、增长迅速、类型繁多的数据资源。
而大数据分析与应用则是关于如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于实践中，以获得商业、科研等领域的价值。
大数据分析和应用的方法有很多种，其中包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
大数据分析与应用具有广泛的应用场景。
比如在企业中，我们可以通过大数据分析来进行市场调研、产品生产、销售策略制定等。
在医疗领域中，我们可以通过大数据分析来进行疾病预测、医疗资源优化等。
在城市规划中，我们可以通过大数据分析来进行城市交通规划、土地利用规划等。
三、基于云计算技术的大数据分析与应用基于云计算技术的大数据分析与应用将大数据的分析和应用工具部署在云平台上，从而实现大数据智能化分析和数据驱动的智能决策。
云计算通过提供分布式存储和计算能力，实现大规模数据的存储和计算。
同时，云计算还提供了全面性、普适性、高可用性等特点，能够满足大数据分析与应用的各种需求。
目前，云平台上已经有了很多大数据的分析和应用工具，其中涉及到的技术和算法也比较丰富。
比如，Hadoop、Spark和Storm等大数据处理框架，能够实现分布式的高效计算和大规模数据处理。
基于这些框架，还有大量的数据挖掘、机器学习、自然语言处理等应用工具，能够帮助企业对庞大的数据进行快速、精确的分析和挖掘。
大数据技术在商业分析中的应用
大数据技术在商业分析中的应用随着时代的发展，大数据技术已经成为商业领域中的重要趋势之一。
在商业分析中，随着大数据技术的应用，从数据挖掘到数据分析，从数据可视化到商业智能，公司可以更好地了解消费者的需求和心理，进而制定更准确的市场策略，提高销售业绩和竞争力。
本文将探讨大数据技术在商业分析中的应用。
一、数据挖掘数据挖掘是利用大数据技术进行商业分析的第一步。
企业可以通过跟踪和记录客户的行为，如搜索记录、购买行为、访问次数、时间和地点等明细，进而深入了解客户的需求和兴趣，挖掘潜在的商机。
此外，企业还可以通过数据挖掘技术来发现关键业务因素，使企业更好地设计产品和服务，或通过降低成本和提高效率来提高盈利能力。
二、数据分析通过大数据技术进行数据分析，企业可以更好地了解消费者的行为，例如客户的购买习惯、消费水平、日常消费偏好等，更加深入地了解客户需求和精细化营销。
另外，企业还可以使用大数据技术来预测未来发展趋势，做出明智的决策，以便以最有效和高效的方式开发新市场或提高现有市场的业务收益。
三、数据可视化大数据技术还可以帮助企业透过数据背后的故事和洞察力。
通过数据可视化，企业可以更直观地获取数据的信息和分析结果。
随着数据量的增加，数据可视化的大数据技术需要提供越来越强大的工具和算法，以更好地演示和展示数据中隐藏的洞察力。
这可以帮助企业领导人和非技术人员更好地理解商业问题，以更有效地做出决策。
四、商业智能商业智能是企业大数据技术应用过程中的最终目标。
它是一种以数据为基础的管理方法，通过开发数据仓库、数据分析工具和报表系统等，为企业领导人提供与业务相关的数据、差异分析和建议，以帮助企业领导人制定更明智的商业决策。
通过商业智能，企业可以更加高效地利用数据来预测未来趋势，减少成本和提高效率，创造竞争优势。
结论总之，大数据技术在商业分析中的应用极为广泛，涉及数据挖掘、数据分析、数据可视化和商业智能等多个方面。
通过大数据技术在商业分析中的应用，企业可以从大量数据中获取有价值的信息，更准确地了解消费者需求和行为，帮助企业领导做出更加明智的商业决策，保持竞争优势。
云计算在大数据分析中的应用研究
云计算在大数据分析中的应用研究随着互联网的快速发展，网络数据量快速增加，这些海量的数据既包含着重要的商业信息，也包含着日常生活的点滴记录。
如何从这些数据中提取有效的信息和知识，通过分析和挖掘数据的内在规律，实现对商业活动和社会发展的有效支持和预测，成为各个领域信息处理和决策制定的重要环节。
而云计算作为一种强大的计算和存储平台，正成为大数据分析的重要工具和支撑环境。
