商务智能原理与理论第八章——商务智能在教育方面的应用
《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。
商务智能理论框架
系统集成
将商务智能系统与其他企业系统集成，实现数据共享和交互。
高昂的实施成本
01
人力成本
需要专业的技术团队进行实施和 维护。
硬件投入
02
03
软件费用
需要高性能的服务器和存储设备 支持。
购买商务智能软件和相关工具需 要投入大量资金。
人员培训与技能提升
技能提升
通过培训和实践，提高员工的数据分析能力 和业务洞察力。
。
预测模型可以通过回归分析、时 间序列分析、机器学习等技术进 行构建和优化。
03
预测模型需要经过训练和验证， 以确保其准确性和可靠性。
04
03
商务智能的应用领域
市场营销
客户细分
利用商务智能工具对客户数据进行细分，识别不同客户群体的需 求和行为特征，为营销策略提供依据。
市场预测
通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来的市场需求和销售 情况，制定相应的市场推广计划。
成熟阶段
03
现代商务智能系统集成了更多的技术和方法论，形成了完整的
方法论体系，为企业提供全面的数据分析和决策支持。
02
商务智能的核心技术
数据仓库
数据仓库是一个集成的、相对 稳定的、反映历史变化的数据
集合，用于支持管理决策。
数据仓库通过数据抽取、转换和 加载（ETL）过程，将分散的业 务数据整合到统一的数据模型中。
营销活动优化
利用商务智能工具分析营销活动的投入产出比，优化营销资源分 配，提高营销效果。
供应链管理
供应商评估
通过分析供应商的历史表现和绩效数据，评估供应商的可靠性和质 量水平，确保供应链的稳定性。
库存管理
利用商务智能工具对库存数据进行实时监控和分析，预测未来的库 存需求，制定合理的库存计划。
《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》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。
商务智能技术与应用-教学大纲
《商务智能技术与应用》教学大纲课程编号：070633B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课 专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时： 32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：商务智能专业先修课程：统计学、商务智能与数据挖掘一、教学目标本课程是信息学院信息管理与信息系统专业商务智能方向学生的专业选修课。
本课程是为适应信息时代对商务智能技术应用的要求而开设的。
课程既重视学生相关理论的系统学习，又强调培养学生发现问题、分析问题、解决问题的实践应用能力。
本课程是在专业的掌握数据分析和信息处理人才的培养方面的重要组成部分，是商务智能专业人才培养目标得以实现的重要保证。
商务智能技术，如数据仓库、数据挖掘和在线分析处理和决策支持系统等，使得企业或组织可以对生产经营过程中产生的大量结构化和非机构化商务数据和信息系统进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策，采取有效商务行动、优化商务流程。
通过本课程的学习，学生将了解商务智能的主要技术，并重点掌握数据分析的主要方法，尤其是SPSS的深度应用。
教学会结合实际实验条件，培养学生的实际操作能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要学习商务智能相关的主要技术，重点掌握数据分析和信息处理的主要方法，尤其是SPSS软件的深度应用。
教学内容包括：数据分析概述，SPSS 软件介绍，数据录入与数据获取，数据管理，统计描述与统计图表，常用假设检验方法，问卷调查与抽样技术等。
其中，有关SPSS的使用精讲，统计学相关部分以主要依托于先前统计学课程的内容。
（二）教学方法和手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，最后让学生进行上机操作和具体实践。
（三）实践教学环节要求根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。
每一章都有对应的上机内容，如SPSS环境配置、数据录入与获取、数据管理等。
商务智能原理及方法-商务智能简介
潜在新颖性：商务智能通过数据挖 掘所获得的知识是非显见的，而且 是新颖的。
知识有用性：通过商务智能得到的 知识是用于业务运作和管理决策的。 也就是说，所发现的知识的有用性 通常与应用环境有关。
商务智能原理与方法
目 录
一． 引言
1. 商务智能简介
2. 商务智能与信息社会
3. 商务智能与企业管理
4. 商务智能与数据挖掘 5. 商务智能与新技术融合 6. 小结及练习
Gartner Group
微软
Oracle
商务智能就是在核实的时间提供核实的数据访问以制定正确的决策
课本
商务智能是一个从大规模（海量）数据中发现潜在的、新颖的、有用的知识的过程， 旨在支持组织的业务运作和管理决策。
商务智能原理与方法
企业对信息资源开发与利用要求的提升，促使了商务智能的发展。
1、数据应当得到有效的管理和组织，才能通过系统化得应 用，服务于组织的管理和决策 信息资源的开发与利用包含两个层面的 含义 2、对信息资源的利用存着一个由浅入深，由单一到综合的 过程
