商务智能实验报告
商业智能分析实习报告
商业智能分析实习报告一、实习背景与目的随着互联网和大数据技术的飞速发展，商业智能（Business Intelligence, BI）逐渐成为企业核心竞争力的重要组成部分。
商业智能分析可以帮助企业深入了解业务运营状况、发现潜在商机、优化决策过程，从而提高企业效益。
本次实习旨在通过实际操作，掌握商业智能分析的基本技能，培养数据分析思维，并为企业提供有针对性的解决方案。
二、实习内容与过程1. 数据收集与清洗在实习过程中，首先需要从多个数据源收集所需的数据。
数据来源包括企业内部数据库、公开数据、第三方数据等。
收集到的数据往往存在缺失、异常、重复等问题，需要进行数据清洗，提高数据质量。
2. 数据存储与管理清洗后的数据需要存储到数据仓库中，以便进行后续分析。
数据仓库是一个中央ized data store that can provide data to any number of users for any purpose. 在实习过程中，需要学习如何使用数据仓库工具，如SQL、Excel等，对数据进行有效管理。
3. 数据探索与分析通过对数据进行探索性分析，了解数据的基本特征，如分布、趋势、关联等。
探索性分析有助于发现数据中的潜在规律和问题，为后续深入分析提供方向。
在实习过程中，需要运用统计学、数据挖掘等方法进行数据探索与分析。
4. 数据可视化与报告将分析结果以可视化形式展示，使复杂的数据变得直观易懂。
数据可视化工具如Tableau、Power BI等，可以帮助我们将数据转化为图表、仪表板等，便于企业决策者快速了解业务状况。
在实习过程中，需要学会使用可视化工具，生成具有针对性的报告。
5. 解决方案设计与实施根据数据分析结果，为企业提供有针对性的解决方案。
解决方案可能包括业务流程优化、市场策略调整、产品优化等。
在实习过程中，需要结合分析结果，提出可行的解决方案，并协助企业实施。
三、实习收获与反思通过本次实习，我深刻认识到商业智能分析在企业决策中的重要性，掌握了数据收集、清洗、存储、分析、可视化等基本技能，培养了一定的数据分析思维。
天津商业大学商务智能实验报告4 (2)
天津商业大学学生实验报告开课实验室：信息专业实验室403 开课时间 2016 -3-2实验报告（4）在“选择数据源视图”窗口中，已默认选中xixin。
在数据源视图中，单击“浏览”按钮查（5）指定表类型。
3.浏览数据挖掘模型。
（1）在“数据挖掘设计器”中，选择“挖掘模型查看器”选项卡。
默认情况下是分类关系图，设计器显示10个分类，所有链接居中。
颜色深表示事例多，颜色浅表示事例少。
（2）当左边的“所有链接”向上滑动时，显示所有的链接。
其中深色灰线表示两个聚类的关联度强，浅色线表示两个聚类的关联度弱。
八、思考题1、将客户分为五类进行分析，找到最强关联的两个分类，分析其学历、收入、孩子数目、会员卡等情况。
答：首先将客户分为5类，进行如下操作：（6）查看最强链接，如图所示，可以知道最强链接是分类2和分类4.（8）分类剖面图如图所示。
（10）分类对比图如图所示。
（2）查看分类剖面图，分析教育情况，分类4的教育情况和分类2的教育情况如下图所示，可以对比出两个（6）分析孩子数目情况，如下图所示，分类4大多数是4个孩子，而分类2大多数是2（7）分析孩子数目情况，如图所示，可以看到分类2相比于分类4更有可能为3个孩子。
注1.每个实验项目一份实验报告。
2.实验报告第一页学生必须使用规定的实验报告纸书写，附页用实验报告附页纸或A4纸书写，字迹工整，曲线要画在坐标纸上，线路图要整齐、清楚（不得徒手画）。
3．实验教师必须对每份实验报告进行批改，用红笔指出实验报告中的错、漏之处，并给出评语、成绩，签全名、注明日期。
4.待实验课程结束以后，要求学生把实验报告整理好，交给实验指导教师，加上实验课学生考勤及成绩登记表（见附件2）、目录和学院统一的封面（见附件3）后，统一装订成册存档。
制表单位：设备处。
商务智能实训报告心得
一、前言随着大数据时代的到来，商务智能（Business Intelligence，BI）在企业管理中的重要性日益凸显。
为了更好地理解和掌握商务智能的相关知识，提升自身在数据分析、业务洞察等方面的能力，近期我参加了商务智能实训课程。
以下是我在实训过程中的心得体会。
二、实训内容概述本次实训主要围绕商务智能的基本概念、数据仓库、数据挖掘、报表设计、数据分析等方面展开。
通过实际操作，我了解了商务智能在企业管理中的应用，掌握了相关工具和技术的使用方法。
1. 商务智能基本概念实训首先介绍了商务智能的基本概念，包括其定义、发展历程、应用领域等。
使我认识到，商务智能是企业获取竞争优势的重要手段，能够帮助企业实现数据驱动决策。
2. 数据仓库实训讲解了数据仓库的基本原理、架构和设计方法。
通过学习，我了解了数据仓库在数据整合、存储、管理等方面的作用，以及如何根据企业需求设计合适的数据仓库。
3. 数据挖掘数据挖掘是商务智能的核心技术之一。
实训中，我们学习了数据挖掘的基本概念、常用算法和工具。
通过实际操作，我掌握了数据挖掘的基本流程，能够运用相关技术进行数据分析和挖掘。