一、云计算的优势云计算是一种以互联网为基础的计算模式，将数据和计算资源从传统的本地计算机迁移到互联网上的服务器集群，同时提供超大规模的无限资源，这为大数据的分析和挖掘提供了强大的支持和便利。
与传统的本地计算机相比，云计算有以下优势：1.强大的计算能力：云计算平台提供了高性能的计算资源，可以支撑高速、高效的大数据分析运算。
2.灵活的存储方式：云计算采用分布式的存储方式，数据可以随时上传、下载和备份，而且可以快速地扩容和缩小存储空间。
3.灵活的付费方式：云计算的付费方式灵活多样，可以按照需要选择合适的计费模式，买单独的计算、存储资源，不必把不必要的硬件运维成本强行加入到公司的财务支出中。
二、大数据分析的应用大数据分析是指对海量数据进行挖掘、分析、处理的过程，通过发掘数据的规律和知识来支撑决策制定和商业发展。
现代大数据分析应用十分广泛，包括以下几个方面：1.金融领域：金融领域需要进行大量的交易数据分析、资产风险评估、投资者行为模式分析等，利用大数据分析技术可以帮助业内人员更好地了解金融市场的格局和变化，并制定出更加合理的投资策略。
2.医疗领域：医疗领域需要进行大量的药品试验数据分析、医院运营数据分析、医疗保险业务分析等。
通过大数据分析技术，可以帮助医疗人员更好地了解疾病状况、掌握医疗行业趋势，同时可以帮助政府更好地监管医疗市场。
3.电商领域：电商领域需要进行大量的消费者行为模式分析、产品销售模式分析等。
通过大数据分析技术，可以帮助企业了解消费者需求及市场趋势，以更好地制定营销策略和发展战略。
人工智能在大数据分析与商业智能中的应用
人工智能在大数据分析与商业智能中的应用近年来，随着信息技术的迅猛发展，人工智能逐渐成为各行业中不可或缺的一部分。
尤其是在大数据分析与商业智能领域，人工智能的应用取得了显著的成果。
本文将探讨人工智能在大数据分析与商业智能中的应用，并分析其对企业决策的影响。
1. 人工智能在大数据分析中的应用随着互联网的普及和社交媒体的兴起，海量的数据被不断生成和积累。
如何从这些数据中提取价值成为企业面临的重要问题。
人工智能技术在大数据分析中发挥着关键作用。
首先，人工智能技术可以帮助企业快速、准确地分析大量的数据。
通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以对数据进行自动分类、聚类、预测等处理，大大提高了数据处理的效率。
其次，人工智能技术可以挖掘数据背后的隐藏信息。
传统的数据分析方法需要人工对数据进行筛选和分析，但是在海量数据面前，人工处理无疑效率低下。
而人工智能可以通过模式识别和数据挖掘技术，分析数据之间的关系和规律，从而发现隐藏在数据中的商机和问题。
最后，人工智能技术可以实现数据的智能化利用。
通过自动化的算法和系统，人工智能可以将数据转化为可视化的图表、报告等形式，使数据更加直观和易于理解。
同时，人工智能还可以建立智能推荐系统，根据用户的需求和历史数据，推荐最适合的产品和服务。
2. 人工智能在商业智能中的应用商业智能是指通过数据分析和决策支持系统，提供给企业决策者有关业务的关键信息和洞察，进而帮助企业做出更明智的决策。
在商业智能领域，人工智能技术的应用日益广泛。
首先，人工智能可以帮助企业更好地了解市场和客户需求。
通过分析大数据，人工智能可以准确地识别出消费者的兴趣、偏好和购买行为，并进行精准的市场定位和营销策略制定。
其次，人工智能可以提升企业的运营效率和质量。
通过人工智能技术，企业可以实现智能化的制造、物流和服务，减少人力成本、提高生产效率。
同时，人工智能还可以预测和解决潜在的故障和问题，提高产品和服务的质量和可靠性。
大数据技术在商业应用中的应用
大数据技术在商业应用中的应用近年来，大数据技术在商业应用中的应用越来越普遍，这样的趋势已经不可逆转。
随着全球范围内企业和组织对大数据的使用不断增加，这一技术已经成为商业决策过程中不可或缺的一部分。
本文将探讨大数据技术在商业应用中的应用，并探讨其对商业领域的影响。
