商务智能发展背景
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。
•
•
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
当今社会信息技术飞速发展，经济全球化趋势日益明显，市场竞争激烈。
生存在这样一个“信息爆炸”时代，企业管理者能否利用信息进行快速而有效的决策已直接关系到企业的生死存亡。
越来越多的企业提出对商务智能的需求，商务智能的出现和飞速发展，成为必然趋势。
商务智能实质上是数据转化为信息的过程，这一过程也可称为信息供应链，其目的是把初始的操作型数据变成决策所使用的商务信息。
商务智能是什么？通常业外人士会误以为,商务智能就是近两年各大品牌手机争相推出的商务智能型手机里所涉及的功能。
事实上，迅速窜红手机界的“商务智能”和迅速走红电子商务界的“商务智能”是有根本区别的。
商务智能型手机所指的商务智能是使手机实现了电脑上的某些功能，方便了商务人士的出行、交流等等。
那真正的商务智能是什么呢？商务智能其实就是能够帮助用户进行数据分析，获得信息，从而对自身业务经营做出正确明智决定的工具2．商务智能背景知识2.1 商务智能的产生很多人以为商务智能是新兴的技术和理念，应用也刚刚开始。
而事实并非如此，商务智能早已在潜移默化中渗透到企业的应用中去了，像金蝶和用友的财务软件很早就加入了智能分析的功能，只不过没有将其单独区分开来。
最初在商务交易中引入计算机辅助管理时，开发人员是根据企业已规定好的业务规则来编写交易系统，其主要目的是让“商务流程自动化”，从而缩短业务周期，提高效率，增强企业的竞争力，最终为企业创造更大的利润。
随着计算机在商业管理中的普及，企业的部门框架和业务规则随着社会分工的日益细化，原有的商务管理系统面对日益变化的业务规则逐渐变得力不从心。
因此，软件厂商针对新出现的商业部门和业务规则，推出了一系列的自成体系的，专门针对某块商业数据管理的管理软件，如财务管理软件，客户关系管理软件，产品数据管理软件，人力资源管理软件等。
但是，这些自成体系的的管理软件之间，数据很难共享从而在企业各个部门之间形成了“信息孤立” 的局面。
于是，软件厂商又推出了更大块集成的企业资源规划(ERP)系统，把之前推出的各块独立的管理系统整合起来。
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目前，正处于数据大爆炸时代，企业为了适应快节奏市场变化，需要进一步的结合大数据等现代技术，加强管理力度，企业应该在这段时期加强商务智能应用，做好决策管理工作，保障各项工序可以顺利进行，加强监管力度，这也是产品及工作质量能够达到规定要求的重要保障。
标签：大数据;商务智能应用;工业管理;研究在网络平台构建完成后，信息交流变得越来越频繁，信息的发展直接影响了人们的生活方式，企業也应该在这段时期内，加强对信息技术的应用，使用现代技术科学、合理的利用产生的数据服务工作，优化工作质量，丰富业务处理系统，在大量数据的加持下，可以使通过智能系统为管理人员决策依据，同时还应该着眼于未来，让企业向商务智能方向发展。
一、商务智能概述随着信息技术的发展，人们频繁的使用信息数据，在这种背景下，需要进一步强化数据分析能力，这样才能处理大容量数据，保证日常工作可以顺利推进。
商务智能的出现就是企业解决大数据问题的有力工具，商务智能BI着重应用，整合了数据库、挖掘技术等内容，经过整合之后，可以在短时间内处理庞大的数据量，在当前时代中处理数据的软件、技术络绎不绝的出现，为了提升工作效率，如何根据工作需要，灵活的使用技术处理信息技术变得异常重要，商务智能BI 具有较强的整合能力，可以良好的应对大量数据，在短时间内提取出有价值的信息，帮助企业管理人员进行决策，与以往接触到的数据处理软件不同，商务智能BI开创了一种全新的工作领域，了解系统化的管理理念之后，还应该根据工作需要设计系统结构，其中原始数据的收集工作，主要依托于API访问系统。
商务智能BI其中包含数据存储层，这项技术有较强的信息处理能力，还能灵活的整合各项技术，提升数据处理效率，通过抽取、转换和转载基础数据，可以实现很多操作内容，这项技术可以快速分析存储的数据，强大的运营能力可以保证数据处理工作可以高效、自动化运行，这样可以进一步提升工作效率，企业通过商务智能BI可以优化执行表现，同时还可以提升财务管理工作的工作表现，其中财务指标与非财务指标衡量一直是以往工作中表现极差的部分，但是在商务智能BI作用下，分析部门、绩效管数据，保证各项工作顺利开展。