商务智能原理与方法
新兴技术与新兴应用的不断涌现，创造了一个动态变化的商务环境，在这样的 形势下，商务智能领域的创新业不断加速，并越来越与企业系统、电子商务系 统、知识管理系统、web2.0等各种类型的技术及应用融合在一起（1）
商务智能原理与方法
与新技术融合（2）
商务智能原理与方法
与新技术融合（3）
1
基于目标的管理：能计算跨组织的绩效目标
2
基于异常的管理：检测实际指标与计划目标之间的偏差
3
基于事实的管理：将企业目标与事实结合
4
基于智能协同的管理：实现企业内部与外部资源的协同
商务智能原理及方法-商务智能简介
潜在新颖性：商务智能通过数据挖 掘所获得的知识是非显见的，而且 是新颖的。
知识有用性：通过商务智能得到的 知识是用于业务运作和管理决策的。 也就是说，所发现的知识的有用性 通常与应用环境有关。
商务智能原理与方法
目 录
一． 引言
1. 商务智能简介
2. 商务智能与信息社会
3. 商务智能与企业管理
4. 商务智能与数据挖掘 5. 商务智能与新技术融合 6. 小结及练习
从认知层面看数据挖掘的基本目标
预测：利用数据中已知的变量 和字段来确定一些感兴趣的未 知或未来的值
描述：集中于寻找一些人类能 够理解的模式来对数据进行刻 画
商务智能原理与方法
通常我们可以根据知识类型将数据挖掘划分为6类
1 归纳或简约，通过将数据进 行一般化、汇总或将可能矛 盾的数据特征进行说明，来 寻求对一个数据自己的简约 的描述
商务智能原理与方法
商务智能的商业价值主要有三个方面的体现：省钱，提高效率和提高竞争力
商务智能可以给企业带来三个方面的好处
省钱
省时，省 力（提高 效率）
提高竞争力
需要说明的是，商务智能作为对信息的提炼和知识的积累，是企业的一项重要的隐形资产，不能简单的用传 统的指标来衡量。（其实，对于很多企业来说，这就是资产！比如投行，比如券商等等）
超市前端+ 后台运营
商务智能原理与方法
OLAP和KDD又有很多不同的地方
OLAP
传统的查询和报表工具是告诉你数据 库中都有什么（what happened）， OLAP则更进一步告诉你下一步会怎么 样（What next）、和如果我采取这样 的措施又会怎么样（What if）。用户 首先建立一个假设，然 后用OLAP检索 数据库来验证这个假设是否正确。 OLAP分析过程在本质上是一个演绎推 理的过程。
《商务智能》-课程教学大纲
《商务智能》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16153303课程名称：商务智能英文名称：Business Intelligence课程类别：专业课（专业必修课）学时：48学分：3适用对象: 信息管理与信息系统、大数据管理与应用、电子商务等专业考核方式：考查先修课程：数据结构、数据库、管理学、管理统计学、管理信息系统二、课程简介中文简介：本课程采用理论教学与实验训练相结合，培养学生掌握商务智能的基本知识，数据挖掘的基本概念、基础理论和经典算法。
引入IBM SPSS Modeler、Python等数据挖掘软件，实验操作面向实际应用的实验项目，训练学生数据采集处理、分析模型构建及参数调整优化等能力。
通过采用系列实验、课程作业、课堂讨论、案例分析等教学方法帮助学生更好地理解掌握商务智能的理论方法及技术应用。
倡导“案例式”教学，注重理论知识讲授与应用能力培养结合，使学生初步具备商务智能的基本认知，能够将数据挖掘方法应用解决实际问题。
英文简介：With the combination of theoretical teaching and experimental training, this course trains students to master the basic knowledge of business Intelligence, basic concepts of data mining, basic data mining theory and classical algorithms. Some data mining software as IBM SPSS Modeler, Python and others are introduced to train students' abilities to finish data collection, data processing, analysis model building, parameter adjustment and model optimization. This course introduces series practical application-oriented experiments, course assignments, class discussions, case analysis and other teaching methods to help students better understand the theoretical methods and technical applications of business intelligence. With "case-based" teaching, the combination of theoretical knowledge teaching and application ability training will made students have the basic knowledge of Business Intelligence initially, and can apply data mining methods to solve practical problems.三、课程性质与教学目的本课程是面向信息管理与信息系统专业、大数据管理与应用专业的专业必修课。
