BI商务智能的基本定义
BI商务智能的基本定义(ppt 46页)
通过BI帮助我们
提高企业效益 建立忠实的顾客群 增进企业效率 做出明智的决策
商务智能内容
产品分析
哪种产品赢利情况最好? 哪种产品赢利最差却卖的最快? 哪种产品组合对一定收入的家庭最有吸引力?
商务智能内容
销售分析
一家已开张两年的分店销售趋势如何? 附近地区是否存在竞争者? 哪种产品的赢利有向上的趋势及哪类顾客购买
不可修改
数据库处理的是日常事务数据，有的需要 不断更新
数据仓库反映的是历史信息 ，可以添加， 但不可更改。
数据仓库生成
Extract, Transfer, and Load (ETL)
Model Integrate
Data
ETL Data warehouse
数据展现
面向高层决策者的主管信息系统(EIS) 面向决策分析者的联机分析系统(OLAP) 决策者上的即席查询系统(Ad Hoc) 灵活报表系统(Reporting) 数据展现采用多种灵活的方式，比如C/S模
了解企业情况 行动: 通过分析来更有效地分配资源
商务智能系统结构
数据仓库(Data Warehouse, DW)
联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)
数据挖掘(Data Mining, DM)
数据仓库(DW)
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情 况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决 策需要而产生的，它决不是所谓的“大型 数据库”。
聚类、群集化（clustering）：将不同的母体区 隔为较具同构型的群组（cluster），换句话说， 其目的是将组与组之间的差异分辨出来，并对个 别组内的相似样本进行挑选。在群集化技术中， 没有预先定义好的类别和训练样本存在，所有纪 录都根据彼此相似程度来加以归类。
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(BI)简介
OLAP
（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，是 BI的一 OnProcessing）即联机分析处理，是 BI的一 种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 种全新的数据封装方式，直接产物是报表或Cube，是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。 维（Dimension 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的 Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的 一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还 可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、 年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描 述。（“某年某月某日” 述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。
ETL
是数据抽取（Extract）、转换（ 是数据抽取（Extract）、转换（ Transform）、清洗（Cleansing） Transform）、清洗（Cleansing） 、装载（Load）的过程。是构建数据 、装载（Load）的过程。是构建数据 仓库的重要一环，用户从数据源抽取出 所需的数据，经过数据清洗, 所需的数据，经过数据清洗,最终按照预 先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去。
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。
赋能智能企业：BI商务智能的实践与思考
赋能智能企业：BI商务智能的实践与思考引言在当今信息化快速发展的时代下，智能企业已经成为了企业发展的趋势和目标。
而商务智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种重要工具和方法，能够帮助企业更好地实现数据驱动的决策和经营管理。
本文将对BI商务智能的实践和思考进行探讨，以期为企业赋能智能化发展提供一些思路和启示。
1. BI商务智能的定义和特点BI商务智能是指通过运用数据分析和数据可视化的手段，将企业的数据转化为有价值的信息，从而帮助企业进行决策和管理的过程。
它具有以下几个特点：•数据驱动：BI商务智能依赖于大量的数据收集和处理，将数据中蕴含的信息转化为企业决策和管理的依据；•实时性：BI商务智能一般依赖于实时数据，能够及时反映企业的业务状况；•可视化：BI商务智能通过图表、报表等可视化手段，直观地展示数据分析和结果，提高决策的可理解性和可信度。
2. BI商务智能的实践案例2.1 销售业绩分析一家制造企业通过BI商务智能平台对销售数据进行分析，发现某一地区的销售业绩较其他地区低下。
通过详细的数据分析，发现该地区存在一些销售渠道问题和竞争对手的活动干扰。
企业针对这些问题制定了相应的解决方案，通过调整渠道策略和加强竞争对手监测，最终成功提升了该地区的销售业绩。
2.2 客户行为分析一家电商公司通过BI商务智能平台对用户的购买行为和偏好进行分析，发现一些潜在的留存用户存在购买意愿但未能完成下单。
通过对用户行为轨迹和购买流程的分析，企业发现了购买流程中的一些瓶颈和用户体验问题，并针对性地进行了优化。
这些优化措施有效地提升了用户的购买转化率和用户满意度。
2.3 供应链管理优化一家零售企业通过BI商务智能平台对供应链的数据进行分析，发现供应链中存在一些瓶颈和延迟的问题，导致了商品的缺货和滞销。
通过对供应链中不同环节的数据分析，企业找到了问题的根源，并通过优化供应链流程和改进供应商管理的方式，成功地解决了这些问题。