电子商务发展背景
电子商务发展背景随着互联网技术的迅猛发展，电子商务已经成为现代商业领域中不可忽视的一部分。
本文将从技术进步、市场需求和政策环境三个方面来探讨电子商务发展的背景，并展望未来的发展趋势。
一、技术进步随着互联网技术的不断革新，电子商务发展得到了强力推动。
首先，网络带宽的提升使得互联网更加高效稳定，用户可以更顺畅地进行在线购物、支付等操作。
其次，移动互联网的普及让人们可以在任何时间、任何地点都能进行电子商务交易，大大提高了交易的便利性和灵活性。
再者，电子支付和数字货币的出现使得交易更加便捷和安全，消除了线下交易中的一些风险和不便。
总之，技术进步为电子商务的迅猛发展提供了坚实的基础。
二、市场需求消费者需求的改变也是电子商务发展的一个重要推动力。
随着人们生活水平的提高以及工作节奏的加快，传统的购物方式已经很难满足人们的需求。
与此同时，电子商务以其便利、快捷、多样化的特点逐渐获得了消费者的认可与接受。
无论是在产品选择的丰富性上，还是在价格的透明性、比较性上，电子商务都能提供更好的服务和体验。
因此，市场需求的增长也成为了电子商务快速发展的重要动力。
三、政策环境为了推动电子商务的发展，各国政府纷纷出台了一系列支持政策。
首先，为了保护消费者的权益，政府加强了对电子商务领域的监管，制定了一系列相关法规和标准，确保了交易的公平和安全。
其次，政府为电子商务企业提供了税收优惠政策和金融支持，以降低企业的经营成本，鼓励其发展壮大。
同时，政府还积极推动电子商务在农村地区的发展，助力农产品的销售和农民收入的增加。
可以说，政策的积极引导为电子商务的繁荣创造了有利的环境。
未来发展趋势随着技术的进一步发展和市场需求的不断变化，电子商务未来的发展前景可谓一片光明。
首先，人工智能和大数据分析的应用将推动电子商务更加个性化和智能化，根据用户的历史购买记录和个人偏好进行精准推荐。
其次，虚拟现实和增强现实技术的发展将使得在线购物体验更加真实感和沉浸感。
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。
我国商务智能研究分析论文
我国商务智能研究分析论⽂ 商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为我国当前重要的研究前沿之⼀，商务智能是学术界和企业界关注的热点。
下⾯是店铺带来的关于我国商务智能研究论⽂的内容，欢迎阅读参考! 我国商务智能研究论⽂篇1 浅谈我国外贸企业商务智能的发展环境 【摘要】本⽂研究了我国外贸企业商务智能的发展环境，分别对内部环境和外部环境进⾏现状分析，并针对现状提出了外贸企业发展商务智能的不⾜和体现的问题。
【关键词】外贸企业商务智能内部环境社会环境 1. 我国外贸企业商务智能发展的内部环境 1.1我国外贸企业商务智能发展的现状分析 长期以来，外贸企业在拉动我国经济增长、提⾼财税收⼊、稳定就业和促进产业发展等⽅⾯⼀直占有举⾜轻重的地位，由于近两年世界经济持续下滑，国际市场需求严重萎缩，中国外贸⾏业发展遇到前所未有的困难。
不断变化的市场形势与国家政策，迫使我国外贸企业在短期内改变经营理念，加速信息化发展，以减少交易成本，提⾼效率;以赢得更多客户，扩⼤交易数量;以全⽅位管理，提⾼竞争⼒。
在此基础上，各企业对数据的要求不再满⾜于收集和整理，⽽是需要更加完善的查询、归纳、总结、提炼和分析系统，许多外贸企业不惜花巨资寻找软件开发商定向开发适合⾃⾝的商务智能系统。
在我国，外贸企业商务智能化开展的层次较低，尽管近⼏年国家⼤⼒投⼊信息化基础设施建设，但企业信息化基础薄弱的事实并⾮⼀时所能改变。
绝⼤多数外贸企业的信息化⽔平仅停留在⽂字处理、财务管理等办公⾃动化管理阶段，⽽对产、供、销、⼈、财、物等重要资源实现信息化管理的很少，信息处理能⼒仅是世界平均⽔平的2.1%，⽽且仍以提供单纯的技术产品信息为主，不擅长动态信息的跟踪和获取。
1.2我国外贸企业商务智能发展的不⾜ 1.2.1数据积累不充分、不全⾯ 任何⼀个外贸企业从开始经营的那⼀天起总是在产⽣各种各样的数据，⽐如海关进/出⼝提(关)单实时数据、关单统计数据、买家名录数据、买家采购信息、卖家供应信息、市场分析数据、企业资信数据等等。
企业电子商务的智能化方案
