大数据时代的数据挖掘与商务智能
大数据分析的数据挖掘与商业应用
大数据分析的数据挖掘与商业应用在信息时代的浪潮下，大数据分析已经成为企业获取竞争优势的重要手段之一。
数据挖掘作为其中关键的环节，正逐渐在商业应用中发挥重要作用。
本文将探讨大数据分析的数据挖掘技术以及它们在商业领域的应用。
一、大数据分析的数据挖掘技术1. 数据收集与清洗在大数据分析中，数据收集是数据挖掘的第一步。
企业可以通过各种途径收集到大量的数据，如用户行为数据、市场调研数据等。
然而，收集到的数据往往存在着杂乱无章的问题，需要进行清洗与整理。
数据清洗的目的是去除无关数据、填补缺失数据、去除重复数据等，以减少对数据挖掘结果的干扰。
2. 数据预处理数据预处理是为了使数据在挖掘过程中更易于应用机器学习算法。
包括数据的归一化、标准化、去噪等。
数据预处理能够有效减少数据挖掘过程中的错误推断，提高模型的准确性。
3. 特征选择与提取特征选择是指从收集到的大量特征中，选择对数据挖掘任务最有帮助的特征子集。
它能够提高挖掘算法的效率和准确性。
特征提取则是由原始数据中直接提取有用信息的过程，根据不同任务的需求选择合适的特征。
4. 挖掘模型与算法常见的数据挖掘模型和算法包括关联规则、分类与回归、聚类分析、时序模型等。
根据不同的商业应用场景，选择相应的挖掘模型和算法，以实现对数据的深度挖掘和分析。
二、数据挖掘在商业应用中的具体应用1. 消费者行为分析通过数据挖掘技术，分析消费者的购买行为、偏好以及消费习惯，可以帮助企业精准定位目标消费群体，为企业的市场营销提供数据支持。
例如，通过分析用户在电商平台上的浏览记录和购买记录，企业可以推荐相关商品给用户，提高用户的购买转化率。
2. 风险评估与预测银行和保险等行业需要对风险进行评估和预测。
数据挖掘可以帮助银行和保险公司通过分析客户的信用记录、历史交易数据等来评估客户的信用风险或保险索赔风险。
通过准确评估风险，企业可以合理定价、优化风控策略，降低经营风险。
3. 供应链管理优化通过对供应链环节的数据进行挖掘，企业可以实时监控生产、仓储、物流等环节的情况，及时调整生产计划和库存策略，提高供应链的效率和可靠性。
研究生：大数据分析与商业决策——数据挖掘与商务智能教案
研究生：大数据分析与商业决策——数据挖掘与商务智能教案引言当今的商业世界中，大数据分析和商业决策成为了企业发展中的两个关键领域。
企业需要深入了解自己的客户、市场和业务环境，以便做出准确的商业决策。
这就需要大数据分析和商务智能的支持。
因此，在研究生阶段，学生需要全面掌握如何进行数据挖掘和商务智能分析，以应对商业领域的挑战。
在本教案中，我们将介绍大数据分析和商业决策中的关键概念和技术，并提供学生必要的指导和实践活动，以帮助他们在未来的职业生涯中成功应对商业挑战。
大数据分析的基本概念什么是大数据分析？大数据分析是指对大规模、高速度和多样化数据进行收集、存储、管理、处理和分析的过程。
它旨在从数据中提取有用的信息和洞察力，为企业决策提供支持。
大数据分析的重要性随着互联网和移动技术的快速发展，企业面对的数据规模越来越庞大。
这些数据包含着宝贵的信息，可以帮助企业更好地了解市场、客户需求和竞争环境。
通过分析大数据，企业可以发现潜在的商机、优化业务流程、提高效率和增强竞争力。
大数据分析的应用场景大数据分析在各个行业中都有广泛的应用。
例如，零售商可以通过分析销售数据来了解客户需求，并制定更精确的市场策略。
银行可以通过分析客户交易数据来发现欺诈行为。
医疗行业可以通过分析患者数据来改善疾病诊断和治疗方法。
商务智能的基本概念什么是商务智能？商务智能是指使用数据分析和数据可视化技术来提取和展示企业数据中隐藏的洞察力和价值。
它帮助企业管理人员和决策者更好地理解业务运营，并做出明智的商业决策。
商务智能的重要性在竞争激烈的商业环境中，企业需要及时了解自己的业务状况，以便做出快速反应和明智的决策。
商务智能通过数据可视化和报表分析等方式，帮助企业管理层直观地了解关键业务指标和趋势，从而支持决策和执行。
商务智能的应用场景商务智能在企业中的应用非常广泛。
企业可以使用商务智能工具来追踪销售和市场数据，了解产品销售情况和市场趋势。
还可以使用商务智能工具来管理供应链和库存，优化生产计划和物流运营。
数据挖掘与商务智能
数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
大数据背景下的企业商务智能应用分析
大数据背景下的企业商务智能应用分析1. 引言1.1 大数据与商务智能的关系在当今信息大爆炸的时代，大数据已经成为企业发展的重要资源。
而商务智能则是帮助企业有效利用这些大数据资源的关键工具。
大数据和商务智能之间有着密不可分的关系，二者相互倚重，相互促进，共同推动着企业的发展。
大数据为商务智能提供了丰富的数据支持。
在传统的商务智能系统中，数据量较小、数据质量不高是普遍存在的问题。
