商务智能小作业四——贝努力模型判定
商务智能复习文档
商务智能：Business Intelligence-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、以辅助企业决策为目的一类技术及其应用-工业界-商务智能可以被看作是一类技术或工具，利用它们可以对大量的数据进行收集、管理、分析和挖掘，以改善业务决策水平，增强企业的竞争力-学术界-商务智能是一套理论、方法和应用，通过它们可以快速地发现海量数据中隐含的各种知识，有效地解决企业面临的管理和决策问题，支持企业的战略实施。
商务智能指收集、转换、分析和发布数据的过程，目的是为了更好的决策。
商务智能是指将数据转化为知识的过程。
它包括捕获和分析信息，交流信息，以及利用这些信息开发市场。
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，提升商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
Business Intelligence is a process of turning data into knowledge and knowledge into action for business gain—Data Warehouse Institute商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析，支持决策过程的技术和商业处理流程，其目的是为了使使用者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。
商务智能是运用数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，它允许用户查询和分析数据库，进而得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。
商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应用经验和假设，来促进对企业动态性的准确理解，以便提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。
商务智能是通过获取与各个主题相关的高质量和有意义的信息来帮助人们分析信息、得出结论、形成假设的过程。
商务智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的知识，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力。
商务智能复习的题目
商务智能复习的题目一、选择题(本题共5道小题,每小题2分,共10分)1、数据仓库就是随着时间变化得,下面得描述不正确得就是( C )。
A、数据仓库随时间得变化不断增加新得数据内容B、捕捉到得新数据会覆盖原来得快照C、数据仓库随事件变化不断删去旧得数据内容D、数据仓库中包含大量得综合数据,这些综合数据会随着时间得变化不断地进行重新综合2、有关数据仓库得开发特点,不正确得描述就是( B )。
A、数据仓库使用得需求在开发初期就要明确B、数据仓库开发要从数据出发C、数据仓库得开发就是一个不断循环得过程,就是启发式得开发D、在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定得与较确切得处理流,数据仓库中数据分析与处理更灵活,且没有固定得模式3、在有关数据仓库测试,下列说法不正确得就是 ( D )。
A、在完成数据仓库得实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试。
测试工作中要包括单元测试与系统测试。
B、当数据仓库得每个单独组件完成后,就需要对她们进行单元测试。
C、系统得集成测试需要对数据仓库得所有组件进行大量得功能测试与回归测试。
D、在测试之前没必要制定详细得测试计划。
4、关于基本数据得元数据就是指 ( D )。
A、基本元数据与数据源、数据仓库、数据集市与应用程序等结构相关得信息B、基本元数据包括与企业相关得管理方面得数据与信息C、基本元数据包括日志文件与简历执行处理得时序调度信息D、基本元数据包括关于装载与更新处理,分析处理以及管理方面得信息6、下面关于数据粒度得描述不正确得就是 ( C )。
A、粒度就是指数据仓库小数据单元得详细程度与级别B、数据越详细,粒度就越小,级别也就越高C、数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高D、粒度得具体划分将直接影响数据仓库中得数据量以及查询质量6、关于OLAP得特性,下面正确得就是:( D )(1)快速性 (2)可分析性 (3)多维性 (4)信息性 (5)共享性A、 (1) (2) (3)B、 (2) (3) (4)C、 (1) (2) (3) (4)D、 (1) (2) (3) (4) (5)7、关于OLAP与OLTP得区别描述,不正确得就是: ( C )A、OLAP主要就是关于如何理解聚集得大量不同得数据,它与OTAP应用程序不同。