商务智能资料
Docs
• 质量检测数据分析
• 质量控制流程优化
05
商务智能的未来发展趋势与挑战
人工智能与商务智能的融合发展
机器人流程自动化：提高业务流程效率
• 自动化数据处理
• 自动化报表生成
深度学习：提高数据分析能力
• 图像识别
• 语音识别
• 自然语言处理
自然语言处理：挖掘文本数据中的信息
• 情感分析
• 文本分类
云计算与商务智能的相互促进
• 了解客户需求
• 降低风险
• 优化供应链
• 优化库存策略
• 了解客户需求
• 提高生产效率
• 提高销售额
• 提供个性化投资建议
• 提高产品质量
02
商务智能的技术体系与工具
数据挖掘与机器学习技术在商务智能中的应用
数据挖掘：关
联规则、聚类
分析、分类分
析等
机器学习：回
归分析、神经
网络、支持向
量机等
应用场景：客
⌛️
主要目标是提高企业决策能力
• 分析业务数据
• 发现商业价值
• 支持决策过程
商务智能的发展历程回顾
01
• 支持企业决策分析
• 批量处理数据
• 结构化数据存储
03
• 数据仓库与数据挖掘的结合
• 实时数据分析
• 支持企业决策支持
1980年代：
数据仓库
的诞生
1990年
代：数据
挖掘技术
的兴起
2000年
代：商务
报告：将分析
结果以图表、
报告等形式展
示
数据分析与挖
掘：利用数据
挖掘和机器学
习技术进行分
商业智能技术在教育领域的应用
商业智能技术在教育领域的应用随着现代化经济的不断发展，商业智能技术也在不断涌现。
商业智能技术是一种将数据转化为有用信息的工具，可以帮助企业更好地管理和分析数据，作出更为准确的决策。
然而，并不只是在企业领域中，商业智能技术也可以被应用到教育领域中。
在教育领域中，商业智能技术如何应用呢？以下将分别从教育大数据、个性化教学、学生情感分析和学科知识管理角度探讨其应用。
一、教育大数据近些年来，教育大数据越来越成为教育领域中的研究热点。
教育大数据指的是教育领域中产生的海量数据。
商业智能技术可以在教育大数据中寻找规律，剖析教育数据中蕴含的价值，发掘人类学科教育资料中的隐藏信息，用其为学生提供个性化教育服务。
教育大数据可以涵盖各个学科，商业智能技术就可以在各个学科领域中应用。
比如，在语文、数学等领域，教育数据分析人员可以利用商业智能工具挖掘出学生在某个学科的薄弱环节，然后通过个性化教育帮助学生提高其成绩。
二、个性化教学教育大数据的基础上，商业智能技术可以实现个性化教学。
个性化教学是指针对每个学生的个体差异，根据其特点和需求，给予量身定制的教育服务。
商业智能技术可以根据学生的学习进度、兴趣、能力、思维特点等因素，选择适合该学生的课程、内容和教学方法，定制个性化学习方案。
这样能够更大程度地发挥学生的潜力，使得学生的成绩和兴趣都能得到提高，同时还能够提高学生的学习动力，增加学生对学习的热情。
三、学生情感分析商业智能技术不仅可以将教学数据转化为有用的信息，还可以分析学生情感状态。
通过情感分析，可以诊断出学生的情绪和压力状态，并及时调整教学方法和内容，帮助学生降低压力，提升成绩。
情感分析可以利用语音识别和机器学习算法等技术进行，通过分析学生口头表述的内容，判断出学生的情绪状态，及时向老师、父母和其他监护人发出警报信号，提供及时的帮助和支持。
四、学科知识管理学科知识管理是指对学科知识的分类、整合、管理和利用。
学科知识管理对于教师和学生来说，都有着非常重要的意义。
商务智能与知识管理课件
知识管理应以组织战略为导向， 以客户为中心，以创新为动力， 以共享为基础，以实践为检验。
知识管理的应用场景
企业内部培训
通过知识管理平台，整合内部培训资 源，提高员工技能和素质。
产品研发
利用知识管理工具，积累和共享研发 过程中的经验和知识，提高研发效率 和创新能力。
市场与销售
通过市场情报和客户知识的共享，提 高市场响应速度和客户服务水平。
数据挖掘技术
定义
数据挖掘是从大量数据中识别出 模式、趋势和关联性的过程。
作用
数据挖掘帮助企业发现隐藏在大量 数据中的有用信息，支持决策制定 和预测未来趋势。
技术
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、 聚类分析、分类和回归分析等。
数据分析技术
定义
技术
数据分析是对收集到的数据进行处理 、分析和解释的过程。
数据分析技术包括描述性分析、预测 性分析和规范性分析等。
供应链管理
优化供应商和合作伙伴的知识交流与 共享，提高供应链的协同效率和响应 速度。
05
知识管理的关键技术
知识表示技术
总结词
知识表示技术是知识管理的基础，它能够将知识以结构化的方式呈现出来，方 便知识的存储、检索和使用。
详细描述
知识表示技术通常采用概念模型、框架、面向对象等技术，将知识抽象为实体 、属性、关系等基本元素，形成结构化的知识表示。这种表示方式有助于提高 知识的可理解性和可重用性。
知识检索技术
总结词
知识检索技术是知识管理的核心，它能够快速准确地检索出用户所需的知识，提 高知识的利用率。
详细描述
知识检索技术主要包括文本检索、图像检索、语音检索等技术，通过关键词、语 义分析、相似度计算等方式，快速准确地定位到用户所需的知识。同时，检索结 果的可视化展示也是提高知识可读性和可用性的重要手段。