而随着大数据技术的发展，企业可以通过收集、存储和分析海量的数据，从中挖掘出更加精准的商业洞察。
大数据为商务智能系统提供了更加全面、深入的数据基础，使其能够更好地服务于企业决策与发展。
商务智能又为大数据的应用提供了核心技术支撑。
大数据虽然包含了海量的数据资源，但如果缺乏有效的分析工具和技术手段，这些数据就无法转化为有用的信息。
而商务智能正是通过数据挖掘、分析与可视化等技术手段，帮助企业从大数据中提炼出有价值的商业智慧。
商务智能系统的智能化分析能力，使得大数据能够更好地为企业的决策与创新服务。
可以说大数据和商务智能是一对相辅相成的关系。
大数据为商务智能提供了数据基础，而商务智能则通过技术手段实现对大数据的深度分析和应用，使企业能够更好地理解市场需求、优化业务流程，提升竞争力。
在大数据背景下，企业需要充分发挥大数据和商务智能的优势，将二者有机结合，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
【字数：407】1.2 大数据背景下的企业商务智能应用意义在大数据时代，企业商务智能应用变得越来越重要。
大数据的兴起带来了企业数据量的爆炸性增长，传统的数据处理方法已经无法满足企业对于数据的需求。
企业需要借助商务智能技术来帮助他们更好地利用大数据，进行数据分析和决策。
企业商务智能应用的意义主要体现在以下几个方面：1. 提升数据分析效率：通过商务智能应用，企业可以更快速地收集、整理和分析大数据，帮助企业管理者更快速准确地做出决策。
2. 挖掘数据潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过商务智能应用，企业可以深入挖掘数据潜力，发现隐藏在数据中的商机和潜在问题，为企业发展提供更多的可能性。
大数据时代的数据挖掘与商务智能(一)ppt课件
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
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第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
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大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
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“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
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无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
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无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
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生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
大数据挖掘与商业智能
大数据挖掘与商业智能随着互联网的快速发展和信息技术的飞速进步，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据，指的是规模庞大、复杂度较高的数据集合，传统的数据处理方法已经无法胜任。
而在这些海量数据中，隐藏着无数的商业价值，通过对这些数据进行挖掘与分析，企业可以获取大量有用的信息，从而实现商业智能化。
大数据挖掘是指利用数据挖掘技术，从庞杂的数据中提取有用的信息和模式。
这些信息和模式可以帮助企业更好地了解市场需求、优化产品策划、提升运营效率等。
例如，通过对客户的浏览行为、购买记录和社交媒体的分析，企业可以了解客户的喜好、需求和行为模式，进而制定精准的营销策略，提高销售额和客户满意度。
此外，大数据挖掘还可以帮助企业发现潜在的市场机会和趋势，预测市场变化，从而做出智能的决策。
商业智能是指通过技术和工具，将企业内外部的数据转化为有意义的信息，从而帮助企业实现有效的决策和管理。
大数据挖掘是商业智能的一个关键环节，只有通过对海量数据的挖掘与分析，才能获取有关企业内外环境的全面和深入的信息。
例如，通过对供应链的数据挖掘，企业可以实时监控物流和库存情况，预测供需关系和市场需求，减少成本和提高效率。
通过对销售数据的挖掘，企业可以识别最畅销的产品和市场，调整产品策略，提高销售额。
然而，大数据挖掘与商业智能也面临着一些挑战和难题。