4. 报表设计报表设计是商务智能可视化展示的重要环节。
实训中，我们学习了报表设计的基本原则、工具和技巧。
通过实际操作，我能够根据企业需求设计出直观、易懂的报表。
5. 数据分析数据分析是商务智能的关键应用。
实训中，我们学习了数据分析的基本方法、工具和技巧。
通过实际操作，我能够运用数据分析技术解决实际问题，为企业提供决策支持。
三、实训心得体会1. 理论与实践相结合本次实训将理论知识与实际操作相结合，使我更加深入地理解了商务智能的概念、原理和应用。
在实训过程中，我学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了自己的实践能力。
2. 工具与技术的掌握实训中，我们学习了多种商务智能工具和技术，如数据仓库、数据挖掘、报表设计等。
通过实际操作，我掌握了这些工具和技术的使用方法，为今后在实际工作中应用商务智能奠定了基础。
商务智能 上机实验报告1 运用SPSS完成数据挖掘过程
（商务智能）实验报告1、数据清洗：有以下四种方法(1)排序（升序或降序） data-sort cases：将大数据按照指定列进行升或降序排列（2）更替缺失值transform-replace missing values：将某列中缺失的值用均值、中值或中间填补以v8为例，选择平均值方法(3)删除方法见4、数据选择(4)双重排序 data-split file：将大数据以两列的条件进行排序选第二个 compare groups结果：v2列排了顺序、v5在v2的基础上进行了排序2、数据集成将两个sav文件和并在一起，进行横向或纵向的叠加，例如选择v3、v5、v6、v7更改*号（源文件里的名字）的名字 rename，在空白行中显示（2）横向合并：data-merge files-add variables（1）普通：直接输入简单数学表达式Traget value 为新的列名（例如设为v11，表达式为V5+V6）结果：仅将v5<80情况下的数据进行求和结果：v11列为v5的绝对值进入old an new values（例如将一百分制为标准的转换为一五分制为标准，在中体现）结果：v555列为新增列，将70以下的数变为3进入if，设置限值（例如v5<70,continue）将不符合条件的删除掉（或过滤掉） unselected cases are deleted5、数据挖掘Analyze-classify-k-means cluster：进行数据选择，为模式评估作铺垫打开另存的另一份文件（例如选择v5）迭代了两次7、知识呈现：将数据以图形（柱状图、饼图等）的形式展现出来（1）Graphs-bar，simple（柱状图）结果：以v5列的数据进行柱状图展示结果：以v5列的数据进行饼图展示。
商务智能实验6报告
《数据发掘与商务智能试验》实验报告试验标题：数据发掘的根本数据剖析姓名：王俊学号：201430850164 指点教师：张大斌试验时光：201611.102016年 11月 10日试验题纲：一、试验目标1）熟习根本数据剖析的处理流程.2）进一步闇练控制拍SPSSModeler对象的操纵.二、试验内容内容一：数据的质量摸索步调1 树立数据流1)在“源”中经由过程拖入“Statistics”文件节点读入Telephone.sav数据.2)树立“类型”节点,并解释各个变量脚色.这里指定“流掉”为目标变量.3）选择“输出”选项卡中“数据审核”节点并将其衔接到数据流的适当地位,点击鼠标右键,在“质量”选项卡下,选择检测办法为平均值的尺度差.步调2成果输出试验成果输出如图所示.图中蓝色部分暗示输出变量取YES,即客户流掉的样本数,可以看出,各个变量上流掉客户的取值均不合.内容二：根本描写剖析这里剖析的目标是对电信客户数据的根本办事.开通月数.免费部分和无线费用之间的相干系数以反应变量之间的互相关系.步调1树立数据流选择“输出”选项卡中的“统计量”节点.步调2设置相干参数1）双击“统计量”节点,进行响应的设置.在“检讨”框中添加开通月数.根本费用.免费部分和无线费用.2）在“相干”框中添加年纪.收入和家庭人数.如图所示.3）在“相干设置”中,勾选“按重要性界说相干强度”.如图所示.盘算成果如图所示.可以看出,以“根本费用”为例,它与“年纪”和“收入”都有相干性,它们之间简略相干系数固然为0.401和0.195,但从统计量的角度来看有95%以上的掌控以为它们之间长短0相干.“根本费用”与“家庭人数”呈负弱相干.内容三：绘制散点图数值之间变量的相干性可以采取上一个试验,也可以经由过程散点图来直接不雅察,此次重要不雅察根本费用和年纪之间的相干性.步调1构建数据流选择“图形”选项卡中的“图”节点.步调2设置相干参数1）双击“图”节点,选择编辑菜单,进行参数窗口的设置.2）在“X字段”和“Y”字段框平分离选择“根本费用”和“年纪”.在“交叠字段”下,选择“色彩”-“流掉”,不合色彩暗示流掉量不合取值的样本点.如图所示“图”节点的参数设置窗口.输出的成果如图所示.内容四：两分类变量相干性的研讨两分类变量相干性研讨可以从图形剖析入手,然后采取数值剖析的办法.