商务智能原理及方法-商务智能简介
传统分析工具的整合能力有限 传统业务报告数据充分而知识匮乏 用户被限定在数据对象中，而不能进 一步分析和整合
商务智能发展起 来的四种推手
2
4
传统报告不能满足用户需求
信息技术及应用的推广
天气预报：每天只告诉你历史数据 对你来说有用么？
大容量数据存储，互联网，并行处 理，云技术
商务智能原理与方法
公司
IBM
定义
利用已有的数据资源作出更好的商业决策，它包括数据访问、数据和业务分析，以 及发现新的商业的机会。这说明商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，从信 息中发现知识，为商务决策和战略发展。 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。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。 是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有 效地参与竞争的努力，以便在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息。
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商务智能可以根据公司各 战略业务单元的经营业绩 和经营定位来选择合格的 投资组合战略
商务智能可以在分析企业内部 因素（劳动力，成本，技术， 竞争等）的基础上为职能战略 提供科学的决策依据
商务智能原理与方法
实例：商务智能在服装行业的应用
亚洲60%
欧洲 40%
常规款式的时装和童装
量小且流行性强的服装
商务智能原理与方法
数据挖掘时数据驱动的，它并不始于一个有待证明的具体逻辑模式，而始于复 杂的海量数据，利用强大的分析工具和特定的知识提取方法，从数据出发，对 各种模式进行匹配，经过筛选，获得潜在的、新颖的、有用的知识
《商务智能》考试复习内容-(含答案)
闭卷考试，时间120分钟，五种题型：选择题(10分）、判断题（10分)、名词解释题（30分）、简答题（30分）、论述题（20分）第1章商务智能基本知识（1）商务智能的概念、价值、驱动力。
概念：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-王茁专著《三位一体的商务智能》. 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.价值：To support decision making at all levels of business management based on the facts and （scientific）predictions of current and future business situations that are obtained from intelligent analysis of historical business data。
支持各级决策基于事实和商业管理的(科学)的预测当前和未来的业务情况下获得历史业务数据的智能分析。
Business decisions made with BI support are more—Correct 恰当—Accurate 准确-Objective 客观-Timely 及时驱动力：在商务智能背后有一些商业驱动力,例如：增加收入,减少费用和更有效地竞争的需求。
管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求。
（2）商务智能系统的功能、主要工具.功能：在商务智能背后有一些商业驱动力,例如:增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。
管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求.主要工具:第2章商务智能核心技术（1）商务智能系统的架构如何？（2）什么是数据仓库?数据仓库用来保存从多个数据库或其它信息源选取的数据，并为上层应用提供统一用户接口,完成数据查询和分析。
商务智能分析案例分析
基本设计(basic engineering)或 分析和平面设计(analytical and planning engineering)
管道仪表流程图 (PID) 设备计算及分析草图 设计规格说明书 材料选择 请购文件 设备布置图(分区) 管道平面设计图(分区) 地下管网、电气单线图
详细设计 (detailed engineering) 或最终设计(final engineering)