商务智能系统课程设计
商务智能系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解商务智能系统的基本概念、功能及其在商业决策中的作用；2. 学生能够掌握商务智能系统中数据挖掘、数据仓库、在线分析处理等关键技术；3. 学生能够了解商务智能系统在市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面的应用。
技能目标：1. 学生能够运用数据挖掘技术对大量数据进行有效分析，提取有价值的信息；2. 学生能够运用商务智能系统进行在线分析处理，为商业决策提供支持；3. 学生能够结合实际案例，设计并优化商务智能系统的应用方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对商务智能系统的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生具备批判性思维，学会从多角度分析问题，形成独立见解；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在小组讨论中发挥积极作用，共同解决问题。
本课程旨在帮助高年级学生深入理解商务智能系统的相关知识，提高其在实际应用中的技能水平。
结合学生特点和教学要求，课程目标具体、可衡量，为教学设计和评估提供明确依据。
通过本课程的学习，学生将能够掌握商务智能系统的核心知识，具备实际应用能力，并在情感态度价值观方面得到全面发展。
二、教学内容1. 商务智能系统基本概念- 商务智能系统的定义与功能- 商务智能系统的演变与发展趋势2. 商务智能系统关键技术- 数据仓库的构建与管理- 数据挖掘的算法与应用- 在线分析处理技术3. 商务智能系统应用案例分析- 市场营销策略优化- 客户关系管理- 供应链优化与库存管理4. 商务智能系统应用方案设计- 需求分析- 系统设计- 系统实施与评估教学内容依据课程目标进行选择和组织，确保科学性和系统性。
教学大纲明确如下：第一周：商务智能系统基本概念第二周：数据仓库的构建与管理第三周：数据挖掘的算法与应用第四周：在线分析处理技术第五周：市场营销策略优化案例分析第六周：客户关系管理案例分析第七周：供应链优化与库存管理案例分析第八周：商务智能系统应用方案设计教学内容与课本紧密关联，涵盖商务智能系统的核心知识。
商务智能课程介绍和教学大纲
《商务智能》课程简介课程内容：《商务智能》是电子商务和信息管理专业的必修课程。
在商业活动中，企业利用各种信息系统进行高质量和有价值的信息收集、分析、处理。
通过商务智能，可以把全公司多个来源的数据集成在一起，进行个性化的信息分析、预测和辅助决策，提高企业的竞争力。
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，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。
学完本课程后，学生应：1．掌握商务智能的概念、内容和管理的方法体系。
2．学会运用软件系统进行数据的集成、分析和预测，解决实际问题。
Brief IntroductionCourse Description:This course is a compulsory course for the specialty of Information management and E-commerce.In the commercial activities, enterprises use a variety of information systems to collect, analyze and process high quality and valuable information. Through business intelligence, data from several sources of company integrated can be information analyzed, predicted and decision supported personalized to improve the competitiveness of enterprises.In this course, the basic concepts, the basic method and application in business decisions of data warehousing and data mining are introduced. Specific content includes data warehouse system, Online Analytical Processing (OLAP), data preprocessing techniques ( including data cleaning, data integration and transformation ), data mining techniques ( including the classification, prediction, association and clustering) and data mining methods ( including decision tree method, statistical