下面采取网状图剖析.步调1设置相干参数选择图形中的收集节点,进入编辑状况,在“字段”下选择“套餐类型”和“流掉”.设置线值为“绝对值”.步调2成果输出可以由成果图中得到,其电信客户保持是最好的,成果输出如图所示.内容五：变量中重要性剖析步调1 窗口设置选择“模子”选项卡中的“特点选择”节点,将其衔接到数据流的适当地位,点击鼠标右键,选择弹出菜单中的编辑窗口,将“流掉”添加到目标选项中,其他的全体添入输入,具体操纵如图所示步调 2 成果输出由成果输出可以看出,开通月数.根本费用.电子付出.年纪.受教导程度.套餐类型.收入以及各类费用等变量对猜测用户是否流掉很重要,其他的变量则意义不大,成果输出如图所示三、试验步调与成果试验步折衷成果见试验内容四、试验剖析与扩大演习试验剖析：本次试验经由过程对数据质量.根本描写.散点图.相干性.重要性五个方面进行内容剖析,比较周全地懂得了该数据的相干信息,并得到了响应的成果.请总结剖析以下问题：（1）针对上述案例,剖析保管客户与流掉客户的根本费用是否消失明显的差别.（2）若何评价数据质量？相干性和重要性有何差别？答：（1）依据剖析客户流掉的样本数的比例（灰色为流掉）然后剖析根本费用和流掉之间的关系,经由过程树立统计量和绘制散点图最后比较重要度可以得出结论：保管客户与流掉客户的根本费用消失明显性差别（2）数据质量是包管数据运用的基本,它的评估尺度重要包含四个方面,完全性.相干性.一致性.实时性.评估数据是否达到预期设定的质量请求,就可以经由过程这四个方面来进行断定.相干性：高质量的数据应当是能充分知足用户运用请求的数据,即数据源和要处理的营业具有很强的接洽;重要性：数据有很大价值和影响的性质,能为数据处理供给许多便利2.扩大演习（1）针对上述的五个内容,分离更改一些参数,不雅察是否对成果造成影响答：内容一：更改“数据审核”中的部分参数,成果如下左边是没有更改,右边是更改后的,该系数更改无明显变更五.结论与评论辩论(重点)经由过程此次试验,我懂得到数据剖析是数据发掘中很重要的一部分,数据剖析的目标是把隐没在一大批看来混乱无章的数据中的信息分散和提炼出来,以找出所研讨对象的内涵纪律.数据剖析是组织有目标地收集数据.剖析数据,使之成为信息的进程.剖析数据的时刻不要盲目,起首要肯定你要剖析的偏向,以更直不雅的方法表示出来,然后从所得的数据懂得这些数据面前所代表的是什么,我们可以以其他方法更好的表现出来吗?怎么数据措辞能更直不雅标明问题？数据剖析的步调：1.摸索性数据剖析,当数据刚取得时,可能混乱无章,看不出纪律,经由过程作图.造表.用各类情势的方程拟合,盘算某些特点量等手腕摸索纪律性的可能情势,即往什么偏向和用何种方法去查找和揭示隐含在数据中的纪律性.2.模子选定剖析,在摸索性剖析的基本上提出一类或几类可能的模子,然后经由过程进一步的剖析从中遴选必定的模子.3.揣摸剖析,平日运用数理统计办法对所定模子或估量的靠得住程度和准确程度作出揣摸.。
商务智能实验报告册
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
商务智能（Business Intelligence，BI）作为一种利用先进技术对数据进行收集、处理、分析和展示的方法，已成为企业提升竞争力、优化决策的重要手段。
为了让学生深入了解商务智能的理论和实践，我们开展了商务智能实验课程。
二、实验目的1. 理解商务智能的基本概念、技术方法和应用领域；2. 掌握商务智能软件的使用方法，如Power BI、Tableau等；3. 培养学生分析数据、挖掘信息、解决实际问题的能力；4. 提高学生团队合作和沟通能力。
三、实验内容1. 商务智能基础知识（1）商务智能的定义、发展历程和未来趋势；（2）商务智能的关键技术，如数据仓库、数据挖掘、数据可视化等；（3）商务智能应用领域，如市场营销、客户关系管理、供应链管理、人力资源管理等。
2. 商务智能软件应用（1）Power BI：学习Power BI的基本操作，包括数据连接、数据建模、数据可视化等；（2）Tableau：学习Tableau的基本操作，包括数据连接、数据操作、数据可视化等。
3. 实际案例分析（1）选取一家企业，收集相关数据，分析其业务状况；（2）运用商务智能软件，对收集到的数据进行处理和分析；（3）根据分析结果，提出针对性的建议，帮助企业优化业务。
1. 实验准备：了解实验内容，熟悉实验软件，准备实验数据。
2. 数据收集：收集企业业务数据，包括销售数据、客户数据、财务数据等。
3. 数据处理：运用商务智能软件，对收集到的数据进行清洗、整合、建模等操作。
4. 数据分析：根据实验目的，对处理后的数据进行深入分析，挖掘有价值的信息。
5. 结果展示：运用商务智能软件，将分析结果以图表、报表等形式展示。
6. 撰写实验报告：总结实验过程、实验结果和实验心得。
五、实验成果1. 理论知识：掌握商务智能的基本概念、技术方法和应用领域；2. 实践技能：熟练运用商务智能软件，具备数据分析、挖掘信息的能力；3. 团队合作：与同学共同完成实验，提高团队协作和沟通能力；4. 解决问题：针对实际问题，提出优化建议，为企业创造价值。