企业电子商务的智能化方案第一章企业电子商务智能化概述 (2)1.1 企业电子商务智能化发展背景 (3)1.2 企业电子商务智能化重要性 (3)1.3 企业电子商务智能化发展趋势 (3)第二章电子商务平台智能化架构设计 (4)2.1 平台架构概述 (4)2.2 关键技术选型 (4)2.3 系统安全与稳定性 (5)第三章智能化数据分析与挖掘 (5)3.1 数据采集与预处理 (5)3.1.1 数据采集 (5)3.1.2 数据预处理 (6)3.2 数据分析与挖掘方法 (6)3.2.1 描述性分析 (6)3.2.2 关联分析 (6)3.2.3 聚类分析 (6)3.2.4 预测分析 (7)3.3 数据可视化与应用 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 数据应用 (7)第四章智能化用户画像与个性化推荐 (7)4.1 用户画像构建方法 (8)4.2 个性化推荐算法 (8)4.3 用户画像与推荐系统的融合 (8)第五章智能化供应链管理 (9)5.1 供应链智能化概述 (9)5.2 智能化供应链设计 (9)5.3 供应链协同与优化 (10)第六章智能化仓储与物流 (10)6.1 智能仓储技术概述 (10)6.2 仓储智能化解决方案 (11)6.3 智能物流与配送 (11)第七章智能化客户服务 (11)7.1 客户服务智能化概述 (12)7.2 智能客服系统设计 (12)7.2.1 系统架构 (12)7.2.2 关键技术 (12)7.2.3 功能模块 (12)7.3 客户满意度与忠诚度提升 (12)7.3.1 提高服务效率 (13)7.3.2 个性化服务 (13)7.3.3 提升客户体验 (13)7.3.4 增强客户信任 (13)7.3.5 提高客户满意度 (13)7.3.6 增强客户忠诚度 (13)第八章电子商务智能化营销策略 (13)8.1 智能化营销概述 (13)8.2 营销智能化解决方案 (13)8.2.1 数据驱动营销策略 (13)8.2.2 智能客服与客户关系管理 (14)8.2.3 营销自动化工具 (14)8.3 营销效果评估与优化 (14)8.3.1 营销效果评估指标 (14)8.3.2 营销效果优化策略 (14)第九章企业电子商务智能化人才培养与团队建设 (15)9.1 人才培养策略 (15)9.1.1 建立完善的人才选拔机制 (15)9.1.2 制定个性化培养计划 (15)9.1.3 强化理论与实践相结合 (15)9.1.4 建立激励机制 (15)9.2 团队建设与管理 (15)9.2.1 明确团队目标 (15)9.2.2 优化团队结构 (15)9.2.3 强化团队培训 (15)9.2.4 完善团队管理机制 (16)9.3 智能化培训与技能提升 (16)9.3.1 创新培训方式 (16)9.3.2 关注行业动态 (16)9.3.3 加强技能认证 (16)9.3.4 建立人才储备库 (16)第十章企业电子商务智能化风险管理 (16)10.1 风险管理概述 (16)10.2 风险识别与评估 (16)10.2.1 风险识别 (16)10.2.2 风险评估 (17)10.3 风险防范与应对策略 (17)10.3.1 技术防范策略 (17)10.3.2 市场防范策略 (17)10.3.3 法律法规防范策略 (17)10.3.4 管理防范策略 (17)第一章企业电子商务智能化概述1.1 企业电子商务智能化发展背景互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为企业拓展市场、提升竞争力的重要手段。
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。
它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。
本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。
一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。
20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。
随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。
今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。
二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。
数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。