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。
可视化图表
BI系统提供多种可视化图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，用 于直观展示数据。
交互式仪表板
通过交互式仪表板，用户可以自定义数据展示方式和布局，实现个 性化数据分析。
移动端支持
现代BI系统支持移动端访问，用户可以随时随地进行数据分析和查看 报表。
2024/3/28
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04
BI实施方法论及最佳 实践
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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。
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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。
BI商业智能介绍(含多款)
商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。
如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。
商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。
本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。
二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。
BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。
三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。
2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。
4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。
四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。
数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。
2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。
数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。
5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。
商业智能BI介绍
商业智能BI介绍商业智能BI介绍1-概述1-1 定义商业智能（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，将企业内外部的大量数据转化为有意义的信息和洞察力，以支持企业的决策和战略制定。
1-2 目的商业智能的目的是帮助企业更好地理解和分析业务情况，发现业务规律，并从中获得价值洞察，以促进企业的增长和竞争力提升。
2-商业智能的基本要素2-1 数据采集数据采集是商业智能的基石，包括从各种数据源（如企业内部系统、外部数据提供商等）收集数据，并将其存储于数据仓库或数据湖中。
2-2 数据集成数据集成是将各个数据源中的数据整合到一起，形成一个统一的数据视图，以方便分析和查询。
2-3 数据分析数据分析是商业智能的核心环节，包括数据挖掘、统计分析、机器学习等方法，用于从数据中发掘有意义的模式和规律。
2-4 可视化和报表可视化和报表是将分析结果以图形化的形式展示，以便用户能够更直观地理解和使用数据，从而做出更好的决策。
3-商业智能的应用领域3-1 销售和市场营销分析3-2 财务和成本管理分析3-3 运营和供应链分析3-4 人力资源分析3-5 客户关系管理分析3-6 绩效管理分析4-商业智能的价值和优势4-1 改善决策质量4-2 提高工作效率4-3 发现商业机会和挑战4-4 优化资源配置4-5 保持竞争优势5-商业智能的发展趋势5-1 大数据和云计算的融合5-2 的应用5-3 自助式BI工具的发展5-4 数据治理和隐私保护6-附件本文档涉及的附件包括数据采集工具、数据集成方案、数据分析算法等相关资料。
7-法律名词及注释（请根据具体情况添加相应的法律名词及注释）。
商务智能方案
商务智能方案引言商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的大量数据，为企业决策提供依据和指导的一种信息技术系统。
随着信息技术的发展和数据量的爆炸式增长，商务智能方案在企业中的作用日益凸显。
本文将介绍商务智能方案的基本概念、关键组成部分和实施步骤。
1. 商务智能的基本概念商务智能是一种综合的信息技术系统，通过从各种数据源中提取、整理和分析数据，为企业提供决策支持和业务洞察。
商务智能不仅关注企业内部的数据，还包括外部环境的数据，通过将数据转化为有用的信息来帮助企业抓住商机和应对挑战。
2. 商务智能方案的关键组成部分商务智能方案由以下几个关键组成部分构成：2.1 数据仓库数据仓库是商务智能方案的基础设施，用于存储企业内部和外部的各种数据。
数据仓库以多维数据模型的方式组织数据，使得数据的分析和查询更加方便和高效。
2.2 数据提取、转换和加载（ETL）数据提取、转换和加载是商务智能方案中的重要环节。
通过ETL过程，将不同数据源的数据提取出来，经过转换和清洗后加载到数据仓库中。
这样可以确保数据的质量和一致性，提高分析的准确性和可靠性。
2.3 数据分析和报表数据分析和报表是商务智能方案的核心功能。
通过数据分析工具，对数据仓库中的数据进行各种复杂的分析和挖掘，帮助企业发现潜在的业务机会和问题。