零售业商务智能实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算等新兴技术的应用日益广泛，商务智能（BI）技术在零售业中的应用也越来越受到重视。
通过商务智能技术，零售企业可以更好地了解市场需求，优化库存管理，提升销售业绩，增强竞争力。
本实验旨在通过模拟零售业商务智能应用，让学生了解商务智能的基本原理和操作方法，提高学生运用商务智能技术解决实际问题的能力。
二、实验目的1. 理解商务智能的基本概念和原理。
2. 掌握商务智能工具的基本操作方法。
3. 学会运用商务智能技术分析零售业数据，解决实际问题。
4. 提高数据分析和决策能力。
三、实验内容1. 实验环境- 操作系统：Windows 10- 数据库：MySQL 5.7- 商务智能工具：Tableau 10.52. 实验步骤（1）数据收集与整理从某零售企业获取销售数据、库存数据、客户数据等，导入数据库中，并整理成适合分析的数据格式。
（2）数据可视化使用Tableau工具，对收集到的数据进行可视化分析，包括：- 销售趋势分析：展示不同时间段的销售额变化趋势。
- 产品销售分析：展示不同产品的销售情况，包括销售额、销售量等。
- 客户分析：展示不同客户的消费行为，包括消费金额、消费频率等。
（3）数据挖掘使用Tableau的数据挖掘功能，对销售数据进行分析，包括：- 顾客细分：根据顾客的消费行为，将顾客划分为不同的群体。
- 预测销售：根据历史销售数据，预测未来的销售趋势。
- 关联分析：分析不同产品之间的销售关联性。
（4）决策支持根据分析结果，提出以下决策建议：- 优化库存管理：根据销售预测，调整库存策略，减少库存积压。
- 提升销售业绩：针对不同顾客群体，制定相应的营销策略。
- 优化产品结构：根据销售数据，调整产品结构，满足市场需求。
四、实验结果与分析通过商务智能技术对零售业数据的分析，得出以下结论：1. 销售趋势分析显示，特定时间段内销售额呈现上升趋势，说明该时间段市场需求旺盛。
商务智能方法与应用课内实验报告-实验1
7、添加外键
8、通过数据关系图建立外键
9、数据库备份
10、还原数据库
11、通过拷贝还原数据库
12、使用BI工具新建数据仓库
6.实验总结：
在这次实验中我电脑上原来的sql打不开了，所以又重装了一遍sql对于其安装过程中遇到的一些问题的解决办法更加深刻了。然后练习建立数据库和表，还有备份和还原，以前我们学数据库的时候都是用的sql语句，没有用过窗口直接建立，这次实验让我感受到了窗口操作的便捷，还了解到了关于解决拷贝还原数据库的权限问题的方法。最后就是又接触到了一个可以建立数据库的新工具——BI，感觉自己学到了很多，获益匪浅。
（4）利用BI工具创建数据仓库
3.实验要求：
理解案例背景，研究数据仓库的构建方法。
4.实验准备：
下载、安装、启动SQL Server软件。
5.实验过程：
1、首先通过老师提供的资源安装SQLserver2012
2、打开sql
3、新建数据库
4、新建DimProductType表
5、新建DimProductSubType表
信息管理学院
（课程上机）实验报告
实验课程名称:商务智能方法与应用专业:管理科学班级:****学号:***姓名:***成绩:实验名称Biblioteka 数据仓库实施实验地点
家中
实验时间
3月20日
1.实验目的：
理解数据仓库的概念和实施方法。
2.实验内容：
（1）下载和安装SQL Server
（2）建立数据库和表
（3）数据库备份和还原
实验报告
课程名称商务智能方法与应用_
实验项目___数据仓库实施______
实验仪器计算机
商务智能概论实验报告
商务智能概论实验报告商务智能，这个词听上去就像是高深莫测的科技语言，其实没那么复杂。
想象一下，你在公司里拼命工作，数据在你面前像一堆没头苍蝇似的飞来飞去。
每天面对那些枯燥的数字，真是让人头疼得想撞墙。
不过，别担心，商务智能就是为了让这一切变得简单易懂。
就像开车一样，明明有个导航系统帮你指路，结果你还非要用老式地图，那真是自找麻烦。
商务智能就像那台导航，帮你从繁琐的数据中找到方向，驾驭那些看似混乱的信息。
说到这里，咱们得先搞明白商务智能到底是个什么东西。
它可不是天上掉下来的仙丹，而是一个综合了数据分析、数据挖掘、数据可视化等一系列技术的大礼包。
你可以把它想成是一个强大的工具箱，里面有各种各样的工具，能帮你从大量的数据中提取出有价值的信息。
就像寻宝一样，你需要花点时间去翻找，才能找到那颗闪闪发光的宝石。
通过这些工具，你可以更好地了解市场、客户和竞争对手，简直就像一位智慧的顾问，让你在商战中始终占得先机。
我知道，有些人一听到“数据分析”就像看到数学题一样心慌。
但商务智能的魅力就在于它的直观和简单。
举个例子，很多商务智能工具都有那种炫酷的图表功能，数据一输入，瞬间变成五颜六色的饼图、柱状图。
看着这些图表，谁会再觉得数据乏味呢？就像在餐桌上，色香味俱全的菜肴总是能勾起人的食欲。
你看看这边的销售数据，哎呀，这个季度的销售额突然上升，想必是产品火了。