数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。
预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。
三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。
在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。
在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。
在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。
在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。
四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。
《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。
商务智能发展现状及市场发展趋势
商务智能发展现状及市场发展趋势
一、商业智能发展现状
商业智能（BI）正在发挥着越来越重要的作用，可以说是企业信息快
速发展的支柱。
随着现代IT技术的发展，商业智能作为一种重要的技术
工具，已被广泛应用于企业的管理决策和业务运营中。
在过去的几年里，
商业智能的应用及发展可以说是迅速而又显著的。
比如，像数据仓库，数
据挖掘，知识发现，预测分析等，这些技术在企业的管理决策过程中发挥
着越来越重要的作用。
此外，商业智能技术还逐渐应用于社会媒体消费分析，客户关系管理，大数据分析等领域，使企业可以更加清晰的了解市场
需求，做出更为合理的决策建议。
随着全球经济的快速发展，商业智能在全球市场上的发展可能会得到
进一步加速。
根据市场研究公司Gartner的预测，到2024年，全球商业
智能市场的规模将达到1278亿美元。
同时，商业智能的实施水平在全球
市场的贡献率将由2024年的43%提高到2024年的54%。
此外，随着物联网技术的应用，商业智能也开始向实时数据分析和决
策支持进化。
这将使企业能够更快速、更有效地执行各种有效的管理决策，以提升营运效率，提高商业效益和客户服务水平。
电子商务发展背景
电子商务发展背景随着互联网技术的迅猛发展，电子商务已经成为现代商业活动中的重要组成部分。
它的出现和发展为商业模式带来了革命性的变化，改变了传统的商业交易方式和流程，极大地推动了经济的发展。
本文将从电子商务的定义、历史背景以及发展趋势等方面详细探讨电子商务的发展背景。
一、电子商务的定义在进入正题之前，我们首先要了解什么是电子商务。
电子商务指的是通过网络进行商业交易活动的过程，包括购买和销售商品、提供服务、转移数据等。
它以互联网技术为基础，通过数字化、网络化的方式，实现商业活动的全过程自动化和在线化。
二、电子商务的历史背景电子商务的发展可以追溯到上世纪60年代。
当时，美国政府提出了将科学研究与商业交易相结合的想法，致力于推动计算机网络的发展。
1971年，世界上第一个电子邮件系统问世，这也为电子商务的诞生奠定了基础。
随着互联网的普及和商业应用的迅速增长，电子商务逐渐兴起。
1995年，亚马逊成立，这标志着电子商务进入了实质性发展阶段。
之后，eBay、阿里巴巴等一系列全球知名的电子商务平台相继诞生。
三、电子商务的发展趋势1. 移动电商的兴起：随着智能手机的普及，移动电商成为电子商务的重要组成部分。
人们可以通过手机随时随地进行购物、支付和查询等操作，极大地提高了购物的便利性和效率。
2. 大数据的应用：电子商务平台通过收集用户的消费行为和购物偏好等数据，利用大数据分析技术，为用户提供个性化的推荐服务，进一步提高购物体验。
3. 供应链的优化：电子商务改变了传统的供应链管理模式，实现了生产、仓储、物流等环节的全程数字化和智能化管理，极大地提高了供应链的效率和透明度。
4. 跨境电商的发展：随着全球化的进一步加深，跨境电商成为电子商务的新趋势。
通过跨境电商平台，商家可以将商品销售到全球各地，消费者也可以购买来自世界各地的商品，进一步促进了全球经济的互联互通。
5. 人工智能的应用：人工智能技术的不断进步，为电子商务带来了新的机遇。
电子商务发展背景
电子商务发展背景在当今的数字时代，电子商务已经成为了经济领域中不可或缺的一部分。
它改变了人们的购物方式、消费习惯，甚至对整个商业生态系统产生了深远的影响。