Business Intelligence is The Purpose of IT. Agile Decisions, Better Performance.
Q&A
CCIS-BI-BI ROADMAP-090603.PPT
搜索引擎 SES
共涉及Oracle产品24个模块
CE v6.3
项目一期的系统架构
工程勘察设计行业 信息化发展规划
一个平台 三大系统
全国建筑业 信息化发展规划
E&C行业 特点
工程设计 集成系统
专业设计软件
集成 设计协同软件 适配器
内部门户 BI/Reports
外部门户
供应商门户...
展示平台
EPCM
进度管理
项目管理平台
费用控制
项目资源
质量与问题管理
财务管理
人力资源管理 销售管理
采购管理 内容管理
库存管理 办公自动化
主数据（物品、供应 商、客户、产品结构）
业业务数务据数（合据同、
财务数据）
非结构化数据（图档、 有声资料等）
经营管理 支撑平台
数据平台
ERP
专业应用
外围开发
CE v6.3
商务智能分析实施计划与实施周期
《商务智能》第14章
第4篇未来展望第14章电子商务智能系统的未来预测是很难的，预测未来更是如此。
——约吉·贝拉（Yogi Berra）电子商务智能技术发展到今天已经非常强大，并且在发展之中。
大多数的大中型公司已经在整个公司或公司的一些部门开始运用这一系统。
在更多的有进取心的公司中，电子商务智能系统已达到一定的水平。
这样是为了让公司中的每个人能获取信息，并且使行政费用和培训费合理化。
率先使用电子商务智能技术的那些公司（大约有上百家）不仅在企业内部广泛地运用这种技术，而且还把这种技术扩展到客户、供应商和商业伙伴。
我们已经讨论了电子商务智能技术所带来的经济效益，并且也已经了解了这些公司怎样通过这种技术来管理信息资产，最终使它们能够迅速决策，并且在竞争中获得优势，提高运营效率，开拓获取利润的新方式，并且发现获得新信息的机会。
用一句话来说：我们已经看到公司把信息转变为知识，进而再从中获利。
现在，我们要来预测一下未来，尽管这带有一定的风险性。
在这最后一章中，我将讨论如何看待电子商务智能未来的发展，了解电子商务智能是怎样变得与我们更为关系密切，且无处不在——在工作中、在家中、甚至在与政府部门间的交流中都存在。
电子商务智能不仅仅让我们的业务变得有条不紊，而且它还可以通过信息管理的方法来管理员工，清除多余的信息储存。
另外，我们将回到宏观经济的领域，来讨论商务智能系统是怎样带给商业更多的可预测性的。
14.1 身边的电子商务智能首先，未来我们将看到，人们每天利用电子商务智能系统来处理日常事务。
14.1.1 工作中的电子商务智能在工作中，我们将继续使用电子商务智能系统来处理重要的事务，比如销售跟踪、质量保证或者财务问题。
我们也将开始为更加平凡庸俗的目的而使用它——比如，分析在我们的401（k）退休计划里的财产分配方案，为在过去的6个月时间里我们共招了多少员工制定一个报告。
一眼就可以看出来，我们将能够用它来核查我们的工资、奖金、红包、员工股利，并且为我们所有的员工预测自己股票的价值。
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。
BEST”模型的例子。
BEST”模型的例子。
BEST模型：“B”：business value，实现项目商业价值“E”：execution，高效执行“S”：problem solving，担当问题解决“T”：team，领导项目团队B（Behavior）旅程行为指标，对客户旅程的关键环节和关键场景进行梳理或埋点监测，依据环节的便利性与必要性形成关键触点“地图”。
E（Experience）触点体验指标，以NPS和体验满意度为核心指标体系，对用户旅程的关键触点体验满意度进行监测。
S（Sound）心声指标，从客户原声、原因选择中提取关键信息，挖掘客户旅程和客户体验形成的原因，形成“心声”体系。
T（Target）目标结果指标，了解客户旅程终点的行为结果，并将结果与旅程模式和体验感受结合，找到关键驱动要素。
1、原创模型：基于讲师15年的内训师培养和组织经验萃取经历，形成的一套经过检验且实战实效的“BEST萃取高能经验萃取鱼模型”；2、操作性强：本课程采用流程操作化讲授和演练，学员可以根据课程的步骤流程轻松掌握BEST高能经验萃取的每一个步骤和工具。
同时，课程中有大量指导工具和本土案例，更符合学员思维和指导课后应用；3、互动演练：极其注重实战练习，讲师具备丰富的实战经验和点评能力，全课程采用互动演练、案例分享、小组讨论等互动教学。
讲课引导时间约占1/3；互动演练约占1/3；讨论点评时间约占1/3。
课程大纲引言导入—、组织经验在企业中的价值二、什么是组织最佳实践三、如何将组织经验转化为培训结果四、介绍高能经验萃取的BEST模型工具方法：BEST高能经验萃取模型第一部分Blueprint制定蓝图，优秀经验情境化1、选方向：三维度初选萃取主题(1)分解岗位关键任务(2)盘点主要工作场景(3)梳理岗位业务问题。