再看看那边的客户反馈，嘿，原来大家都在夸这个服务好，难怪生意越来越红火。
商务智能不仅能帮你看清大局，还是个好帮手呢。
想象一下，你作为一个小公司的老板，每天忙得像个陀螺，根本没时间关注每一个细节。
这时候，商务智能就像是你的得力助手，帮你监测销售趋势、客户行为，让你随时掌握公司的动态。
你只需要在工具上点点鼠标，数据就会乖乖地呈现在你面前。
真是省时省力，心里踏实得很。
有了这些数据支持，你在做决策时就能底气十足，不用再像过去那样摸着石头过河，生怕走错一步。
商务智能不仅仅是简单的图表和数据，它还有更深的意义。
(商务智能)实验五决策支持和商务智能最全版
（商务智能)实验五决策支持和商务智能实验五决策支持和商务智能（4学时）一、实验目的1．理解DSS支持管理人员解决半结构化、非结构化决策问题。
2．理解DSS基本部件中的数据库及其管理系统、模型库及其管理系统、方法库及其管理系统如何综合运用有关数据、求解模型、计算方法等。
3．掌握相关的数理统计与定量分析方法在MicrosoftExcel2010中的具体操作；了解MicrosoftExcel2010在企业管理与决策、个人日常生活中的高级应用。
4．在SQLServer中体验和认识OLAP在决策支持中的应用，以及数据挖掘如何发现隐藏在数据中的有用信息并辅助于决策。
二、实验内容实验5-1指数平滑预测法实验背景：指数平滑法是依据事物变化的连续性原理，通过掌握事物过去运动轨迹（即利用历史数据）来预测未来事物发展的规律的一种预测方法。
这里采用Excel2003中的指数平滑计算公式：公式中的S t+1和S t分别代表第t+1期和第t期的指数平滑值，y t代表第t期的变量原始数据；α是阻尼系数，其中0<α<1。
公式中的t+1期平滑值S t+1就是预测值。
经过迭代，并取S1=y1，我们可以将公式化为：从此形式不难发现，新估计值等于各期原始数据的加权平均值，且各期原始数据的权重随着期数的前推以指数形式衰减，阻尼系数α决定了权重衰减速度。
α值越小，权重衰减速度越快，相应的，近期数据在预测值S t+1中所占的比重越大；α增大，权重衰减速度减慢，近期数据对S t+1值的影响程度也随之减弱；α越接近1，S t+1值越接近全部数据的平均数据值。
下面，以实例说明利用Excel进行指数平滑预测的步骤以及α对预测结果的影响。
实验数据：假设某商场2014年家电部销售额（百万元）的记录如表5.1所示，现用指数平滑预测法，分别取α=0.2、α=0.5和α=0.8对2015年1月份的销售额进行预测，并比较α的3种不同取值对预测结果的影响。
商业智能数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告摘要随着大数据时代的到来，商业智能（BI）数据分析在企业决策中的作用日益凸显。
本报告通过对某企业进行深入的BI数据分析，旨在揭示企业运营中的关键问题，为企业提供科学合理的决策依据。
报告将从业务概述、数据收集与分析、关键指标解读、问题诊断与建议四个方面展开。
二、业务概述某企业成立于20XX年，主要从事某行业产品的研发、生产和销售。
经过多年的发展，企业已在国内市场占据一定份额，并逐步拓展海外市场。
近年来，企业面临市场竞争加剧、成本上升等多重压力，希望通过BI数据分析找出问题所在，提升企业竞争力。
三、数据收集与分析1. 数据来源本报告所涉及的数据来源于企业内部系统，包括销售系统、财务系统、人力资源系统等，共计10个系统。
数据时间范围为20XX年至20XX年，共计5年。
2. 数据处理为确保数据准确性，我们对原始数据进行以下处理：（1）清洗：去除重复、错误、异常数据；（2）整合：将不同系统数据整合为一个数据集；（3）转换：将非数值型数据转换为数值型数据；（4）标准化：对数值型数据进行标准化处理。
3. 数据分析工具本报告采用Python、SQL、Tableau等工具进行数据分析。
四、关键指标解读1. 销售业绩（1）销售额：20XX年至20XX年，企业销售额呈上升趋势，但增速逐年放缓。
尤其在20XX年，销售额同比增长仅3.2%，创五年新低。
（2）销售增长率：20XX年至20XX年，企业销售增长率逐年下降，从20XX年的15.6%降至20XX年的3.2%。
2. 成本费用（1）成本率：20XX年至20XX年，企业成本率逐年上升，从20XX年的85.6%上升至20XX年的91.2%。
（2）费用率：20XX年至20XX年，企业费用率波动较大，20XX年达到最高点，为15.2%，20XX年降至10.6%。
3. 盈利能力（1）毛利率：20XX年至20XX年，企业毛利率逐年下降，从20XX年的20.8%降至20XX年的12.3%。
商务智能实训报告
商务智能实训报告随着信息时代的到来，商务智能（Business Intelligence）越来越受到企业的重视。
商务智能是一种基于数据仓库的决策支持系统，通过对企业内部数据的分析和挖掘，帮助企业管理者快速了解企业运营状况，制定更加科学合理的决策。
而商务智能实训则是将商务智能理论与实践相结合，让学生通过实际操作掌握商务智能的技能。