1. 大数据技术在商业应用中的应用商业应用领域中的大数据应用是指采用多种大数据技术来分析大量数据以发现模式、建立预测模型、获取商业统计和提供丰富的商业智能。
大数据技术的应用包括以下方面：1.1. 商业智能商业智能是利用数据分析工具和技术通过探索和分析商业数据，发现商业机会和支持商业决策的过程。
数据可供应用于多种商业场景，例如，数据可用于评估表现、优化流程、规划业务和预测未来趋势。
1.2. 数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习技术用于分析大型数据集以发现模式和构建预测模型。
机器学习算法随着时间推移而变得越来越智能，可自动学习并发现数据中的规律。
数据挖掘和机器学习是商业分析工具的关键部件。
1.3. 数据可视化数据可视化是指将数据可视化的一种技术。
可以使用数据可视化工具通过提供简单易懂的图表和报告来显示数据。
数据可视化可在企业级别展示和分析数据，并以可视化的形式与共同决策人员分享数据。
1.4. 数据库管理数据库管理是协调数据的存储、访问和使用的过程。
将大数据技术应用于数据库管理可以帮助提高数据管理效率和准确性。
在企业级别的数据管理中，使用大数据技术的效率得到极大的提高。
2. 大数据技术对商业的影响大数据技术对商业的影响有两方面，一方面是改变商业模式，另一方面是提高了商业的效率。
2.1. 改变商业模式在大数据时代，商业模式发生了很大变化。
过去商业模式主要以产品和服务为中心，现在商业模式以数据为中心。
企业可以通过收集和分析大量的数据，改变原有的商业模式，实现目标的转化。
同时，大数据技术也可以创造新的商业机会和模式。
2.2. 提高商业效率大数据技术的应用可以提高商业运营的效率。
电子商务的云计算与大数据分析商业智能的关键技术
电子商务的云计算与大数据分析商业智能的关键技术在当今全球数字化时代，电子商务已成为商业运作的主流模式。
云计算和大数据分析商业智能作为电子商务的重要支撑技术，发挥着至关重要的作用。
本文将讨论云计算和大数据分析商业智能在电子商务中的关键技术，以及它们对商业运营的影响。
一、云计算云计算是一种按需获取计算资源的模式，通过互联网提供可扩展的、虚拟化的资源，并以服务的方式向用户提供。
云计算通过将硬件、软件和数据存储从本地基础设施转移到云端的服务器上，为企业提供了高效、灵活和经济的解决方案。
1. 云存储云存储是云计算的一个重要组成部分，通过将数据集中存储于云服务器中，实现了数据的高可用性和易存取。
云存储解决了传统存储方式中硬件故障、数据丢失和存储容量不足等问题，提供了更安全、可靠和高效的数据储存方式。
2. 云计算平台云计算平台提供了一种以服务方式提供计算资源的方法。
通过云计算平台，企业可以快速获取、部署和管理计算资源，从而提高了企业应对市场变化的敏捷性和灵活性。
云计算平台的出现降低了企业的IT成本，加速了企业的创新和发展。
3. 云安全云安全是云计算中非常重要的一个方面。
随着企业数据存储于云端，数据的安全性和隐私保护变得尤为重要。
因此，云安全技术的发展和应用成为保障电子商务数据安全的关键。
云安全技术包括数据加密、身份认证、访问控制和数据备份等方面，以确保企业数据的保密性和完整性。
二、大数据分析商业智能大数据分析商业智能是指通过对大规模数据集的收集、储存、处理和分析，从中提取有价值的信息，为企业决策提供科学依据和有效支持。
大数据分析商业智能对于电子商务的发展和运营至关重要。
1. 数据收集与存储大数据时代，企业面临的一个重要挑战是如何有效地收集和存储大规模的数据。
基于云计算平台，企业能够将来自各个渠道的数据进行集中存储，并进行数据清洗和预处理，以便后续的分析和应用。
2. 数据处理与分析大数据处理和分析是大数据分析商业智能的核心环节。
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。
2024年计算机科学技术专业本科毕业设计选题
以下是一些关于2024年计算机科学技术专业本科毕业设计的选题建议：