人工智能4--Bayes方法
上述结论也可以直接从公式5,6推导 出来 – LS>1，使得P(R|E)>P(R) – LS<1, 使得P(R|E)<P(R) – LN>1，使得P(R|﹁ E)>P(R) – LN<1, 使得P(R|﹁ E)<P(R)
P( A | B) P( A B) P(B)
是在B事件已经发生的条件下， A事件发生的概率。 乘法定理:
P(A B) P(A| B) P(B)
全概率公式：设 A1, A2, An 事件满足：
⑴ 两两互不相容，即当 i j时，有 Ai Aj
⑵ P(Ai ) 0(1 i n)
⑶ 样本空间
当LS 时，证据E将使得R为真； 勇于开始，才能找到成功的路 当LS 1时，可证明P(R | E) P(R), 即E导致R为真的可能性增加； 当LS 1时，E与R无关； 当LS 1时，E导致R为真的可能性下降； 当LS 0时，E导致R为假。
LN表示证据E的不存在，影响结论R为 真的概率： O(R|﹁ E)=LN× O( R)
CF (E) min{CF (E1),CF (E2),...,CF (En)}
– 组合证据为多个证据的析取时,即E=E1 OR E2 OR … En
CF (E) max{CF (E1),CF (E2),...,CF (En)}
二. 证据不确定性的传递 (1) 对于叶结点证据E的传递
P(R
|
S)
人工智能4--Bayes方法
2021/7/9
主要内容
1. 概率论基础 2. 主观Bayes方法的基本理论 3. 主观Bayes方法的基本模型
古诺及贝特兰模型分析
Cournot Model & Bertrand Model来源：什么是古诺模型古诺模型又称古诺双寡头模型（Cournot duopoly model），或双寡头模型（Duopoly model）,古诺模型是初期的寡头模型。
它是由法国经济学家于1838年提出的。
是纳什均衡应用的最先版本，古诺模型通常被作为寡头理论分析的起点。
古诺模型是一个只有两个寡头厂商的简单模型，该模型也被称为“双头模型”。
古诺模型的结论能够很容易地推行到三个或三个以上的寡头厂商的情形中去。
古诺模型假定一种产品市场只有两个卖者，而且彼其间没有任何勾结行为，但彼其间都明白对方将如何行动，从而各自如何确信最优的产量来实现利润最大化，因此，古诺模型又称为双头垄断理论。
古诺模型的假设古诺模型分析的是两个出售矿泉水的生产本钱为零的寡头厂商的情形。
古诺模型的假定是：市场上只有A、B两个厂商生产和销售相同的产品，他们的生产本钱为零；他们一起面临的市场的需求曲线是线性的，A、B两个厂商都准确地了解市场的需求曲线；A、B 两个厂商都是在已知对方产量的情形下，各自确信能够给自己带来最大利润的产量，即每一个产商都是消极地以自己的产量去适应付方已确信的产量。
Bertrand Model(贝特兰德模型)该模型是法国经济学家Joseph Louis François Bertrand (1822-1900)提出的。
与Cournot模型相比，在Cournot模型里参加博弈的双方以产量作为决策的变量，而在Bertrand模型中参加该博弈的双方都以价格作为决策变量。
这一改变使博弈的市场均衡完全不同于Cournot 均衡。
它是关于双寡头产商价格竞争的一种模型，会导致每个产商的定价采用完全竞争的情况下的价格，即所谓的边际成本定价法(marginal cost pricing)。
Cournot 模型里参加博弈的双方以各自在同一时间内相互独立的产量作为决策的变量。
商务智能-完整版
Question 1
CATSA的关键成功因素有哪些？
1. 政策支持——政府拨款19.4亿美元。
2. 部门协调——公司职员来自各个部门 （交通部、机场、航空公司、法政机关、私有部门），协 调各个部门的运作管理
3. 数据的整合——不同时间、地点、来 源的大数据量，若有效整合，很大程度 上便利了数据的分析以及战略决策。
Question 4
提取数据/清理
维基百科
抽取
转换
装载 ETL过程
决策
企业级数据仓库
知识
管理者
合适的工具
Question 4
什么是B.I.?
CATSA中的B.I.
将不同来源的数据集合到公司企业内联 网的一个中心位置
用户可以查看企业的交叉信息 Mission critical：清单管理、意外报告、
Question 2
如果你是首席运营官（COO），你会将精 力集中在哪里？
受政府委托， 关高键效的成安功全系因统 素 运成营为层航面空安
通过监控航 空物件保护 公共安全
组织间的网络联络
系统内部 明确各方责任 系统与公司间 保持创新并不断提高
o全per领atio域nal的cha世llenges
技界术领层导面者
约800亿件行李
照规则工作
如何确保以公司利益 为重
两方面挑战
技术
挑
战
机场多且地理位置分散
没有内部数据库 公司系统内部集成度低
人力、财务、信息分类等
信息采集、分析方面的缺陷
引进商务智能系统
Green Field
数据管理系统
知识管理系统
B.I.