一、商务智能实训的意义商务智能实训可以帮助学生深入了解商务智能的理论基础和实践应用，培养学生的数据挖掘和分析能力，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
商务智能实训还可以帮助学生了解企业的运营状况和市场需求，培养学生的市场分析和预测能力，为学生将来从事市场营销、数据分析等相关工作打下坚实的基础。
二、商务智能实训的内容商务智能实训的内容主要包括以下几个方面：1. 数据仓库建模：学习数据仓库的基本概念和建模方法，了解数据仓库的结构和组成部分，学习如何设计一个高效的数据仓库模型。
2. ETL过程：学习ETL过程中的数据抽取、转换和加载等基本操作，了解如何将数据从不同来源整合到同一数据仓库中。
3. 数据分析：学习如何使用商务智能工具进行数据分析，掌握数据挖掘和分析的基本方法和技能，了解如何从数据中发现价值。
4. 报表设计：学习如何使用商务智能工具设计报表和图表，了解如何将数据可视化呈现，让企业管理者更加直观地了解企业运营状况。
三、商务智能实训的流程商务智能实训的流程一般包括以下几个步骤：1. 确定实训内容和目标：根据课程要求和学生的实际情况，确定商务智能实训的内容和目标，制定实训计划和教学大纲。
2. 数据采集和清洗：收集和整理实际企业的数据，对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和准确性。
3. 数据仓库建模和ETL：根据实际需求，设计数据仓库模型，进行ETL过程，将数据整合到数据仓库中。
4. 数据分析和报表设计：使用商务智能工具进行数据分析和报表设计，根据实际需求和管理者的要求，设计符合要求的报表和图表。
商务智能实验五
计算机科学与技术学院实验报告实验步骤:聚类分析在这里, 依然使用之前给出的bank-data.arff数据集进行聚类分析的实验, 使用最常见的K均值（K-means）算法。
下面简单描述一下K均值聚类的步骤:1)K均值算法首先随机的指定K个簇中心。
然后:2)将每个实例分配到距它最近的簇中心, 得到K个簇；计分别计算各簇中所有实例的均值, 把它们作为各簇新的簇中心。
重复1)和2), 直到K个簇中心的位置都固定, 簇的分配也固定。
步骤一: 数据预处理K均值算法只能处理数值型的属性, 遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。
Weka将自动实施这个分类型到数值型的变换, 而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。
因此, 对于原始数据“bank-data.arff”, 此处的预处理只是删去属性“id”, 修改属性“children”为分类型。
这样得到的数据文件另存为“bank-data_cluster.arff”。
步骤二: 进行聚类配置用“Explorer”打开刚才得到的“bank-data_cluster.arff”, 并切换到“Cluster”。
点“Choose”按钮选择“SimpleKMeans”, 这是Weka中实现K均值的算法。
点击旁边的文本框, 修改“numClusters”为6, 说明希望把这600条实例聚成6类, 即K=6。
下面的“seed”参数是要设置一个随机种子, 依此产生一个随机数, 用来得到K均值算法中第一次给出的K个簇中心的位置。
不妨暂时让它就为10。
选中“Cluster Mode”的“Use training set”, 点击“Start”按钮, 观察右边“Clusterer output”给出的聚类结果。
也可以在左下角“Result list”中这次产生的结果上点右键, “View in separate window”在新窗口中浏览结果。
关联规则挖掘步骤一: 数据预处理打开数据集“bank-data.arff”后, 需要去除ID属性, 方法参照之前的实验内容；此外, 由于在这次关联规则挖掘中采用的是Apriori算法, 该算法不支持连续的数值型属性, 所以需要将bank-data中关于age、income两个属性离散化。
(商务智能)实验五决策支持和商务智能
（商务智能)实验五决策支持和商务智能图5.11选中原始数据和3次的平滑数据图5.12选择“折线图”选项图5.13折线图结果实验结果：（1）将Excel文件命名为“学号姓名-指数平滑预测法”，如“20114030306张三-指数平滑预测法.xlsx”。
以下实验结果的相关截图中都应有Excel文件名的信息。
（2）给出图5.13的截图，并要求在Excel中的图表区为“系列”修改名称、为“图表”添加标题、为“坐标轴”添加名称。
也可在图表区进行更多的细节标注与修饰，以达到更好的图示效果。
（3）分析和比较α分别为0.2、0.5、0.8三个不同值时，预测曲线与原始数据曲线的拟合效果。
（4）按照本实验的操作步骤，为α设置两个另外的数值，也给出已设置细节标注与修饰的截图，并分析和比较α分别为不同值时，预测曲线与原始数据曲线的拟合效果。
实验5-2一元线性回归预测法实验背景：线性回归预测法是利用事物发展的相关性和相似性规律。