1.人工智能技术在医疗健康领域的应用研究
2.大数据技术在金融风控领域的应用研究
3.区块链技术在供应链管理领域的应用研究
4.云计算技术在企业信息化建设中的应用研究
5.物联网技术在智能家居领域的应用研究
6.移动开发技术在APP开发中的应用研究
7.网络安全技术在网络安全防护中的应用研究
8.计算机视觉技术在图像识别领域的应用研究
9.自然语言处理技术在语音识别领域的应用研究
10.数据挖掘技术在商业智能领域的应用研究
这些选题涵盖了当前计算机科学技术领域的多个热门方向，包括人工智能、大数据、区块链、云计算、物联网、移动开发、网络安全、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。
学生可以根据自己的兴趣和专业背景选择适合自己的题目，通过实际项目或模拟项目进行深入研究和实践，提升自己的专业技能和实践能力。
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云计算在电信数据分析与商业智能分析中的应用研究龚德志，段勇（中国电信股份有限公司上海研究院上海 200122）摘要：本文通过对电信数据分析与商业智能分析系统的应用现状进行分析,结合云计算技术的优势及特点,对云计算技术在数据分析与商业智能分析中的应用架构进行研究和分析，并对其应用模式、技术难点及应用前景进行探讨关键词：云计算；电信；数据分析；商业智能1.引言云计算是近年来新兴的信息技术之一，它将能更好地使用计算资源，更智能地进行大规模数据处理。
基于高效的虚拟计算资源，应用程序能以一种灵活且安全的方式实现快速扩展和缩减，从而交付高品质服务。
云计算使得IT管理更加轻松，保证快捷响应业务需求。
业务或客户服务以极为简化的方式交付，这将大大推进创新和高效决策。
云计算是一种新型业务交付模式，同时也是新型IT基础设施管理方法。
通过新型的业务交付模式，用户将通过网络充分利用优化的硬件、软件和网络资源，并以此为基础提供创新的业务服务。
新型IT基础设施管理方法让IT部门可以把海量资源作为一个统一的大资源进行管理，支持IT部门在大量增加资源的同时无需显著增加相应的人员进行维护和管理。
云计算通过简单的方式给业务服务和终端消费者服务快速提供计算资源，提供无限扩展和有保障的高品质服务，因此用户可以更加专注于服务本身的创新和决策。
云计算是一种成本高效的模式，用于提供流程、应用和服务，并让IT管理更加简单，更快的响应业务需要。
这些服务，如计算服务，存储服务，网络服务等，都通过一种简化的方式按需提供，无论用户及用户使用的设备是属于哪种类型。
2.云计算相关技术1)虚拟化虚拟化可以大幅度提高组织中资源和应用程序的效率和可用性。
虚拟化把物理资源和最终呈现给用户的资源进行了分离，实际是一个替代过程，在具有统一良好架构设计的物理资源上创建出多个替代资源（也就是虚拟资源），替代资源和物理资源具有相同的接口和功能，对于用户来说虚拟资源具备与物理资源相同的使用功能，同时还可以有着不同的属性，如价格，容量，可调整性等。
下图是虚拟化的示意图。
图1 虚拟化2)自动化部署云计算的一个核心思想是通过自动化的方式尽可能地简化任务，使得用户可以通过自助服务方式快捷地获取所需的资源和能力。
部署是基础设施管理中十分重要，也是需要花费很大工作量的一部分，包括操作系统、中间件和应用等不同层次的部署。
自动化部署提供简化流程，用户提出申请后由自动化部署平台根据调度和预约自动完成相应的部署，因此用户只需花十几分钟，甚至几分钟就可以得到一个完整的环境，极大地提高了工作效率。
3)应用规模扩展云计算提供了一个巨大的资源池，而应用的使用又有不同的负载周期，根据负载对应用的资源进行动态伸缩将可以显著提高资源的有效利用率，即高负载时动态扩展资源，低负载时释放多余的资源，这就是应用规模扩展技术所解决的问题。
该技术以应用为基本单位，为不同的应用架构设定不同的集群类型，每一种集群类型都有特定的扩展方式，然后通过监控负载的动态变化，自动为应用集群增加或者减少资源。