BID提un供ca的n：数据：
商务智能方法与应用习题和答案
商务智能方法与应用习题和答案一、判断题：1、（对）元数据是关于数据的数据，主要描述数据结构、内容、码、索引等信息。
2、（错）维度建模法构建星型模型之前按不需要进行大量的预处理。
3、（错）维度模型仅用于汇总数据4、（对）维度模型不仅仅可用于预测5、（对）缓慢变化维度指随着时间变化相对较慢的维度。
如产品类别维度，地区维度等。
二、多选题。
1、（ABC）以下关于从不同角度建立事实表的说法正确的是：A、针对某个特定的行为动作，建立一个以行为活动最小单元为粒度的事实表。
B、针对某个实体对象在当前时间上的状况，要先明确这个实体对象所处的不同阶段，在不同阶段存储它的快照。
C、针对业务活动中的重要分析和跟踪对象，统计在整个企业不同业务活动中的发生情况。
2、（A、B、C、D）下列描述中，属于维度建模的基本原则的是：A)将详细的原子数据载入到维度结构中B)围绕业务流程构建维度模型C)确保每个事实表都有一个与之关联的日期维度表D)避免事实表中出现多对多关系3、（A、B、C）Kimball的多维体系结构（MD）包含：A) 总线架构（Bus Architecture）B) 一致性维度（Conformed Dimension）C) 一致性事实（Conformed Fact）4、（A、B、C）事实表的基本类型有：A) 事务事实表B) 周期快照事实表C) 积累快照事实表5、（A、B、C、D）设计维度模型时所做的四个关键决定包括：A．选择业务流程。
B．声明粒度。
C．确认维度。
D．确认事实。
三、单选题：1、（C）下面哪个不是维度建模的概念：A)维度表B)事实表C)数据表2、（B）关于维度代理键的说法，错误的是：A) 代理键通常是数据库系统赋予的一个数值B) 代理键通常都是是非自增型的，不按顺序分配C) 代理键没有内置含义但也可以唯一地标识一条维度信息D) 维度代理键通常是无意义的整形主键3、（C）维度是对数据进行分类的一种结构，以用于特定角度观察数据，不是它的主要用途是：A) 选择针对期望详细程度的层次的数据。
商务智能方法与应用笔记
商务智能方法与应用笔记摘要：一、商务智能的概述1.定义与发展历程2.商务智能的关键要素二、商务智能方法论1.数据挖掘技术2.数据仓库与数据建模3.数据可视化与报告三、商务智能应用场景1.销售与营销2.供应链管理3.客户关系管理4.人力资源管理四、实战案例分析1.亚马逊的推荐系统2.阿里巴巴的大数据决策3.企业级商务智能解决方案五、商务智能的未来发展趋势1.人工智能与机器学习的融合2.大数据技术的不断创新3.云计算与边缘计算的支持正文：一、商务智能的概述商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过运用先进的技术、方法和工具，对企业的海量数据进行挖掘、分析、可视化，从而为企业决策提供依据和指导的过程。
商务智能的发展历程可以追溯到20世纪50年代，随着信息技术的发展，商务智能逐渐成为企业竞争力的重要组成部分。
商务智能的关键要素包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。
二、商务智能方法论1.数据挖掘技术：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。
常见数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析和文本挖掘等。
2.数据仓库与数据建模：数据仓库是用于存储、管理、分析大量结构化和半结构化数据的系统。
数据建模是将现实世界中的业务问题抽象为数学模型，并利用计算机程序进行求解的过程。
3.数据可视化与报告：数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示，使数据更加直观易懂。
数据报告则是将分析结果以文字、图表等形式呈现给用户。
三、商务智能应用场景1.销售与营销：通过分析客户行为、购买习惯等数据，为企业制定精准的营销策略和促销活动提供支持。
2.供应链管理：通过对供应链各环节的数据进行分析，实现对库存、物流、供应商等环节的优化管理。
3.客户关系管理：通过对客户数据的分析，提高客户满意度、忠诚度和维系率。
4.人力资源管理：通过对员工招聘、培训、绩效等方面的数据进行分析，优化人力资源配置。
商务智能案例
Chap 1： 导言
麦包包：数据预测需求成功模式
提前两个月，麦包包 就在做市场分析
计算出各种款式的受 欢迎度
预测在淘宝以及它所 有在线零售市场可能 的销售数额
倒推回去做产品设计 、包装及宣传推广
Principles and Applications of Business Intelligence
导言商务智能解决方案结果展示?能够制作标准主从交叉分组统计参数等各种形式的报表能够制作标准主从交叉分组统计参数等各种形式的报表?能够创建多种类型图形包括2d和3d饼图柱状图线性图泡泡图散点图漏斗图金字塔图锥体图等提供多种美观仪表盘信号灯等支持多种形式的数据钻取提供多种美观仪表盘信号灯等支持多种形式的数据钻取?支持web方式浏览所有报表能发布到指定的webserver可以通过ie方式浏览各种报表的数据和相应的图表支持web方式浏览所有报表能发布到指定的webserver可以通过ie方式浏览各种报表的数据和相应的图表principlesandapplicationsofbusinessintelligencechap1
Chap 1： 导言
中粮集团
中粮生化简介
中粮集团有限公司于1952年成立，是一家集贸易、实业、 金融、信息、服务和科研为一体的大型企业集团，横跨 农产品、食品、酒店、地产等众多领域。1994年以来， 一直名列美国《财富》杂志全球企业500强。
旗下上市公司
中国粮油 中国食品 中粮屯河 中粮包装 中粮生 化 中粮地产 蒙牛乳业
比如他们发现女性会在怀 孕四个月左右，大量购买 无香味乳液。以此为依据 推算出预产期后，就抢先 一步将孕妇装、婴儿床等 折扣券寄给客户来吸引客 户购买。
Chap 1： 导言
11
商务智能实训实验报告