首先，大数据的处理和分析需要庞大的计算能力和存储空间，对硬件和软件的要求较高，这是一个不小的投资。
另外，由于大数据的多样性和复杂性，数据的质量和准确性也是一个关键因素。
不准确的数据会导致分析结果的偏差和误判，从而影响商业决策的准确性。
此外，大数据挖掘也涉及到数据隐私和安全的问题，如何保障数据的安全和隐私是一个不容忽视的议题。
为了克服这些挑战，企业可以采用一些商业智能工具和技术来辅助大数据挖掘和商业决策。
例如，利用人工智能和机器学习的技术，可以对大数据进行自动化和智能化的处理和分析，提高效率和准确性。
面向商务智能的数据挖掘技术研究
面向商务智能的数据挖掘技术研究随着大数据时代的到来，商务智能（Business Intelligence，BI）已成为企业决策和竞争优势的关键要素之一、而数据挖掘作为商务智能的重要组成部分，可以通过发现隐藏的信息和模式，帮助企业抓住商机、提高业务运营效率和决策质量。
本文将围绕面向商务智能的数据挖掘技术展开研究，旨在探讨数据挖掘在商务智能中的应用以及存在的挑战。
首先，数据挖掘在商务智能中的应用非常广泛。
其中之一是市场营销领域。
通过数据挖掘技术，可以对市场细分、产品定价、促销策略等进行分析和优化。
例如，通过对客户购买历史和行为模式的分析，企业可以精准地推送个性化的优惠券和广告，提高市场反应率和销售额。
另外，数据挖掘在供应链管理、客户关系管理、风险管理等领域也有广泛的应用。
然而，商务智能的数据挖掘面临一些挑战。
首先是数据质量问题。
数据挖掘的结果依赖于原始数据的质量，而现实中企业的数据往往存在质量不高、不一致等问题，这会干扰数据挖掘的结果，并影响决策准确性。
因此，企业应加强数据管理和质量控制，确保数据的准确性和一致性。
其次是数据隐私和安全问题。
商务智能需要使用大量的企业内部和外部数据，包括客户数据、供应链数据等。
这些数据可能包含个人隐私信息和商业机密，一旦泄露将对企业和个人造成严重损失。
因此，企业需要采取合理的数据安全措施，如数据加密、身份认证、访问控制等，确保数据的机密性和完整性。
此外，数据挖掘算法的选择和优化也是一个挑战。
商务智能需要面对的数据非常庞大复杂，传统的数据挖掘算法无法满足实时性和准确性要求。
因此，需要研究和开发适用于商务智能的高效算法，如增量式挖掘算法、深度学习算法等。
综上所述，数据挖掘在商务智能中的应用广泛，可以帮助企业提高运营效率、实现精细化管理和决策优化。
然而，商务智能的数据挖掘仍然面临着数据质量、隐私安全和算法优化等挑战。
未来，需要进一步研究和探索，开发更加高效可靠的数据挖掘技术，以更好地支持商务智能的发展。
数据挖掘与商业智能
数据挖掘与商业智能随着信息时代的发展，数据已经成为商业运营和决策的重要依据。
数据挖掘和商业智能的出现和发展，为企业提供了更强大的分析和决策支持工具。
本文将介绍数据挖掘和商业智能的概念、应用和价值，并探讨它们在企业中的重要性。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的模式、关联和规律的过程。
它是一种通过技术手段从数据中挖掘隐藏的信息和潜在的商机的方法。
在商业领域，数据挖掘应用广泛，如市场调研、客户行为分析、销售预测等。
通过数据挖掘，企业可以更好地了解市场需求、分析客户行为、预测销售趋势，从而优化产品设计、提高市场竞争力。
数据挖掘的核心技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
聚类分析可以将相似的数据分为若干个类别，帮助企业识别客户群体、产品细分等。
分类分析可以根据已有数据对新数据进行分类，如将潜在客户划分为不同的类别，提供个性化的推荐服务。
关联规则挖掘可以发现数据中的关联性，如购买商品A的客户也有可能购买商品B，通过这种关联性，企业可以进行交叉销售，增加销售额。
数据挖掘的应用还涉及到金融风控、社交网络分析、医疗诊断等领域。
通过对金融数据进行挖掘，可以预测客户信用风险，减少贷款违约的风险。
社交网络的挖掘可以帮助企业找到合适的营销渠道，提高品牌曝光度。
医疗数据的挖掘可以辅助医生进行疾病诊断、研究疗效等。
二、商业智能的概念和作用商业智能是一种将数据转化为具有商业意义的信息的过程。
它包括数据整理、分析、报告和可视化等环节，可以帮助企业从海量的数据中提取出有用的信息，有针对性地进行决策。
商业智能的目标是提供准确、可靠、及时的信息，促进企业的战略性决策和业务优化。
商业智能的核心技术包括数据仓库和在线分析处理（OLAP）。
数据仓库是指将企业的各类数据进行统一的整理和存储，方便数据的管理和分析。
OLAP是一种多维分析技术，可以对数据进行多维度的切片、切块和钻取，使用户可以快速获取所需的数据和分析结果。
商业智能与数据挖掘
商业智能与数据挖掘随着信息时代的到来，商业领域对数据的需求越来越大，运用信息技术的手段，将数据转化为有价值的商业智能，提高企业的竞争力和决策效率，成为现代企业发展的必需品。