4)分布式文件系统分布式存储的目标是利用云环境中多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。
其特征是，存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写与操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。
云计算催生了一些优秀的分布式文件系统和云存储服务。
最典型的云平台分布式文件系统是Google的GFS(Google File System)和开源的Hadoop。
这两种可伸缩的分布式文件系统利用容错和故障恢复机制，有效的克服单节点故障导致的系统故障；实现了大规模海量级的文件存储。
以Hadoop文件系统为例，Hadoop文件系统（HDFS）是一个运行在普通的硬件之上的分布式文件系统，它和现有的分布式文件系统有着很多的相似性，然而和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的：HDFS是高容错性的，可以部署在低成本的硬件之上，HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问，它适合大数据集的应用程序，HDFS放开一些POSIX的需求去实现流式地访问文件数据。
一个HDFS集群由一个管理文件系统元数据的Name Node，和存储实际数据的一些Data Node组成。
5)分布式数据库与非结构化数据存储在分布式文件系统之上，是存储海量结构化数据的分布式存储系统。
典型包括，Google 的BigTable，开源的HBase等。
这些系统可将非结构化数据，例如网页等，存储为分布式的、多维的、有序的图。
以HBase为例。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。
HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是，HBase基于列的而不是基于行的模式。
HBase使用和Bigtable非常相同的数据模型。
用户存储数据行在一个表里。
一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。
表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列。
HBase主要用于需要随机访问，实时读写大数据。
在系统架构上，HBase 分成Master 与Region Server 两部份。
Master负责告知client对一个表访问时，应该转向哪台Region Server；而Region Server 就是实际上提供数据的节点。
6)分布式计算基于云平台的最典型的分布式计算模式是MapReduce编程模型。
MapReduce将大型任务分成很多细粒度的子任务，这些子任务分布式的在多个计算节点上进行调度和计算，从而在云平台上获得对海量数据的处理能力。
概念"Map（映射）"和"Reduce（化简）"，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
简单说来，一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表的每一个元素进行指定的操作。
事实上，每个元素都是被独立操作的，而原始列表没有被更改，因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。
这就是说，Map操作是可以高度并行的，这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。
而Reduce操作指的是对一个列表的元素进行适当的合并。
虽然他不如映射函数那么并行，但是因为化简总是有一个简单的答案，大规模的运算相对独立，所以化简函数在高度并行环境下也很有用。