商务智能实训实验报告组长：李承冲2012211195组员：姜俏南2012211172刘启丽2012211171贾晓锋2012211173王昱2012211194陆为2012211180一、BP算法.................................................................................................................................. - 0 -1.算法介绍........................................................................................................................... - 0 -2.BP网络的解析步骤.......................................................................................................... - 2 -3.运行的可视结果............................................................................................................... - 3 -4.算法特点分析................................................................................................................... - 4 -5.发展趋势........................................................................................................................... - 5 -6.参考文献........................................................................................................................... - 5 -二、Apriori算法 .......................................................................................................................... - 5 -1.算法介绍........................................................................................................................... - 5 -2.算法流程........................................................................................................................... - 5 -3.运行的可视结果............................................................................................................... - 6 -4.最新改进或最新应用情况............................................................................................... - 8 -5.参考文献列表................................................................................................................... - 8 -三、Bays算法............................................................................................................................. - 9 -1.算法介绍........................................................................................................................... - 9 -2.伪代码及流程................................................................................................................... - 9 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 10 -4.最新改进及最新应用情况............................................................................................. - 11 -5.参考文献列表................................................................................................................. - 11 -四、ID3算法 ............................................................................................................................. - 12 -1.算法介绍......................................................................................................................... - 12 -2.流程................................................................................................................................. - 12 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 12 -4.不足及改进思路............................................................................................................. - 12 -5.参考文献列表................................................................................................................. - 13 -五、kNN算法............................................................................................................................ - 13 -1.