method, association rule mining, and etc.). And some cases are introduced to analyze application of the above methods and technologies in business intelligence.The mission of this course is:1st, to master the concept, content and management method system of Business Intelligence;2nd, learn to use the software system for data integration, analysis and prediction and solve practical problems.《商务智能》课程简介一、教学内容第1章商务智能简介1.1 变化的商务环境和计算机化的决策支持1.2 商务智能框架1.3 智能创造和使用与商务智能治理1.4 交易处理和分析处理1.5 成功的BI实施1.6 商务智能的主要工具和技术教学难点：商务智能的方法论和相关概念。
商务智能原理与理论第八章——商务智能在教育方面的应用
学生是学校教学活动的主体之一， 通过收集学生学习情况、生活情 况等各方面信息，我们能够从这 些数据中地挖掘某些规律和趋向， 为学校的日常管理和教学工作提 供决策支持。
学生情况雪花状模型
商务智能实现学生信息分析
1 行为分析 商务智能可根据学生行为基准，监控行为指标，如出勤数 据、事故报告和纪律记录，以确定何时需要对学生进行干 预。
考生志愿
录取分析
考生报名 人数
考生成绩
投档过程
其 他……
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（3）
2 设计数据仓库逻辑模型
01.确定度量
逐个主题确定分析 的技术指标
02.确定事实数据粒度
采用双重粒度设计 方案
03.维度表设计
考生维度包括了考 生的基本属性，还 包括考生的一些关 键属性
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（4）
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（8）
3 设计数据仓库物理模型
表1 1 维度表设计
所有的维度表的主键用代理键
Text
数据源
外部数据 Text
内部数据
内部数据包括存放于操作型数据库中的各种业务数据和办公自动 化系统包含的各类文档数据，如学校财务处、科研处、设备处、人事 处、教务处、就业处、后勤处以及各个二级学院等部门数据库中。
1 财务处
内
2 科研处
部
数
3 ......
据
4 招生就业处
5 后勤处
外部数据
外部数据包括各类教育信息、外部统计和调研数据及文档等。
度
和相应的维度。
业务过程维 通常，总线矩阵的一行会产生几个相关的事实表，由此 度模型 可以从不同角度跟踪业务过程。
商务智能与知识管理课件
基于历史数据和算法模 型，预测市场趋势和未
来发展。
通过分析客户数据，了 解客户需求和行为特征， 提高客户满意度和忠诚度。
优化供应链流程，降低 成本，提高运营效率。
商务智能的未来发展趋势
数据驱动决策
。
个性化推荐
人工智能集成 云端化部署
知识管理的定义
它涉及将信息转化为有价值的知识， 并促进其在组织内的共享、应用和创新。
知识发现技术
总结词
详细描述
商务智能在知识管理中的应用
数据整合
数据分析
知识发现
知识可视化
知识管理在商务智能中的作用
提供知识资源 促进知识共享Biblioteka 提高智能水平 增强创新能力
商务智能与知识管理的未来融合方向
智能化知识管理
随着人工智能技术的不断发 展，商务智能将在知识管理 中发挥更加重要的作用，推 动知识管理的智能化发展。
个性化知识服务
未来商务智能将更加注重个 性化服务，根据用户的需求 和特点提供更加精准和贴心 的知识服务。
实时化知识更新
商务智能与知识管理将更加 注重实时性，不断更新和优 化知识库，以适应快速变化 的市场环境。
社交化知识交流
未来商务智能与知识管理将 更加注重社交化交流，通过 社交媒体和在线社区等方式 促进知识的分享和交流。
知识管理的目标与原则
目标 原则
知识管理的应用场景
企业内部培训 通过知识管理平台，整合内部培训资 源，提高员工技能和素质。
产品研发
利用知识管理工具，积累和共享研发 过程中的经验和知识，提高研发效率 和创新能力。
市场与销售
通过市场情报和客户知识的共享，提 高市场响应速度和客户服务水平。
供应链管理
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
经常需要多个事实表来表示最小单 元与更多的汇总信息。
1 结合实物、周期快照、累计快照 来查看业务成果。
2 可以改变矩阵的“粒度”或细节 水平，使得每一行代表与一个业 务流程相关的单个事实表。
01
商务智能 在教育行业案例
背景（1）
概述一
某省从2009年到目前的网上招 生录取工作中，积累了9年的高 考招生录取的历史信息。
统计分析
报表
即席查询
多种服务方式
多维分析
预警
预测分析
高校决策者视角
高校决策者常常希望从不同的角度审视教育数据，比如从时间、学院、 学科、教学或科研成果、师资、课程建设、学生层次、交流合作、办学资 源、生源、就业情况、财务等维度全面了解学校的教育质量和状态。需要 海量的数据作为支撑。
......