同时，通过报表和可视化工具，将分析结果以易于理解和使用的方式展现出来，为企业决策提供依据。
2.4 数据挖掘和预测商务智能方案还可以利用数据挖掘和预测技术，通过对历史数据的分析和模型的建立，预测未来的趋势和结果。
这对企业的战略规划和业务决策非常重要，可以帮助企业制定更加科学和有效的策略。
3. 商务智能方案的实施步骤商务智能方案的实施需要经过以下步骤：3.1 需求分析首先，需要明确商务智能方案的具体需求和目标。
这包括对数据的需求、分析的需求和报表的需求等。
通过与相关部门的沟通和需求调研，明确方案的范围和目标。
商务智能的理解
商务智能的理解
商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商务智能的核心是将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行决策。
商务智能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。
商务智能的主要技术手段包括联机分析处理技术、数据挖掘手段、数据仓库以及最终的数据可视化技术。
商务智能也可以理解为数据仓库+数据挖掘+联机分析处理技术。
利用数据仓库技术，可以复制业务处理数据，提供基于结构化的数据查询和分析，专注于信息的提取和知识的发现。
数据挖掘可以帮助企业在大量的数据中发现那些有价值的信息或知识。
联机分析处理技术可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理，生成新的信息，又能实现监视业务管理的成效，使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。
如需更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询商业智能领域专业人士。
2018数据化应用之商业智能BI
2018数据化应⽤之商业智能BI1.商业智能的概念BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是⼀套完整的解决⽅案，⽤来将企业中现有的数据进⾏有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
⽤⼀句话就是”使⽤基于事实的决策⽀持系统，来改善业务决策的⼀套理论与⽅法。
”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。
可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，⽬的是使企业的各级决策者获得知识或洞察⼒（insight），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、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应⽤，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
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（⼤数据魔镜）、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。
什么是BI(商务智能)
什么是BI（商务智能）目录1. 什么是BI（商务智能） (1)2. BI工程师具体做什么 (2)3. 什么是数据分析师，和BI工程师有什么区别 (5)4. 如何成为BI 工程工程师 (6)5. BI工程工程师成长路径 (7)学统计专业的人都听过数据分析师这个岗位，但没有听过BI 工程师这个岗位。
由于数据分析工作在企业中的价值体现的越来越大，很多统计学专业的学生也开始从事BI 工程师的工作。
本文介绍什么是BI，BI 工程师具体做什么工作。
什么是数据分析师，和BI工程师有什么区别。
1. 什么是BI（商务智能）BI是Business Intelligence的英文缩写，即商务智能，它是利用数据库等相关技术从数据库或数据文件中抽取数据，通过数据分析技术对抽取出的数据进行分析，提取出有价值的信息，帮助企业决策者做出明智的经营决策。
BI的业务过程一般是，从业务数据库（可能有多个）中抽取需要的数据，把这些数据集中装载到数据仓库（Data Warehouse），然后基于数据仓库做数据分析，最后把分析结果展示出来。
这一过程如下图：数据采集一般我们不关心，这个工作由其他人完成。
除去数据采集这个工作外，细化后的流程如下图：从业务数据库中抽取数据，并装载到数据仓库，在这个过程中还要做数据的清洗和转换。
这个过程叫ETL（Extract Transform Load）。
2. BI 工程师具体做什么BI工程师工作的成果是实现一个系统（一般称之为BI系统），把数据处理手段，和数据分析的思想与方法固化到软件系统中。
最后把软件系统交付给客户。
客户只要把数据导入到BI 系统中的数据库中，就可以通过系统查询各种数据的分析展示结果。
BI系统一般使用图和表的展示样式。
数据展示只是BI 系统中和用户交互的界面，这是看得见的工作。
BI 工程师除了要开发数据展示的界面外，还有很多看不见的工作，还要编写各种脚本程序用于收集、整理、清洗数据。
并建立数据仓库，在数据仓库中，按不同的主题和纬度组织数据。
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联机分析处理(OLAP)
OLAP委员会的定义：是使分析人员、管理人员 或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化 出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映 企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取 ，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术 。