算法介绍......................................................................................................................... - 14 -2.算法流程......................................................................................................................... - 14 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 14 -4.算法特点分析................................................................................................................. - 15 -5.最新改进或最新应用情况............................................................................................. - 15 -六、K均值算法....................................................................................................................... - 16 -1.算法介绍......................................................................................................................... - 16 -2.流程................................................................................................................................. - 16 -3.运行的可视结果............................................................................................................. - 17 -4.最新改进或最新应用情况............................................................................................. - 20 -5.参考文献列表................................................................................................................. - 20 - 附录 ............................................................................................................................................ - 20 -1.BP算法代码.................................................................................................................... - 21 -2.Apriori算法代码.......................................................................................................... - 51 -3.B ays算法代码................................................................................................................ - 60 -4.ID3算法代码.................................................................................................................. - 90 -5.kNN算法代码.................................................................................................................. - 99 -6.K均值算法代码............................................................................................................ - 102 -一、BP 算法1.算法介绍典型的BP 网络分为三层（图4.4），即输入层、隐含层和输出层。
商务智能压力反应支持模型包含
商务智能压力反应支持模型包含商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种基于数据分析和决策支持的技术和工具，通过收集、整理、分析和展示企业内外部数据，帮助企业管理者和决策者更好地理解和把握企业的运营状况，提供决策依据，以实现企业的战略目标。
然而，商务智能的实施过程中常常会面临各种压力和挑战。
为了更好地应对这些压力，反应支持模型成为一种重要的工具和方法。
一、商务智能面临的压力商务智能的实施过程中常常面临着各种压力，主要包括以下几个方面：1. 数据质量压力：商务智能系统需要依赖大量的数据进行分析和决策支持，而数据的质量直接影响到商务智能的准确性和可靠性。
然而，现实中企业数据的质量常常存在问题，如数据不完整、不准确、重复等，这给商务智能的实施带来了很大的挑战。
2. 技术压力：商务智能系统需要依赖各种技术和工具，如数据仓库、数据挖掘、数据可视化等，而这些技术和工具的应用和操作都需要一定的专业知识和技能。
然而，很多企业在商务智能实施之初可能缺乏相关的技术和人才，这给商务智能的实施带来了一定的技术压力。
3. 组织文化压力：商务智能的成功实施需要企业内部的支持和配合，而很多企业在组织文化方面存在着传统观念和惯性思维的束缚，对于商务智能的意义和价值认识不足，对于新技术和新方法的接受和应用抱有抵触情绪，这给商务智能的实施带来了一定的组织文化压力。