而在这一过程中，数据挖掘技术则是商业智能实现的重要手段之一。
一、商业智能商业智能是一种以数据为基础，通过对数据的收集、分析、整合和可视化展示，形成对商业运营的定量分析和判断，从而为企业管理层提供决策依据和参考的一种有效的信息处理手段。
企业在运营过程中会积累大量的数据，如销售数据、用户数据、财务数据等。
这些数据可以成为商业智能的基础。
商业智能软件通过对这些数据的收集、整合和分析，将数据转化为智能化的业务报表、数据分析、决策支持等形式，帮助企业管理层全面了解企业的经营状况和内部运营情况，从而实现高效决策。
商业智能技术可以帮助企业在以下几个方面实现效益：1. 数据分析和报表制作：通过对海量数据的整合和分析，商业智能软件能够自动生成业务报表，展示各项指标的变化趋势和相互关系，帮助管理层更好的理解企业的运营状态。
2. 多角度分析：商业智能技术可以实现基于多个维度的分析，如按时间、地区、产品等不同维度切换，实现多角度的数据分析，可以更好的发现问题和解决问题。
3. 预测分析：商业智能技术可以根据历史数据来进行预测分析，预测未来的市场趋势和销售情况，帮助企业制定更加合理的经营计划和战略决策。
二、数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现规律、趋势和模式的技术手段。
它是人工智能、机器学习、数据库技术和统计学等多个领域的交叉应用。
数据挖掘涉及到的内容较多，包括数据预处理、数据建模、数据评估等内容。
其中，最为重要的是数据建模，也就是将数据转化为模型。
通过对模型的训练、优化和测试，数据挖掘可以得出结论，并可用于预测、识别异常和分类等任务。
数据挖掘有很多应用场景，如金融领域风控、医疗诊断预测、电子商务推荐等。
在商业领域中，数据挖掘技术可以帮助企业实现以下几个方面的价值：1. 行为分析：可以通过分析用户的行为模式，了解用户的需求和偏好，以便企业精准地推销和定位市场。
大数据时代的商业智能应用——数据挖掘方法与案例
大数据时代的商业智能应用——数据挖掘方法与案例随着互联网技术的不断发展，互联网上的数据量也在不断增加。
目前，全球每天产生的数据量已经超过2.5亿个人类图书馆的总容量。
这些庞大的数据储存着人类的经验、知识和智慧，同时也为企业提供了海量的商业智能数据。
如何从中获取最有价值的信息，已成为商业竞争中的关键问题。
这就是数据挖掘的意义所在。
数据挖掘，是从大量数据中提取信息的过程，是数据分析领域的重要组成部分。
数据挖掘包括分类、聚类、预测等多种方法，它可以自动地发现数据中的知识，挖掘出其中蕴含的规律和趋势。
随着计算机技术的进步，数据挖掘的研究和应用已经成为商业智能领域中越来越重要的一环。
商业智能，旨在通过整合数据，提供可供企业管理层作出战略决策的信息。
商业智能可应用于广泛的领域，包括金融、保险、医疗、教育、政府等。
商业智能所使用的技术和工具也越来越多样和成熟，其中数据挖掘技术是其中重要的组成部分。
数据挖掘在商业智能中的应用广泛，包括销售分析、客户关系管理、市场调研、财务分析、风险评估等。
下面以几个实际应用案例来讲述数据挖掘的方法和应用。
1. 销售预测销售预测是商业智能中的一项重要应用，是对企业未来销售额进行预测的过程。
为了实现销售预测，需要对已有的销售数据进行挖掘，从而确定影响销售额的各种因素。
销售预测可以帮助企业做出更好的商业决策，提高销售效益，进而提高企业的竞争力。
在销售预测中，需要采用的数据挖掘方法有多种，其中比较常见的包括线性回归分析、时间序列分析、神经网络分析等。
2. 风险评估风险评估是在商业智能中被广泛使用的应用之一，主要是对企业的风险进行全面评估，发现风险的原因和根源，进而采取合适的风险防范措施。
在风险评估中，需要采用的数据挖掘方法包括聚类分析、因子分析、决策树分析等。
这些方法可以从大量的数据中，挖掘出最可能存在风险的源头，为企业提供有力的决策依据。
3. 客户关系管理客户关系管理是企业与客户之间的互动和沟通管理，是商业智能中一个非常重要的应用领域。
大数据挖掘与商务智能简述
16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达 1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
大数据现象与来源（2）
低频数据：日数据 高频数据：金融市场中的逐笔交 易数据和逐秒交易数据 超高频数据：实时数据
金融数据（/）
金融大数据的挑战与应对
在以网络化和数字化为基本特征的新经济时代 ，金融产业日渐回归本质，表现为金融数据流 的产生、交换、存储、分析以及使用。
北斗卫星导航系统的应用目前逐渐形成规模化、标准化的趋势， 已向民用用户全面开放，成功应用于个人位臵服务、气象应用、 交通管理、运输管理、应急救援、精密授时、精细农业等多个行 业。