OLAP的目标：是满足决策支持或多维环境特定 的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概 念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的 集合。
“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》
数据迷雾中
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
1995年，生意大了，各处开了分号，饮料 多了，酒也多了，有几十种。
追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2020年10月15日星期 四下午8时54分 46秒20:54:4620.10.15
严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年10月 下午8时 54分20.10.1520:54Oc tober 15, 2020
作业标准记得牢，驾轻就熟除烦恼。2020年10月15日星期 四8时54分46秒 20:54:4615 October 2020
按照DM找出的特别信息，该超市里的主打 产品，总是摆在最容易发现的高度区内。
DM应用实例(客户购买模式识别
)
Safeway是英国的第三大连锁超市，年销售 额超过一百亿美元
运用传统的方法—降低价位、扩充店面以 及增加商品种类，若想在竞争中取胜已经 越来越困难了
必须以客户为导向，了解六百万客户所做 的每一笔交易以及这些交易彼此之间的关 联性
Safeway 知道客户每次采购时会买哪些产 品以后，就可以利用Data Mining中的 Sequence Discovery 功能，找出长期的经 常性购买行为，进而促销。
数据挖掘(DM)学科背景
统计学 计算机科学 人工智能领域的广泛运用
数据挖掘(DM)常用方法
分类（classification）：依照所分析对象 的属性分门别类、加以定义、建立类组（ class）。
了这些产品?
商务智能内容
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
是谁?
众多行业积极寻求BI解决方案的
零售、保险、银行、通信、离散制造、政 府、医疗、分销、流程制造、教育等。
商务智能如何工作
数据: 把不同来源的数据汇总为一个数据仓库 内涵: 商务智能工具通过分析这些数据来帮助人们更好地
好的事情马上就会到来，一切都是最 好的安 排。下 午8时54分46秒 下午8时54分20:54:4620.10.15
一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.10.1520.10.1520:5420:54:4620:54:46Oc t-20
牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。2020年10月15日 星期四8时54分 46秒T hursday, October 15, 2020
DM应用实例(客户购买模式识别 )
Safeway首先根据客户的相关资料，将客户 分为150类，再用关联（Association）的技 术列出产品相关度的清单。
比如：“在购买烤肉炭的客户中，75%的人 也会购买打火机燃料” 。
DM应用实例(客户购买模式识别
)
Safeway还需要对商品的利润进行细分。例 如，Safeway发现某一种乳酪产品虽然销售 额排名第209位，可是消费额最高的客户中 有25%都常常买这种乳酪。
数据挖掘（Data Mining）。
DM应用实例(购物环境设计)
某超市，需要设计一个吸引客人购买商品 的最佳环境。通过对客人的采购路线和消 费记录的挖掘发现：美国女性的视线高度 是150cm左右，而男性是163cm左右，最 适宜的视线角度是视线高度以下15度。因 此，最好的货品摆设位置是在130到135厘 米之间。
关联分组（affinity grouping）：从所有对 象来决定哪些相关对象应该放在一起。
比如，在超市中，哪些物品会一起被购买 ，零售商可以利用关联分组来规划店内商 品的摆设位置，把会被一起购买的商品摆 在一起。
在客户的营销系统上，此种功能可用来确 认交叉销售（cross-selling）的机会以设计 出更吸引人的产品群组。
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。
据美国加州一所大学研究，世界上每个人 ，不论死活，已经产生或将要产生250MB 的数据，每年全球数据净增2×1010GB。
如何应对？
商务智能
什么是商务智能
商业智能是对商业信息的搜集、管理和分 析过程，目的是使企业的各级决策者获得 知识或洞察力，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（或数据场）、 数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备 份和恢复等部分组成。
什么是商务智能
商务智能是从累计的 原始数据中提取有用 信息的过程
商务智能为决策者在 正确的时间, 地点提供 关于企业运营情况的 各项信息使之能够做 出准确的决定
背景
商业智能（BI）的概念最早是Gartner Group于1996年提出
OLAP多维数据分析
切片和切块(Slice and Dice)：在多维数据结构中, 按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的 数据
OLAP多维数据分析
钻取(Drill) ：钻取包含向下钻取(Drill-down)和向 上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作
OLAP多维数据分析
通过BI帮助我们
提高企业效益 建立忠实的顾客群 增进企业效率 做出明智的决策
商务智能内容
产品分析
哪种产品赢利情况最好? 哪种产品赢利最差却卖的最快? 哪种产品组合对一定收入的家庭最有吸引力?