二、反应支持模型的介绍为了应对上述压力，反应支持模型成为一种有效的工具和方法。
反应支持模型是基于商务智能系统的需求分析和问题定义，通过对商务智能应用场景和业务流程的模拟和仿真，从而实现商务智能系统的优化和改进。
反应支持模型主要包括以下几个步骤：1. 需求分析：首先需要对商务智能系统的需求进行深入的分析和理解，明确商务智能系统的目标和功能，确定商务智能系统所要解决的问题和挑战。
2. 问题定义：在需求分析的基础上，对商务智能系统的问题进行准确定义，明确商务智能系统所要解决的具体问题和目标。
商务智能及其实现模型
商务智能及其实现模型2009-04-051引言In ternet作为一种崭新的通信媒体为许多领域带来了新的机遇W EB愈加成为一个促成商务的重要渠道，电子商务也正经历着一个飞速的发展。
一般而言，商务中所涉及到的信息或数据非常繁杂，要处理好众多的电子商务业务数据需要一定的高级信息处理技术，商务智能不失为一种理想的解决方案。
商务智能作为一个辅助商务操作和决策的工具，旨在改善操作的效率，争取最大的嵌利，保持客户忠诚度，管理季节性变量以及形成个性化的服务•将商务智能工具（如数据挖掘）引人电子商务可揭示潜藏在数据后面的商机，从而得了电子化商家的普遍欢迎、商务智能的根本目的是为了更快地作出更好的决策”。
2 商务智能的适用场合基于电子商务的特点和商务智能的优势，商务智能在下述电子商务领域可以发挥重要作用（1）客户关系管理对客户行为的了解有助于改善与客户的关系•作出正确的商业决策•这里因为客户关系能为企业带来如下好处：1）降低交互成本；2）转移工作到客户；3）监视公司效能:4）培养忠诚的客户;5）获取客户信息；6）程序化公司的商业处理流程。
In ternet对公司最重要的贡献在于它具有建立公司与客户一对一关系的能力，从而改变整个客户关系，使公司与终端客户间的联系更为紧密和容易•带来的商业挑战就是要找到并理解客户的孺求；然后提供正确的产品来满足客户的这种需求•商务智能正好适合于做这类工作，并能通过培养客户忠诚度和提供特色服务带来更多的燕利与竞争优势（2）商业谈判谈判意味着买、卖双方的信息交换•商业谈判也许只关心价格或更广泛的产品属性、产品选项（如质量保证、投递时间、支付方式、服务条款等户。
由于参与各方彼此互不见面的空间分隔，而且他们可能有不同的商业实践经验以及不同的文化背景等，电子商务中的谈判显得更为重要和复杂基于商务智能的软件代理可以参与商业谈判并克服许多困难，其工作原理是买方与一个软件代理通信，该代理自动执行买方的要求，它给卖方必要的信息以完成既定价值链模型甲的所有步骤，由它实现谈判和决策分析。
商务智能压力反应支持模型包含
商务智能压力反应支持模型包含（原创版）目录1.商务智能压力反应支持模型的概述2.商务智能压力反应支持模型的组成部分3.商务智能压力反应支持模型的应用实例4.商务智能压力反应支持模型的优势和未来发展正文【1.商务智能压力反应支持模型的概述】商务智能压力反应支持模型是一种应用于企业商务领域的人工智能模型，主要用于分析企业运营数据，预测市场趋势，辅助企业决策等。
它可以帮助企业在面临压力和挑战时，快速反应，做出正确决策，以保证企业的稳定运营和持续发展。
【2.商务智能压力反应支持模型的组成部分】商务智能压力反应支持模型主要由以下几个部分组成：（1）数据采集与处理：通过各种手段收集企业运营数据，如销售数据、财务数据、市场数据等，然后对这些数据进行清洗、整理和分析，为模型提供输入。
（2）模型构建：根据采集到的数据，选择合适的算法和模型构建方法，构建出适用于企业商务场景的压力反应支持模型。
（3）模型训练与优化：通过训练数据对模型进行训练，然后根据验证数据对模型进行优化，使模型具有更好的预测准确性和泛化能力。
（4）模型应用：将训练好的模型应用于实际的企业商务场景，辅助企业做出决策。
【3.商务智能压力反应支持模型的应用实例】商务智能压力反应支持模型可以应用于企业的各个方面，如市场营销、财务管理、人力资源等。
例如，在市场营销方面，模型可以通过分析历史销售数据，预测未来的销售趋势，帮助企业制定合适的销售策略；在财务管理方面，模型可以通过分析财务数据，预测企业的财务状况，帮助企业制定合适的财务策略；在人力资源方面，模型可以通过分析员工数据，预测员工的离职率，帮助企业制定合适的人力资源策略。
【4.商务智能压力反应支持模型的优势和未来发展】商务智能压力反应支持模型具有以下优势：（1）提高决策效率：通过模型的预测和推荐，企业可以快速做出决策，提高决策效率。
（2）提高决策准确性：模型通过对海量数据的分析，可以更准确地预测市场趋势，提高决策的准确性。
ai模型评估方法
AI模型评估方法一、引言随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI模型的评估方法变得越来越重要。
评估AI模型的质量和性能，可以帮助我们了解模型在不同任务上的表现，并为模型的优化和改进提供指导。
本文将深入探讨AI模型评估方法的相关内容。
二、AI模型评估的重要性评估AI模型的性能和质量对于实际应用非常关键。
一个好的AI模型应该具备以下特点：1.准确性：模型的预测结果应该尽可能接近真实情况，具备较高的准确性。
2.鲁棒性：模型应该对输入数据的变化具备一定的鲁棒性，能够在不同场景下都能够产生良好的预测结果。
3.可解释性：模型应该能够解释自己的预测结果，使得用户能够理解模型的决策过程。
4.效率：模型应该具备较高的计算效率和资源利用率，能够在实际应用中得到快速的响应。
为了评估AI模型的性能和质量，我们需要确定合适的评估方法和指标。
三、AI模型评估方法评估AI模型的方法可以分为定性评估和定量评估两种。
3.1 定性评估定性评估主要关注模型的准确性和鲁棒性。
下面是一些常用的定性评估方法：1.人工标注：通过人工标注一部分测试数据集，将模型的预测结果与人工标注结果进行对比，评估模型的准确性。
2.对抗样本测试：通过引入对抗样本，测试模型对于输入数据的鲁棒性。
对抗样本是经过微小修改的输入数据，能够使得模型产生错误的预测结果。
3.2 定量评估定量评估主要通过数值指标来评估模型的性能。
下面是一些常用的定量评估方法：1.精确度（Precision）：精确度表示模型预测为正类的样本中真正为正类的比例。
计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正类的数量，FP表示模型错误地将负类预测为正类的数量。
2.召回率（Recall）：召回率表示真实为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。
计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示模型错误地将正类预测为负类的数量。
3.F1值：F1值是精确度和召回率的调和平均数，可以综合评估模型的准确性和召回率。