近期，东南亚四国（泰国、老挝、文莱缅甸）都于中国政府签订 协议，采用我国的北斗导航系统，同时中国与巴基斯坦有望在近 期签订北斗系统合作协议，成为第五个使用北斗导航的国家。
感知
传输
智能
全面感知
利用RFID、传感器、二维码等能够 随时随地采集物体的动态信息。
可靠传输
通过网络将感知的各种 信息进行实时传送。
智能处理
利用计算机技术，及时地对海 量的数据进行信息控制，真正 达到了人与物的沟通、物与物 的沟通。
物联网的大数 据挑战
物联网不仅仅是传感器，物联网是提供支撑智慧 地球的一个基础架构，物联网的存在使这种基于 大数据的采集以及分析变成了一种可能，这面临 着三项挑战。
数据挖掘技术在商务智能方面的应用
数据挖掘技术在商务智能方面的应用随着互联网和大数据的快速发展，商务智能已经成为企业管理和决策的重要工具。
商务智能系统可以帮助企业从庞杂的数据中发掘有价值的信息和知识，提供给决策者进行分析和决策支持。
而数据挖掘技术作为商务智能系统的重要组成部分，具有很好的应用前景，尤其是在数据分析、预测和决策方面。
首先，数据挖掘技术在商务智能中的应用可以帮助企业发现潜在的商机和趋势。
数据挖掘技术可以在大量的历史数据中寻找规律和趋势，为企业提供更准确的市场预测和商业决策。
如在零售行业，数据挖掘技术可以分析客户的购物模式和购买行为，发现客户的偏好和购物习惯，并根据这些信息制定更有效的促销活动和产品推广策略。
其次，数据挖掘技术可以帮助企业识别潜在的风险和安全问题。
在金融和保险行业，数据挖掘可以用于检测欺诈行为、识别网络安全风险、分析客户信用状况等。
数据挖掘技术可以自动化分析复杂数据模式，识别异常行为和潜在风险，并提供基于数据的决策支持。
此外，数据挖掘技术还可以为企业提供更好的客户关系管理。
在客户服务和营销领域，企业可以通过数据挖掘技术分析客户的喜好、行为和需求，并根据这些信息制定精细化的客户策略。
例如，利用数据挖掘技术可以对客户进行分类，挖掘出客户的需求和偏好，然后通过针对性的宣传和营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
最后，数据挖掘技术也可以为企业提供更好的生产管理。
企业可以通过对生产过程中的数据分析，获取生产线上的效率、质量等各方面的数据，然后通过数据挖掘技术进行建模，分析出生产过程中的瓶颈问题或者是异常波动，帮助企业进行生产流程的优化，提高生产效益。
综上所述，随着商务智能技术的不断发展和数据挖掘技术的不断完善，数据挖掘技术在商务智能中的应用迎来了具有广阔前景的市场。
通过数据挖掘技术的运用，企业可以更好地理解复杂的市场环境和客户需求、发掘更大的商业机遇、规避风险、提高效率和降低成本，从而提高企业的核心竞争力。
数据挖掘技术在商务智能方面的应用
数据挖掘技术在商务智能方面的应用随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术在商务智能方面的应用越来越广泛。
商务智能是指通过对企业内部和外部的数据进行分析和挖掘，帮助企业做出更加明智的决策，提高企业的竞争力和效益。
而数据挖掘技术则是商务智能的重要组成部分，它可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的规律和趋势，为企业提供更加准确的决策支持。
数据挖掘技术在商务智能方面的应用主要包括以下几个方面：1.市场分析市场分析是企业决策的重要环节，通过对市场数据的分析和挖掘，企业可以了解市场的需求和趋势，制定更加科学的市场策略。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的市场数据中发现潜在的客户群体、产品需求和竞争对手等信息，为企业提供更加准确的市场分析和预测。
2.客户关系管理客户关系管理是企业管理的重要环节，通过对客户数据的分析和挖掘，企业可以了解客户的需求和行为，提高客户满意度和忠诚度。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的客户数据中发现客户的偏好、购买行为和反馈信息等，为企业提供更加个性化的客户服务和营销策略。
3.供应链管理供应链管理是企业管理的重要环节，通过对供应链数据的分析和挖掘，企业可以了解供应链的效率和风险，优化供应链的运作和管理。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的供应链数据中发现供应商的质量、交货时间和成本等信息，为企业提供更加科学的供应链管理和优化方案。
4.风险管理风险管理是企业管理的重要环节，通过对风险数据的分析和挖掘，企业可以了解风险的来源和影响，制定更加有效的风险管理策略。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的风险数据中发现潜在的风险因素、风险等级和风险控制措施等信息，为企业提供更加科学的风险管理和预警方案。
数据挖掘技术在商务智能方面的应用具有广泛的应用前景和重要的意义。