那么，究竟是什么因素推动了电子商务的迅速发展呢？首先，技术的进步是电子商务崛起的关键驱动力。
互联网的普及使得信息能够以极快的速度传播，打破了地域和时间的限制。
人们可以随时随地通过网络获取商品信息、比较价格、下单购买。
移动设备的广泛应用更是让电子商务变得触手可及。
智能手机和平板电脑的普及，让消费者能够在任何地方进行购物，无论是在公交车上、餐厅里还是在家中。
在线支付技术的不断完善也为电子商务的发展提供了重要支持。
从最初的信用卡支付，到如今的电子钱包、移动支付等多种支付方式，支付变得更加安全、便捷、快速。
消费者不再需要担心支付过程中的安全问题，这大大提高了他们进行在线购物的信心。
物流配送体系的优化同样功不可没。
随着物流企业的发展和智能化管理系统的应用，包裹的运输速度越来越快，配送服务也越来越精准。
很多电商平台甚至能够提供当日达、次日达的服务，极大地满足了消费者对于快速收货的需求。
其次，消费者需求和行为的变化也是电子商务发展的重要背景。
现代生活节奏的加快，使得人们越来越倾向于便捷、高效的购物方式。
他们不再愿意花费大量时间在实体店铺中寻找商品，而是希望通过网络快速找到自己需要的东西。
同时，消费者对于个性化和多样化的需求也在不断增加。
电子商务平台能够通过大数据分析和人工智能算法，为消费者提供个性化的推荐和定制化的服务，满足他们独特的需求。
再者，成本效益的考量也是企业纷纷涉足电子商务的重要原因。
对于企业来说，开设线上店铺相比传统的实体店铺能够大大降低运营成本。
无需支付高昂的租金、装修费用和大量的人力成本，企业可以将更多的资源投入到产品研发、营销和客户服务上。
而且，电子商务能够打破地域限制，让企业接触到更广泛的客户群体。
无论是大城市还是偏远地区的消费者，都能够通过网络购买到企业的产品，这为企业拓展市场提供了巨大的机会。
商业智能(BusinessIntelligence)介绍090804
商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。
10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。
商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。
昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。
其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l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。
2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。
IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
简述商务智能的发展历史
简述商务智能的发展历史商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的数据进行收集、整理、分析和展示，以帮助企业管理层做出决策的一种信息技术。
其发展历史可以追溯到上世纪70年代，随着计算机技术的发展和企业信息化进程的加快，商务智能得到了广泛的应用和发展。
商务智能的发展可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段（70年代-80年代）在计算机技术刚刚起步的时候，企业开始意识到数据的重要性，并开始采集和存储大量的数据。
这些数据主要包括企业内部的销售数据、财务数据以及市场调研数据等。
然而，由于当时计算机技术的限制，数据的收集和存储主要依靠人工操作和磁带等传统的手段，效率较低。
2. 数据整理阶段（80年代-90年代）随着计算机技术的进步，企业开始使用数据库管理系统（DBMS）对数据进行整理和存储。
数据库的出现使得数据的管理更加方便和高效。
此时，企业开始意识到数据的重要性，开始对数据进行分析和挖掘，以获得更多的商业价值。
同时，决策支持系统（DSS）的出现为企业的决策提供了更多的信息支持。
3. 数据分析阶段（90年代-2000年代）随着互联网和大数据技术的发展，企业面临着海量的数据，如何从中提取有用的信息成为一个亟待解决的问题。
数据挖掘和数据分析技术的出现使得企业可以从庞杂的数据中发现隐藏的规律和趋势，并进行预测和决策。