同指数平滑一样，需利用历史统计数据，从中分析出事物发展的因变量与自变量之间的比例关系——回归方程，以预测未来。
一元线性回归预测法，是指两个具有线性关系的变量，根据自变量的变动来预测因变量平均发展趋势的方法，其模型为：y=a+bx模型的回归系数采用最小二乘法（OrdinaryLeastsquare）进行估计，记根据极值原理，对a和b分别求偏导数，并令其等于零，得到回归参数的估计值：一元线性回归的常用检验有两种，一是拟合优度的检验，其指标是可决系数R2，R2值越大，说明回归曲线与原曲线的拟合程度越高。
另一种是显著性的检验，相应的参数是P值，这个数值说明了该变量的显著程度。
例如，若变量x的P值是0.019，这说明，x的系数b 为零的可能性不到0.02，也就是说x在98%的置信度下是显著的。
Excel内嵌了回归分析工具，只需输入数据即可得到参数值和相关检验值。
下面，通过一个实例来说明Excel中一元线性回归的具体操作。
商务智能实验7报告
《数据挖掘与商务智能实验》实验报告实验题目：统计分析：逻辑回归：王俊学号：4指导教师：大斌实验时间：2016.11.092016年11月10日实验题纲：一、实验目的1）了解和熟悉SPSSModeler及其相关知识。
2）掌握SPSSModeler工具建立多项Logistic回归的方法。
3）学会运用SPSSModeler进行多项Logistic回归的容。
二、实验容本实验采用的数据源来自文件Brand.sav。
该数据集的变量分别是不同性别（x2，1为男，2为女）、三种职业（x1）顾客选购三种品牌（x3）的数据。
本实验主要探讨的例子说明多项Logistic回归的操作和意义。
三、实验步骤与结果步骤1构建多项式Logistic回归数据流1）通过“Statistic文件”节点读入文件名为Brand.sav的数据。
2）数据流中添加“类型”节点。
3）在“建模”模块下选择“Logistic”节点连接在数据流的恰当位置。
步骤2设置相关参数1）右击“类型”节点，将x3设置为目标，其他保持不变，如图所示。
2）右击“Logistic”节点，在模型下，将使用分区数据勾选为“无”，采用的过程选择“多项式”，“多项式过程”中“方法”采用“进入法”，其他保持不变，如图所示。
步骤3结果运行本例的计算结果如图所示。
结果包含两个回归方程。
以第三种职业作为职业的参照水平，以女性作为性别的参照水平，研究对象是选择第一品牌的概率与第三品牌概率之比的自然对数。
当性别相同时，第一种职业的比数自然对数比第三种职业（参照水平）平均减少了1.315，第一种职业是第三种职业的0.269倍。
第一种职业选择第一品牌的倾向不如第三种职业，且统计显著，第一种职业选择第一品牌的倾向性与第三种职业有显著差异。
当职业相同时，男性的比数自然对数比女性（参照水平）平均多0.747个单位，男性是女性的2.112倍。
男性较女性更倾向选择第一品牌，且统计表明，男性选择第一品牌的倾向性与女性有显著差异。
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。
学习商业智能分析实习报告
职业规划 实习让我更加明确了自己的职业方向，我希望将 来能够在商业智能分析领域深入发展。
实习中的不足与反思
沟通技巧
在团队中，我发现自己的沟通技巧有待提高，有时不能准确表达 自己的观点或理解他人的需求。
建数据库、表结构设计和数据插入等。
数据清洗技术掌握
02
学会了使用Python和SQL进行数据清洗，包括缺失值处理、异
常值检测和数据标准化等。
ETL过程实践
03
参与了ETL过程的设计与实现，掌握了数据抽取、转换和加载的
基本原理和技术。
数据可视化工具应用
01
数据可视化理论学 习
了解了数据可视化的基本原理和 设计原则，如视觉编码和信息层 次等。
数据处理工具应用
掌握了Excel、Python和SQL等数 据处理工具，能够高效地进行数 据导入、清洗和转换。
统计分析方法掌握
学习了回归分析、聚类分析、时 间序列分析等统计分析方法，并 能够在实际项目中应用。
数据库操作与数据清洗
数据库管理系统操作
01
掌握了MySQL、Oracle等数据库管理系统的基本操作，包括创
商业智能分析工具：介绍了一些常用 的商业智能分析工具，如Tableau、 Power BI等，以及如何使用这些工具 进行数据可视化、分析和报告。
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供应链分析
通过对供应链数据的分析和 挖掘，了解供应商和库存情 况，优化采购和库存管理， 降低成本。
商业智能发展趋势
数据可视化
随着数据可视化技术的发展，商业智能将更加注重数据可 视化的效果和用户体验，使用户更直观地理解数据和分析 结果。
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商务智能实验报告 Revised as of 23 November 2020
《数据挖掘与商务智能实验》
实验报告
实验题目：数据挖掘的基本数据分析
姓名：王俊
学号：0164