企业应该积极采用数据挖掘技术，从大量的数据中发现隐藏的规律和趋势，为企业的决策提供更加准确的支持，提高企业的竞争力和效益。
大数据与商务智能的关系及未来发展趋势
大数据与商务智能的关系及未来发展趋势一、大数据和商务智能的概念大数据是指数据规模超过传统数据处理能力的数据集合。
在互联网时代，大数据已成为社交网络、商业交易、物联网、数字娱乐等方方面面的数据源泉，它们的增长速度和分散程度越来越高，数量巨大、异构性强、存储扩展性差、处理能力弱等问题也逐步浮出水面。
商务智能（BI）是指通过数据仓库、数据挖掘等技术，通过对海量数据的收集、整理、分析和建模，帮助商业机构预测市场需求、调整战略、优化经营，提高商业活动的效率和效益。
二、大数据和商务智能的关系大数据和商务智能之间存在着密不可分的联系。
商务智能需要大数据为支撑，而大数据的应用则离不开商务智能的帮助。
1. 商务智能对于大数据的应用商务智能通过数据分析和可视化技术，帮助企业将已有数据转化为商业智务，做出更为明智的决策。
通过建立数据挖掘模型，商业智能可以提供跨部门的数据分析，将数据转化为实际业务价值和竞争优势。
2. 大数据对于商务智能的提升商务智能需要大量的数据才能进行深度分析和预测，而大数据则可以提供更为丰富和真实的数据源，为商业智能提供更为深入和准确的分析。
同时，大数据还可以通过机器学习等技术实现自动化的数据处理，从而减少人力成本。
三、大数据和商务智能的未来发展趋势1. 大数据和商务智能逐步融合大数据和商务智能之间的界限逐渐模糊，两者正在向着更为深入、广泛、自动化、智能化等方向发展。
在这个过程中，企业需要不断地趋于数据的完整性和一致性，将数据从临时的、不可靠的状态转化为可持续的、可靠的状态。
2. 大数据和商务智能的结合大数据和商务智能的结合将会被推崇为越来越重要的趋势。
商务智能需要大数据的支撑，大数据的跨系统、跨组织、跨行业的积累和共享，必然会促进商业竞争的更多领域的可行性。
3. 商务智能和大数据的岗位化商业智能和大数据的技术人员，需要投资大量的时间和精力来学习不同的技术和工具，同时还需要充分了解企业的领域知识和业务需求，从而提供更为专业化、个性化的解决方案。
大数据时代的数据挖掘与商务智能(三)
1
第三部分
基于统计的传统数据分析 技术
2
数据分析基本概念
统计学简介 测量与数据 数据来源 数据的类型 数据预处理技术
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统计数据分析方法
描述统计 推断统计 常用统计分析软件
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数学家的幽默
统计学家调侃数学家：你们不是说若Ｘ＝ Ｙ且Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗！那么想必你若 喜欢一个女孩，那么这个女孩喜欢的男生 你也喜欢吧？
–例如，2008年全国各省市自治区的国内生产总值就 属于横截面数据。而“十一五”期间我国历年的国 内生产总值就属于时间序列数据。
面板数据：横截面数据与时间序列数据交织在 一起。
非结构化数据
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面板数据
所谓“面板数据”也称为“平行数据”， 是指对不同时刻的截面个体作连续观测 所得到的多维时间序列数据。
百分之百的完整是难以达到的，但对于 少数“遗失数据”，必须采用科学的方 法人为地补充以达到数据的完整性。
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数据的准确性
数据的准确性包括两个方面的含义。 一是它必须准确反映它所代表的研究对
象的状态，要求统计数据或调查数据本 身是准确的； 二是它必须是模型研究中所要求的数据， 它要求研究人员准确地选择、应用数据。
各国学者在社会经济统计指标的设定与计算、指数 的编制、资料的收集与整理、统计调查的组织和实 施、经济社会的数量分析和预测等方面做出的贡献 已成为现代统计学的重要组成部分。
例如， “恩格尔系数”，至今仍为人们广泛使用。 国内生产总值(GDP)的核算方法被称为“20世纪最 伟大的发明之一。”
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2、初中3、高中4、大学及以上5） 编码的数值之间存在有实际意义的量的
数据挖掘与商业智能
数据挖掘与商业智能二十一世纪是数据的时代，每天，我们都在向数据库中写入亿万行代码，同时从中提取出十亿级别的数据。
如何有效地使用这些数据，使其最大限度地利用成商业价值，是每个企业在这个竞争激烈的市场中得以生存和蓬勃发展的重要保障。
数据挖掘和商业智能就成为了企业最常用的工具。