此时，商务智能开始成为企业管理的重要工具，许多企业开始引入商务智能系统，以帮助管理层进行决策。
4. 数据展示阶段（2000年代至今）随着数据量的不断增加和分析技术的不断进步，数据展示也变得越来越重要。
数据可视化和报表工具的出现使得企业可以将复杂的数据以图表、图形等形式直观地展示出来，使管理层更容易理解和分析数据，从而做出更准确的决策。
同时，移动互联网和云计算的发展使得商务智能系统可以随时随地地访问和使用，为企业的管理提供了更多的便利。
总结来说，商务智能的发展经历了从数据收集到数据整理、数据分析再到数据展示的过程。
BI商务智能宣讲PPT课件
商务智能的发展历程
01
02
03
起步阶段
20世纪90年代，商务智能 概念初步形成，主要应用 于财务和销售数据分析。
发展阶段
21世纪初，随着数据仓库 和数据挖掘技术的成熟， 商务智能在企业中得到广 泛应用。
成熟阶段
近年来，随着大数据、云 计算和人工智能技术的融 合，商务智能在功能和性 能上得到进一步提升。
预测与决策支持
预测
利用数据分析结果和模型预测未 来的趋势和结果，为决策提供依
据和支持。
决策支持
通过数据分析和可视化结果，为决 策者提供全面的数据支持和建议， 帮助决策者做出科学合理的决策。
实时更新
提供实时数据更新和推送服务，确 保决策者能够及时获取最新的数据 和分析结果。
03 商务智能的应用场景
快速响应和决策支持。
03
数据可视化增强理解
利用大数据可视化技术，商务智能系统可以将复杂的数据以直观、易懂
的方式呈现，提高用户对数据的理解。
云端商务智能的发展趋势
云端部署降低成本
云端商务智能可以降低企业IT成本，通过按需付费模式，企业可 以根据实际需求灵活配置资源。
云端协作提升效率
云端商务智能可以实现多用户同时访问和协作，提高工作效率和 协作效果。
客户细分与个性化服务
客户细分
个性化服务
商务智能可以通过对客户数据的分析，将 客户进行细分，帮助企业更好地了解不同 类型客户的需求和特点。
针对不同客户的特点和需求，商务智能可 以帮助企业提供个性化的服务和产品，提 高客户满意度和忠诚度。
客户留存与挽回
客户价值提升
商务智能可以通过对客户流失原因的分析 ，帮助企业采取有效措施留住老客户和挽 回流失的客户。
电子商务背景及发展(一)2024
电子商务背景及发展（一）引言概述电子商务（E-commerce）是指通过计算机网络，以电子形式进行商业交易的一种商业模式。
随着互联网的普及和技术的不断发展，电子商务已经成为了现代商业活动的重要组成部分。
本文将对电子商务的背景及发展进行详细的介绍和分析，以便更好地理解和把握电子商务行业的发展趋势。
正文一、电子商务的背景1. 互联网技术的快速发展2. 人口普及及生活方式的改变3. 科技企业的崛起4. 政府政策的支持和推动5. 消费者需求的变化二、电子商务的发展历程1. 早期的电子商务发展2. 电子商务的兴起与发展3. 移动互联网时代的电子商务4. 跨境电商的兴起和发展5. 新兴技术对电子商务的影响与推动三、电子商务的分类及业态1. B2C电子商务2. B2B电子商务3. C2C电子商务4. O2O电子商务5. 社交电商和直播电商的兴起四、电子商务的优势和挑战1. 优势：降低交易成本、扩大市场范围2. 优势：提升消费者购物体验、方便快捷3. 挑战：网络安全与个人信息保护4. 挑战：品牌建设和信任危机5. 挑战：物流配送和售后服务五、电子商务的未来趋势1. 流通方式的变革2. 人工智能技术的应用3. 区块链技术的发展4. 跨界融合的创新模式5. 生态系统的构建与协同发展总结电子商务作为一种重要的商业模式，已经在全球范围内得到广泛应用。
随着互联网技术的不断发展和新兴技术的应用，电子商务行业将进一步壮大和发展。
然而，电子商务也面临着一些挑战，如网络安全问题、品牌建设和物流配送等方面的挑战。
未来，电子商务行业将向更加智能、便捷和高效的方向发展。
电子商务发展背景
电子商务发展背景电子商务作为现代商业活动的一种新形式，其发展背景是多方面的。
随着互联网技术的飞速发展和全球经济一体化的推进，电子商务逐渐成为全球贸易的重要组成部分。
以下是电子商务发展背景的详细内容：1. 信息技术的革新：互联网技术的不断进步为电子商务提供了强大的技术支撑。
从最初的拨号上网到宽带网络，再到现在的5G技术，网络速度的提升和稳定性的增强使得在线交易变得更加便捷和高效。
2. 全球化趋势：随着全球化的深入发展，国际贸易的壁垒逐渐降低，跨国公司的兴起和国际贸易的频繁，为电子商务的发展提供了广阔的市场空间。