指导教师：张大斌
实验时间：
2016年 11月 10日
实验题纲：
一、实验目的
1）熟悉基本数据分析的处理流程。
2）进一步熟练掌握拍SPSS Modeler工具的操作。
二、实验内容
内容一：数据的质量探索
步骤1 建立数据流
1)在“源”中通过拖入“Statistics”文件节点读入数据。
2)建立“类型”节点，并说明各个变量角色。
这里指定“流失”为目标变
量。
3）选择“输出”选项卡中“数据审核”节点并将其连接到数据流的恰当位置，点击鼠标右键，在“质量”选项卡下，选择检测方法为平均值的标准差。
步骤2 结果输出
实验结果输出如图所示。
图中蓝色部分表示输出变量取YES，即客户流失的样本数，可以看出，各个变量上流失客户的取值均不同。
内容二：基本描述分析
这里分析的目标是对电信客户数据的基本服务、开通月数、免费部分和无线费用之间的相关系数以反映变量之间的相互关系。
步骤1 建立数据流
选择“输出”选项卡中的“统计量”节点。
步骤2 设置相关参数
1）双击“统计量”节点，进行相应的设置。
在“检查”框中添加开通月数、基本费用、免费部分和无线费用。
2）在“相关”框中添加年龄、收入和家庭人数。
如图所示。
3）在“相关设置”中，勾选“按重要性定义相关强度”。
如图所示。
计算结果如图所示。
可以看出，以“基本费用”为例，它与“年龄”和“收入”都有相关性，它们之间简单相关系数虽然为和，但从统计量的角度来看有95%以上的把握认为它们之间是非0相关。
“基本费用”与“家庭人数”呈负弱相关。
内容三：绘制散点图
数值之间变量的相关性可以采用上一个实验，也可以通过散点图来直接观察，此次主要观察基本费用和年龄之间的相关性。
步骤1 构建数据流
选择“图形”选项卡中的“图”节点。
步骤2 设置相关参数
1）双击“图”节点，选择编辑菜单，进行参数窗口的设置。
2）在“X字段”和“Y”字段框中分别选择“基本费用”和“年龄”。
在“交叠字段”下，选择“颜色”-“流失”，不同颜色表示流失量不同取值的样本点。
如图所
示“图”节点的参数设置窗口。
输出的结果如图所示。
内容四：两分类变量相关性的研究
两分类变量相关性研究可以从图形分析入手，然后采用数值分析的方法。
下面采用网状图分析。
步骤1 设置相关参数
选择图形中的网络节点，进入编辑状态，在“字段”下选择“套餐类型”和“流失”。
设置线值为“绝对值”。
步骤2 结果输出
可以由结果图中得到，其电信客户保持是最好的，结果输出如图所示。
内容五：变量中重要性分析
步骤1 窗口设置
选择“模型”选项卡中的“特征选择”节点，将其连接到数据流的恰当位置，点击鼠标右键，选择弹出菜单中的编辑窗口，将“流失”添加到目标选项中，其他的全部添入输入，具体操作如图所示
步骤 2 结果输出
由结果输出可以看出，开通月数、基本费用、电子支付、年龄、受教育程度、套餐类型、收入以及各种费用等变量对预测用户是否流失很重要，其他的变量则意义不大，结果输出如图所示
三、实验步骤与结果
实验步骤和结果见实验内容
四、实验分析与扩展练习
实验分析：
本次实验通过对数据质量、基本描述、散点图、相关性、重要性五个方面进行内容分析，比较全面地了解了该数据的相关信息，并得到了相应的结果。
请总结分析以下问题：
（1）针对上述案例，分析保存客户与流失客户的基本费用是否存在显着的差异。
（2）如何评价数据质量相关性和重要性有何区别
答：（1）根据分析客户流失的样本数的比例（灰色为流失）
然后分析基本费用和流失之间的关系，通过建立统计量和绘制散点图
最后比较重要度可以得出结论：保存客户与流失客户的基本费用存在显着性差异
（2）数据质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四个方面，完整性、相关性、一致性、及时性。
评估数据是否达到预期设定的质量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。
相关性：高质量的数据应该是能充分满足用户使用要求的数据，即数据源和要处理的业务具有很强的联系；
重要性：数据有很大价值和影响的性质，能为数据处理提供很多方便
2.扩展练习
（1）针对上述的五个内容，分别更改一些参数，观察是否对结果造成影响答：内容一：更改“数据审核”中的部分参数，结果如下
左边是没有更改，右边是更改后的，该系数更改无明显变化
五、结论与讨论(重点)
通过这次实验，我了解到数据分析是数据挖掘中很重要的一部分，数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，以找
出所研究对象的内在规律。
数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
分析数据的时候不要盲目，首先要确定你要分析的方向，以更直观的方式表现出来，然后从所得的数据了解这些数据背后所代表的是什么，我们可以以其他方式更好的体现出来吗怎么数据说话能更直观表明问题
数据分析的步骤：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。