本文将从数据的角度出发，详细探讨数据挖掘和商业智能在现代企业运营中所扮演的角色。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息的技术。
企业拥有大量的数据，其中蕴藏着无限的机遇，因此数据挖掘在商业运作中扮演了非常重要的角色。
然而，从数据中挖掘信息是一项复杂的工作，任何一个企业都需要拥有大量的数据分析师来研究这些数据。
而随着机器学习、自然语言处理等技术的发展，许多企业逐渐采用了自动数据挖掘的方式，对数据进行快速处理和分类，以提供有意义的信息。
自动数据挖掘技术不仅可以减少企业成本，也可以加快艰苦的数据分析过程，从而提高企业的信息化水平。
二、商业智能的概念商业智能是从企业所拥有的数据中提取出模式和知识，以便企业能够更好地决策的方法。
商业智能不仅仅可以用来分析过去的数据，还可以用于预测将来的趋势和行动计划。
在实践中，商业智能通常采用数据仓库或商业智能平台来工作。
数据仓库作为商业智能的基础，可以将不同来源的数据存储在同一所库中。
商业智能平台是公司层面上的业务智能，适合管理层级的数据需求。
商业智能平台使得执行数据分析和处理变得更加便捷和简单。
三、数据挖掘在商业智能中的应用数据挖掘技术可以帮助企业挖掘和识别各种不同类型的数据，并将其集成到统一的商业智能平台中，在实时处理和分析数据方面减少人力成本和时间消耗。
因此，商业智能领域的数据挖掘被广泛应用于金融、医疗、制造业、电子商务和科技领域的解决方案设计。
例如，在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和保险公司設計贷款和保险产品以及相应的风险评估模型。
在健康保健领域，数据挖掘技术可以通过分析病例数据帮助医生诊断疾病和预测患者的治疗结果。
大数据挖掘与商业智能
大数据挖掘与商业智能在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为商业领域的重要资源。
大数据挖掘技术的出现，为企业提供了更多的商业智能，帮助企业更好地理解市场、预测趋势、优化决策，进而提升竞争力和盈利能力。
一、大数据挖掘的意义大数据挖掘是指通过对大规模数据进行分析和解释，从中发现潜在的商业价值和知识。
与传统的数据分析相比，大数据挖掘更加注重对数据的深度挖掘和发现隐藏的模式和规律。
通过大数据挖掘，企业可以从庞杂的数据中提取出有价值的信息，帮助企业更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手动态，从而制定更加精准的营销策略和商业决策。
二、大数据挖掘的应用1. 市场分析和预测大数据挖掘可以帮助企业进行市场分析和预测，了解消费者的需求和偏好，预测市场趋势和竞争态势。
通过对大规模的销售数据、用户行为数据和社交媒体数据进行分析，企业可以发现潜在的市场机会和热点，并及时调整产品和营销策略，提高市场反应速度和精准度。
2. 客户关系管理大数据挖掘可以帮助企业更好地管理客户关系，提升客户满意度和忠诚度。
通过对客户数据进行分析，企业可以了解客户的消费习惯、偏好和行为特征，从而精准地进行个性化推荐和营销，提供更好的客户服务和体验。
3. 供应链管理大数据挖掘可以帮助企业优化供应链管理，提高物流效率和降低成本。
通过对供应链数据进行分析，企业可以实时监控物流运输、库存和订单等信息，及时发现问题和风险，并采取相应的措施，提高供应链的灵活性和响应能力。
4. 产品研发和创新大数据挖掘可以帮助企业进行产品研发和创新，提升产品竞争力。
通过对市场和用户数据进行分析，企业可以了解用户需求和反馈，发现潜在的产品改进和创新机会，从而提供更符合市场需求的产品和服务。
三、商业智能的意义商业智能是指通过对企业数据的收集、整合、分析和展示，帮助企业管理者更好地了解企业运营状况、制定决策和优化业务流程的一种管理工具。
商业智能的核心是提供准确、及时、可视化的数据分析和报告，帮助企业管理者快速做出决策。
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n国家(省、市)统计局（）
7
国家统计局推进“大数据”应用
合作框 架协议，共同推进大数据在政府统计中的应用 。
战略合作内容，主要是共同研究探讨建立大数 据应用的统计标准，包括指标定义、口径、范 围、分类等；确定利用企业数据完善、补充政 府统计数据的内容、形式及实施步骤，包括数 据采集、处理、分析、挖掘、发布等。在此基 础上，合作双方将建立战略合作关系。
北斗“三步走”的发展战略
GEO（Geosynchronous Eearth Orbit）：地球静止轨道卫星
IGSO（Inclined Geosynchronous Satellite Orbit）： 倾斜轨道同步卫星
MEO（Medium Earth Orbit）：中高轨卫星
18
把短信和大导航数结据合，与是中北国斗北斗系卫统星导航系统的
第十、“大数据”推动了对数据处理算法的需求，
提出对数据安全和访问控制的重视，并可有效降低