3. 消费者行为的变化：现代消费者越来越倾向于使用互联网来获取信息、进行购物和享受服务。
这种消费习惯的转变，推动了电子商务模式的创新和多样化。
4. 物流与支付系统的完善：电子商务的发展离不开高效的物流配送体系和安全的支付系统。
随着物流行业的快速发展和电子支付技术的不断革新，电子商务的交易成本得以降低，交易安全性得到保障。
5. 政策支持与法规完善：各国政府为了促进电子商务的发展，纷纷出台了一系列支持政策和法规，为电子商务提供了良好的发展环境。
6. 市场竞争的加剧：随着越来越多的企业进入电子商务领域，市场竞争日益激烈。
为了在竞争中脱颖而出，企业不断进行技术创新和商业模式的探索，推动了电子商务的快速发展。
7. 移动设备的普及：智能手机和平板电脑的普及使得消费者可以随时随地进行在线购物，这极大地促进了移动电子商务的发展。
8. 社会化媒体的兴起：社交媒体的兴起为电子商务提供了新的营销渠道和客户互动平台，使得企业能够更有效地进行品牌推广和客户关系管理。
综上所述，电子商务的发展背景是多方面的，涉及技术、经济、政策等多个层面。
随着这些背景因素的不断演变，电子商务将继续在全球范围内蓬勃发展。
(ppt版)商务智能OLAP
MOLAP与关系数据库系统从存储结构到查询语言都有相当大 的差异，不可能在RDBMS的根底上实现。
第三十一页，共三十五页。
MOLAP与ROLAP
第三十二页，共三十五页。
HOLAP的特点(tèdiǎn)
以HOLAP格式存储的立方体，要比以 OLAP格式存储的立方体小，在查询总结 数据时，又比ROLAP快。
第九页，共三十五页。
客户(kè hù)种类数量分布多维立方
第十页，共三十五页。
OLAP操作(cāozuò)
Codd从可视化角度提出，主要基于统计的方法： 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。如在“城市、产品、时间〞三 维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的 销售情况。
DB 基础数据
计算结果 DW
多维数据 库引擎
多维 存取
多维视图 客户
第二十八页，共三十五页。
数据组织形式
(xíngshì)RLeabharlann B数据组织- MDDB数据组织
- 关系(guān xì)表中综合数据的存放
产品名称 冰箱 冰箱 冰箱 彩电 彩电 彩电 空调 空调 空调
地区 东北 西北 华北 东北 西北 华北 东北 西北 华北
第十九页，共三十五页。
国际(guó jì)体育用品公司的数据分析〔1〕
按城市的销售(xiāoshòu) 数据
按产品的销售(xiāoshòu) 数据
IBM Visual Warehouse V3.1 Lotus Approach或Microsoft Access Intelligent Miner for data/text
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• 我国加入世界贸易组织后，企业不仅要市 场扩大到了全球，同时也要面对来自全球 的更多更强的竞争对手，企业必须采用快 速的智能分析手段来实现对市场的定位、 细分，对客户的更深层次的研究，以更强 的姿态迎接挑战。
基本教学内容
• 本课程主要介绍商务智能的基本概念，基本理论及 其应用，同时重点介绍了相关技术，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（OLAP），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、 神经网络和基于案例推理等），并结合案例分析上 述方法和技术在商务智能中的应用。
教学方式
• 课堂讲解为主，辅以上机实验和课堂讨 论。
• 商务智能案例分析
教材与参考书
• [1]赵卫东.商务智能(第三版). 北京：清华大学出版社，2013 • [2]赵卫东. 流程智能.北京：清华大学出版社，2012 • [3]赵卫东. 客户智能.北京：清华大学出版社，2013
数据
DATA
数据是可以记录、通信和能识别的符号，它通过有意 义的组合来表达现实世界中的某种实体（具体对象、 事件、状态或活动）的特征。
• 对于企业来说，这些数据一方面来自与客 户间的交易记录，另外，还可能来自企业 内部的管理或生产系统，以及从其他途径 搜集到的市场信息、协作伙伴和竞争对手 的信息等。企业急切地希望通过快速处理 这些数据获得有利于企业进一步发展的决 策依据，而是否能够最大限度地使用信息 资源来管理和影响企业决策流程，将决定 企业是否能拥有最大程度的竞争优势。