就业
背景（2）
评估方案
数据挖掘
OLAP数据分 析
建多维数据集
数据仓库
制定了一套评估加分政策合理性的方案
利用数据挖掘技术对考生高考加分政策数据进行 挖掘
接着利用OLAP技术从多角度、多侧面、多层 次对考生高考加分政策数据进行分析
然后根据高考加分政策主题建立多维数据 集
以9年电子招生数据，首先建立招考 数据仓库
Text
数据源
外部数据 Text
内部数据
内部数据包括存放于操作型数据库中的各种业务数据和办公自动 化系统包含的各类文档数据，如学校财务处、科研处、设备处、人事 处、教务处、就业处、后勤处以及各个二级学院等部门数据库中。
1 财务处
内
2 科研处
部
数
3 ......
据
4 招生就业处
5 后勤处
外部数据
外部数据包括各类教育信息、外部统计和调研数据及文档等。
监控和跟踪教学和 非教学人员之间的平衡
监控分配的工作 量确保教师不会
超支
课程活动
监控教师工作情 况
确定学生和 教师表现的趋势
构建以科研为主题的雪花状模型
科研是社会与政府评价学校和教 师的重要手段。通常情况下，良 好的科研意味着良好的学术声誉 与人才培养能力。社会与政府依 据科研水平，给予大学资金支持。 科研活动是学校除教学活动之外 的另一个重要工作，而科研成果 情况也是评价一个学校发展状况 的重要指标。
2 设计数据仓库逻辑模型
1 确定度量
考生报名 人数主题
考生成绩 分析主题
院校计划 分析主题
志愿分 析主题
投档过程 分析主题
录取分 析主题
考生基本信息
考生人数 人数比重
考生成绩信息
最高分 最低分 平均值
院校计划信息
计划人数 计划执行数 计划差额数 计划差额率
考生志愿信息
填报人数 报考热度 录取最低分
投档日志信息
科研事实表
商务智能实现科研管理分析
BI系统为科研发展规划的制定提供支持
对关键技术和发展方向进行分类和预测； 指导科技发展规划的制订； 判断优先发展领域和重点资助方向。
BI系统是科研立项工作的决策提供保障
对课题申请所涉及的申请者、申请单位、研究内容、领 域等诸多因素进行数据挖掘，有利于建立科学的指标体 系和规范的项目遴选方法。
保存综合级的汇总数 据
提高汇总数据查询效率，避免从 目的 细节数据进行汇总计算
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（6）
2 设计数据仓库逻辑模型
3 维度表设计
成绩过线 加分政策
计划性质
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（7）
3 设计数据仓库物理模型
02.事实表设计
01.维度表设计
03.索引和分区设计
设施使用事实表
商务智能实现设施管理分析
建筑
1
设施类型
2
4
设施的大小或范围
3
便利设施
传统教学质量指标
学校或教育机构也是一个企业， 在企业里人力资源是第一资源 的理念越来越受到广泛认可。 企业的发展需要人才，学校或 教育机构也不例外。
教工雪花模型
商务智能实现教工管理分析
监督和管理合同 服务和额外费用的支出
投档人次 投档热度 录取最低分
录取信息
录取人数 最低录取分 最高录取分 录取平均分
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（5）
2 设计数据仓库逻辑模型
2 确定事实数据粒度
双粒 度
低粒度
保存主题的最低粒度 目的 的细节数据
假如功能需求有变动，需要对数 据进行概括，只需要对细节数据 进行聚合即可
高粒度
2
偏好和表现趋势分析
商务智能可利用互联网自然生成的数据，利用数据挖掘技
术分析学生学科偏好和表现的趋势，根据学生的特点重塑
课程设置和学科设置以提高学生的成绩，保持和满意度。
成绩分析
3
通过商务智能对学习者的学习行为数据进行智能分析，给
出适合学习者的个性化学习建议。
考勤分析
4
为保障学校教育教学活动有序开展，营造学生学习、成长 的优良环境，学校会对学生出勤情况进行管理。
数据量高速增长