对现有系统的影响。
13
无所不在的数据（3）
在超市中，数据通过条码扫描机获得。这样的“购 物蓝”数据库由大量的交易记录组成。
14
RFID技术与物联网应用
什么是物联网？
感知
传输
智能
全面感知
利用RFID、传感器、二维码等 能够随时随地采集物体的动态
1
在大数据时代，我们共同探讨数据分析与数 据挖掘的思想、方法和应用前景。
尽量向大家介绍数据分析与数据挖掘的全貌， 给一些资料性的信息。
由于数据分析与数据挖掘涉及的方法广泛， 软件、工具、公司太多，应用太广，此次以 介绍方法为主。
2
大纲
大数据的时代背景 商务智能与数据科学 基于统计的传统数据分析技术 数据管理与数据挖掘概论 数据挖掘与知识发现技术 典型应用及案例分析
数据是宝贵的财富，其中蕴含大量有用 的（有助于管理和决策）信息和知识。
计算机和通讯技术的发展，使数据量急 剧增加，人类进入大数据时代。收集、 传输、存储、整合、分析与挖掘数据的 各项技术快速发展。
大数据时代，数据分析与数据挖掘作为 一门信息技术，其兴起主要是受数据积 累的增长和对数据分析的需求的驱动。
8
无所不在的数据（2）
p 低频数据：日数据 p 高频数据：金融市场
中的逐笔交易数据和 逐秒交易数据。 p 超高频数据：实时数 据
n金融数据（/）
9
金融大数据的挑战与应对
在以网络化和数字化为基本特征的新经济时 代，金融产业日渐回归本质，表现为金融数 据流的产生、交换、存储、分析以及使用。
3
第一部分
大数据的时代背景
4
大数据的时代背景
从数据谈起
大数据现象与新信息世界观
产业界与学术界的关注
“大数据”对社会发展的影响
5
火龙果整理
“大数据”的时代背景
从数1） • 70万家企业联网“直报” 统计数据 • 从2012年2月18日开始， 全国70万家"三上"企业和 房地产开发经营企业将 在统一的数据采集和处 理平台上，通过互联网 直接向国家数据中心或 国家认定的省级数据中 心报送统计数据。
信息。
可靠传输
通过网络将感知的各种 信息进行实时传送。
智能处理
利用计算机技术，及时地对海量的 数据进行信息控制，真正达到了 人与物的沟通、物与物的沟通。
物联网物不联仅仅网是的传大感器数，据物挑联网战是提供支
撑智慧地球的一个基础架构，物联网的存 在使这种基于大数据的采集以及分析变成 了一种可能，这面临着三项挑战。
大数据对金融业带来了剧烈的挑战冲击，我 国金融机构需要明确大数据战略的顶层设计 ，加强大数据基础设施建设，实施稳妥的大 数据安全策略，方能从容迎接大数据时代。
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第一、金市场融数业据集大变得数越据来越十庞大大，趋业务势对数据的
细分粒度要求越来越高，以满足预测模型、业务预 测和交易影响评估的需求。
第二、新的监管和合规要求更强调治理和风险汇报 ，推动了全球性金融机构对更深入和透明的数据分 析需求。
第三、金融机构不断完善自身的企业风险管理框架 ，该基于主数据管理策略开发的框架可协助企业提 高风险透明度，加强风险的可审性和管理力度。 11
第四、金融服务公司都希望能充分利用各种服务交 付渠道的海量客户数据，开发新的预测分析模型， 实现对客户消费行为模式进行分析，提高客户转化 率。
12
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
第五、在巴西、中国和印度等后发展中市场，经济 和业务增长机会正在超越欧洲和美国，大量投资被 投放到本地和云数据处理基础设施中。
第六、“大数据”在存储和处理框架两方面的优势 将帮助金融服务企业充分掌握业务数据的价值，降 低业务成本并发掘新的套利机会。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量 要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转 换和加载）流程进行重新设计。
物联网的边缘计算。 物联网的中间件。 物联网的运营管理平台。
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无所不在的数据（4）
u 全球四大卫星导航系统 n 北斗卫星导航系统 n 美国的GPS n 俄罗斯的格洛纳斯 n 欧盟的伽利略系统
到2020年，北斗卫星导航系统将拥有35颗卫星（已发射16 颗），形成覆盖全球的卫星网络，九省示范应用，LBS。 17
独特发明。
北斗卫星导航系统的应用目前逐渐形成规模化、 标准化的趋势，已向民用用户全面开放，成功应 用于个人位置服务、气象应用、交通管理、运输 管理、应急救援、精密授时、精细农业等多个行 业。
近期，东南亚四国（泰国、老挝、文莱缅甸）都 于中国政府签订协议，采用我国的北斗导航系统 ，同时中国与巴基斯坦有望在近期签订北斗系统 合作协议，成为第五个使用北斗导航的国家。