3.应用分析1)问题和现状对于EDC和业务支撑系统而言，大量的业务涉及到数据分析和商业智能。
例如，以上海电信为例，相关系统，按大类划分，为BSS、MSS、OSS、EDI等；按照具体应用系统，则为计费、CRM、DW、综合结算、网厅、OA、ERP、门户、EDW、全息视图、计费分析、营销分析、资源管理、综合保障、综合报警等。
彼此独立的系统，占用了大量的硬件资源。
然而，由于资源彼此隔离，服务器的平均利用率非常低。
由于生产要求，月初出帐(主要是报表)期，计算扎堆严重，资源又明显不足。
数据分析和商业智能云平台，作为公共计算平台，用于支撑EDC和业务支撑系统中的数据分析和商业智能计算。
因此，云平台的客户也即上述系统的客户，同时辐射到电信各种业务的决策层。
通过对电信EDC和业务支撑系统的分析，我们可以总结出以下几个业务特性：•高性能计算的需求数据量大、运算量大的系统如计费、CRM、EDW等对高性能计算有需求。
四川电信数据分析都架构在小型机上，CPU资源仍然不够。
虽然有一系列扩容优化计划，但计算与资源一直有矛盾。
上海电信EDA/WS部门，也面临针对海量数据做分析报表的压力；由于计算资源分离，不能共享，资源利用率低下，目前主要通过不断扩容应对压力。
•时间窗口问题需求数据分析的一个突出问题是时间窗口问题，这在上海电信和四川电信都很突出。
由于生产要求，月初出账(主要是报表)期，计算扎堆严重，资源明显不足。
目前对策主要是，对于阶段性以及突发性的作业需求进行动态调整以满足作业对计算能力的要求。
即，对于重要业务需预留资源，对于其它业务则进行调度管理；在出账前，根据资源需要，停掉低优先级的计算，从而满足高优先级计算的需求。
然而，在时间窗口之外，计算资源又相对空闲。
云计算在数据分析与商业智能分析中的应用有两种应用模式：为电信内部EDC和业务支撑系统提供数据分析和商业智能业务，实现传统数据分析与商业智能应用的云化。
要实现此类应用模式需要完成后述工作：利用虚拟化和自动化等云计算关键技术整合现有硬件资源；部署云模式数据分析与商业智能平台；遵照云模式选择性地重构现有业务系统中用到的数据分析与商业智能服务；将上述用户人物调度到云平台上进行计算，获得云模式带来的好处。
采用云模式开发新的数据分析与商业智能服务，实现企业数据分析云。
要实现此类业务应用模式需要依托整合共享的硬件资源，在云模式数据分析与商业智能平台上开发新的服务，以支持各类新兴的应用模式和需求（如移动社交网络，基于客户社交网络的客户价值发现和营销，客户分群，基于用户地理位置和轨迹的信息服务和广告推送等）。
2)典型应用场景本节阐述几个典型利用数据分析和商业智能云平台的新数据分析业务，包括客户流失分析，客户社群发现，客户多重身份识别，客户价值发掘。
上述典型应用涵盖了云模式数据分析与商业智能平台提供的数据挖掘和社会网络分析功能。
然而，该平台并不仅限于支持上述业务，传统的各类数据分析业务均可通过定制化开发，移植到该平台上。
•客户流失分析针对当前中国电信的C网客户流失严重的现象，利用云数据分析平台提供的CHAID （Chi-squared Automatic Interaction Detector）等客户分群算法，将客户划分为“稳定客户”和“潜在流失客户”，从而可以让中国电信将营销资金投入到挽留“潜在流失客户”上，有效地提高营销资金的使用效率。
经过清洗和预处理的客户数据会被提交给这个应用，加以分析。
分析过程包括CHAID 模型的建立和评估两个步骤。
评估结果会以预测准确度和LIFT两个指标的形式展现•客户社群发现针对性营销不仅需要了解单个顾客的特征，更需要识别和理解顾客形成的各种社群。
例如，识别家庭用户形成的社群结构，对于特定种类的业务营销会有很大的帮助。
然而，传统的统计方法往往只对代表社群规模的一些简单指标进行统计和比较，无法分析客户社群内在结构上的差异。
利用云平台BI算法库中的连通分量，K-core和极大团等算法，可深入分析客户社群的组成，发现具有商业价值的特殊结构。