商务智能内容
销售分析
一家已开张两年的分店销售趋势如何? 附近地区是否存在竞争者? 哪种产品的赢利有向上的趋势及哪类顾客购买
了解企业情况 行动: 通过分析来更有效地分配资源
商务智能系统结构
数据仓库(Data Warehouse, DW)
联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)
数据挖掘(Data Mining, DM)
数据仓库(DW)
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情 况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决 策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数 据库”。
发展背景
60年代，关系数据库之父E.F.Cdd提出了 关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的 发展(数据以表格的形式而非文件方式存储) 。
1993年，E.F.Cdd提出了多维数据库和多 维分析的概念，即OLAP
OLAP多维数据结构
超立方结构(Hypercube) 多立方结构(Multicube)
执行信息系统（EIS） 决策支持系统（DSS）。
为什么需要商务智能
促进销售 加深客户关系 改进产品 提供更好的服务
协调企业运营 降低成本 提高决策水平
"Business Intelligence helps track what really works and what doesn’t.” Bill Gates, Chairman, Microsoft
不可修改
数据库处理的是日常事务数据，有的需要 不断更新
数据仓库反映的是历史信息t, Transfer, and Load (ETL)
Model Integrate
Data
ETL Data warehouse
数据展现
面向高层决策者的主管信息系统(EIS) 面向决策分析者的联机分析系统(OLAP) 决策者上的即席查询系统(Ad Hoc) 灵活报表系统(Reporting) 数据展现采用多种灵活的方式，比如C/S模
数据挖掘(DM)常用方法
预测（prediction）：根据对象属性过去的 观察值来估计此属性未来的值。
比如，预测哪些顾客会在未来的半年内取 消该公司的服务，或是预测哪些电话用户 会申请增值服务，如三方通话、语音信箱 等。
所使用的技巧有回归分析、时间序列分析 及类神经网络方法。
数据挖掘(DM)常用方法
商务智能的应用前景
客户分类和特点分析 市场营销策略分析 经营成本与收入分析 欺诈行为分析和预防
市场预测
根据IDC分析，从1997年到2002年，整个 数据仓库市场（软件、服务、服务器和存 储）以平均每年20.5％的速度增长。
IDC的另一项调查结果表明，企业用于商务 智能的投资回报率平均2.3年高达400％。 一项来自美国MetaGroup的市场分析指出 ，92％的企业将在今后3年内使用数据仓库 。
W.H.Inmon关于数据仓库的定义：面向主 题的、集成的、与时间相关且不可修改的 数据集合。
面向主题
传统数据库主要是为应用程序进行数据处 理，未必按照同一主题存储数据
数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主 题存储的
与时间相关
数据库保存信息的时候，并不强调一定有 时间信息
数据仓库则不同，出于决策的需要，数据 仓库中的数据都要标明时间属性
加强交通建设管理，确保工程建设质 量。20:54:4620:54:4620:54Thursday, October 15, 2020
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