为企业决策支持提供参考需要海量数据，国际数据公司 IDC 研究表明， 数字大学仅2007 年创建或采集 2.25 ×10 21 位数据，并预计将以每年 60% 的 增速持续，海量的数据时代已经来临。 数据源是商务智能的基础，包括高校 各类业务管理信息系统的内部数据和其他外部数据。
Text 内部数据
数据仓库设计
把历年普通高校网上录取应 用系统中与相关数据与信息 集中起来
ETL工具对历史数据等进行 清洗、转换
行汇总起来，利用数据仓库 存储历史数据
04
03
02
数据仓库模型
01
系统体系结构 的设计
系统功能需求
设计
分析
ETL设计
1、系统功能需求分析（1）
我们依次从考生、院校和招生主管部门三大主体所关注的常见问题进行分析。
考生志愿
录取分析
考生报名 人数
考生成绩
投档过程
其 他……
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（3）
2 设计数据仓库逻辑模型
01.确定度量
逐个主题确定分析 的技术指标
02.确定事实数据粒度
采用双重粒度设计 方案
03.维度表设计
考生维度包括了考 生的基本属性，还 包括考生的一些关 键属性
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（4）
概述二
包含有大量与高考加分政 策的信息。
概述三
历史信息长期以来被存放 “暗箱”之中。
概述四
包含在这些信息的背后的潜 在的知识和价值还未得到有 效的展示和体现。
概述五
招生办公室的主管领导“被 数据淹没，却饥饿于知识”
概述六
希望能够利用新技术和方法 从这些历史信息中提取出有 价值的知识，为决策提供支 持依据。
构建以课程为主题的雪花状模型
高校课程的设立是高等教育至关 重要的部分，由于每学年人数的 变化，市场趋势的变换都会影响 学校是否设立一门课程，设立这 门课程的规模等等相关信息。可 通过构建课程雪花状模型合理设 置课程。
课程雪花状模型
商务智能实现课程信息分析
学期维度
在事实表中，数据是按 照学期而不是按照日、 周、月粒度级别记录的
教职工
学校环 境
办学水 平
财务
大学案例总线矩阵
总线矩阵片断涵盖了学校或教育
机构的几个核心管理问题。大学
希望提高教学及科研能力，需要
大
了解学校老师及学生各方面的信
学 案
息并加以研究，寻找这些数据背
例 总
线
后的规律及关联，以在管理过程
矩
阵 中有更好的决策参考。
大学案例总线矩阵
总线 矩阵
事实表和维 每一行代表一个业务过程，并且至少定义了一个事实表
确定度型 逻辑模型 物理模型
数据模型 主题分析
维度表设计 事实表设计 索引和分区设计
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（2）
1 设计数据仓库概念模型
数据模型
雪花模型：执行多连接的复杂查询操作时，会降低浏览的性能
星型模型：更适合于单个主题的建模
主题分析
院校招生 计划
成绩特征分 析
录取考生的成绩特性分析。分析所录取考生的成绩，一 方面有利用找出学生的薄弱环节，另一方面可以为教学 安排提供决策。
1、系统功能需求分析（3）
招生管理部门
考生体检 状况分析
考生成绩分析
考生报名 情况分析
院校招生计划 完成情况分析
考生加分 政策分析
2、系统体系结构设计
数据仓库设计第三步——数据仓库模型的设计（1）
学生维度与变化跟踪
学生维度需要包括多方面的信息， 如院系，学生证，专业，宿舍 （几栋几楼几室），年级（如， 大学一年级）。
构建以设施使用情况为主题的雪花状模型
大学有很多的设施和设备。学校需要 对这些设施的使用情况了解，了解每 个学期中每天每个小时哪个设备被用 于何种目的，合理分配设备的使用时 间和使用人员。
02
商务智能在 教育行业的现状
商务智能 在教育行业案例
03
04
大学案例总 线矩阵
01
商务智能 在教育行业现状
商务智能在成功应用于其他行业
➢ IBM ➢ Oracle ➢ Microsoft
国外诸多 知名企业成功案例
国内众多 行业成功应用
➢ 广告业 ➢ 银行业 ➢ 移动通信等
商务智能在教育行业现状
外部
外部
调研
统计
数据
数据
各类
教育