例如：38.2 21 8
信息
INFORMATION
信息是经过某种加工处理后的数据，是反映客观事物 规律的一些数据。信息是对数据的解释，数据是信息 的载体。
例如：价格：38.2元， 气温：21摄氏度， 长度：8厘米
知识
KNOWLEDGE
知识是对信息内容进行提炼、比较、挖掘、分析、 概括、判断和推论。
事实性知识和经验知识（隐性和显性）。 例如：商品价格38.2元很贵
8月的天气是21摄氏度很凉快 零件的长度是8厘米很短
数据-信息-知识
知识
Sender 数据
处理
信息
Receiver
一个人的垃圾（数据）是另一个人的财富（信息）
案例 什么是数据信息和知识
• 数据：37.5
通过这个你能看出什么吗？估计很难？
如何使用数据
• 数据再利用
– 数据再利用是指企业对历史数据进行重新的整理分析，为今后的业务提供决策支持。 – 有些公司由于业务开展时间较长，会收集到大量的数据，但是如果他们并不急需使用，
或并不擅长再次利用这些数据，就会使这些数据长期的挤压起来，直到业务环境彻底 变化，而失去可利用的价值。保存旧信息的计算机就是“数据坟墓”。 – 数据再利用适合于控制着大型数据集运作的传统企业。比如移动电话运营商收集用户 的位置信息来传输电话信号。对于移动电话运营商来讲，这些数据的任务已经完成， 但是对于一些广告公司来说，这些数据非常有价值，可以用于发布位置广告进行促销 活动。
• 信息： 姓名：陈浩
年龄：5岁
时间：2014年6月8日13点20分
腋下体温：37.5度
环境：孩子在楼下玩，回来后看到脸特别红，测量体温为 37.5度
这个时候，这个37.5有意义了，一个小孩在夏天午后玩了后测 试的体温。在这样的背景下，37.5成为了有意义的信息中的一个关键 指标。
• 知识
如果体温在36.9℃~37.5℃之间，则正常，称为基础体温。 如果体温超过基础体温1℃以上时，则为发热。 如果体温波动于38℃左右，则为低热。 如果体温在39℃以上，则为高热。 如果连续发热两个星期以上，则为长期发热。
商务智能发展背景
• 伴随着以电子商务为特征的新经济逐步走向成熟， 企业需要处理的数据量越来越多，数据库应用的规 模、范围和深度不断扩大，已经从点(单台机器)，线 (局域网)发展到面(网络)，甚至到因特网全球信息系 统。近年来商业条码的推广，企业和政府交易的管 理，以及数据采集工具的发展，都提供了巨大规模 的数据，在商业管理，政府部门和工业数据处理等 领域中应用了数以百万计的数据库。
• 付费通数据再利用案例
• 数据的重组
– 数据重组是将两组和多组不同内容数据集结合起来进行分析。 – 统计学中的关联分析，回归分析，就可以用于对不同数据集的结合分析。 – 比如丹麦拥有1990-2007年间所有手机用户的相关信息，共涉及358403人。
基本要求
• 目的主要是掌握商务智能的核心技术基础－数据 仓库、OLAP和数据挖掘的基本概念、技术和方 法，并在此基础上应用于相关领域。
• 熟悉数据库、数据仓库构建及多维数据的查看， 掌握基本数据挖掘算法的应用
•。
教学纲要
• 商务智能概述 • 数据库 • 数据仓库 • 在线分析处理OLAP技术 • 数据挖掘技术和方法 • 商务智能应用*
• 对于企业而言数据就是生产，经营，战略，几乎所有的经 营活动都依赖数据，不可或缺。
• 对于政府而言，数据就是社会各类经济社会活动的表现。 • 有了数据的记录与使用，才有了社会的发展。
信息时代数据的表现形式
数据的潜在价值
• 数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看 到冰山一角，而绝部分则隐藏在表面之下
• 判断(知识应用)：
是不是孩子在下面玩的比较热，穿的比较多？ 是否可以先脱点衣服观察一小时后再测量？
• 决策：
1个小时后，再测量。
结果:
体温回落到36.8度，正常范围，不用去医院。
数据信息知识总结
数据：单纯的数据没有意义，不能直接帮助决策。 信息：信息是赋予了数据一环境。 知识：从信息中得到，经过实践证明的、可以用来辅助决
策和行动。
这个例子中只包含了显性知识，如果小孩的发烧在经过各种检查后仍然找不到 原因，则需要专家会诊，要看既往的病史、家族的病史加上医生的综合判断， 就要使用医生的隐性知识。
数据
• 数据可以记录历史资料，可以记录事件过程，可以表示事 物特征。对于人类生存、发展、创新有着至关重要的作用。
• 体检指标，商品价格，股票价格，财务数据，GDP等等都 属于数据。