商务智能 ppt
合集下载
商务智能：数据分析的管理视角_04
▪ Understand the objectives and benefits of business analytics and data mining
▪ Recognize the wide range of applications of data midardized data mining processes
Databases
Management Science & Information Systems
Copyright © 2014 Pearson Education, Inc.
Slide 4- 8
Data Mining Characteristics/Objectives
▪ Source of data for DM is often a consolidated data warehouse (not always!).
3. What was their implementation strategy? Why is it important to produce results as early as possible in data mining studies?
Copyright © 2014 Pearson Education, Inc.
Copyright © 2014 Pearson Education, Inc.
Slide 4- 6
Definition of Data Mining
▪ The nontrivial process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data stored in structured databases.
复旦大学精品课程《商务智能》课件,数据挖掘应用课件复习精品资料
Typical personalization process
understanding customers through profile building delivering personalized offering based on the knowledge about the product and the customer measuring personalization impact
客户流失分析
Customer development
Elements of customer development include customer lifetime value analysis, up/cross selling and market basket analysis. Customer lifetime value analysis is defined as the prediction of the total net income a company can expect from a customer. Up/Cross selling refers to promotion activities which aim at augmenting the number of associated or closely related services that a customer uses within a firm. Market basket analysis aims at maximizing the customer transaction intensity and value by revealing regularities in the purchase behaviour of customers.
商务智能(第5版)课件第4章 在线分析处理
OLAP操作 案例
web文档的 OLAP 分析 读者一般从多个方面查询 web文档：文档的作者、主题、标题、日期、大小、作者单位和出版社等，对应 web文档立方的维。可以对文档立方进行各种多维分析，如切片、切块、旋转以及钻取等操作，从多个角度分析文档。例如，从中可以得到中国哪所大学在过去几年的视频会议领域发表了最多的论文。
OLAP 简介 基本概念（2）
维的层次：一个维往往可以具有多个层次，例如时间维分为年、季度、月和日等层次，地区维可以分为国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面提到的上钻操作就是由低层概念映射到较高层概念。概念分层除了根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化或分组来实现。维的成员：维是多层次的，不同层次的取值构成一个维成员，例如，"某年某季度"、"某季度某月"等都可以是时间维的成员。
OLAP操作 钻取
上钻：上钻又称上卷 roll-up，上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。例如，在服装购买顾客调查中，可以按月收人分段汇总数据，把较低、中档与较高归约为"有收人"，便可以得到沿月收人维上钻的数据汇总；也可以按年龄分段汇总数据，把16岁以下与16~20岁归约为"青少年"，21~25岁、26~30岁与 31~35岁归约为"青年"，36~40岁与40岁以上归约为"中老年"，从而得到沿年龄段维上钻的数据汇总视图。
OLAP 简介 基本概念
多维数组：多维数组用维和度量的组合表示一个多维数组，可以表示为（维1 ，维2，…，维n ，度量），例如（月份，地区，产品，销售额）组成一个多维数组。数据单元（单元格）：多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维n 成员，度量值），例如（2007年第一季度，大中华区，LCD，560万台）表示一个数据单元：2007 年第一季度大中华区 LCD产品销售560万台。
web文档的 OLAP 分析 读者一般从多个方面查询 web文档：文档的作者、主题、标题、日期、大小、作者单位和出版社等，对应 web文档立方的维。可以对文档立方进行各种多维分析，如切片、切块、旋转以及钻取等操作，从多个角度分析文档。例如，从中可以得到中国哪所大学在过去几年的视频会议领域发表了最多的论文。
OLAP 简介 基本概念（2）
维的层次：一个维往往可以具有多个层次，例如时间维分为年、季度、月和日等层次，地区维可以分为国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面提到的上钻操作就是由低层概念映射到较高层概念。概念分层除了根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化或分组来实现。维的成员：维是多层次的，不同层次的取值构成一个维成员，例如，"某年某季度"、"某季度某月"等都可以是时间维的成员。
OLAP操作 钻取
上钻：上钻又称上卷 roll-up，上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。例如，在服装购买顾客调查中，可以按月收人分段汇总数据，把较低、中档与较高归约为"有收人"，便可以得到沿月收人维上钻的数据汇总；也可以按年龄分段汇总数据，把16岁以下与16~20岁归约为"青少年"，21~25岁、26~30岁与 31~35岁归约为"青年"，36~40岁与40岁以上归约为"中老年"，从而得到沿年龄段维上钻的数据汇总视图。
OLAP 简介 基本概念
多维数组：多维数组用维和度量的组合表示一个多维数组，可以表示为（维1 ，维2，…，维n ，度量），例如（月份，地区，产品，销售额）组成一个多维数组。数据单元（单元格）：多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维n 成员，度量值），例如（2007年第一季度，大中华区，LCD，560万台）表示一个数据单元：2007 年第一季度大中华区 LCD产品销售560万台。
《商务智能》第1章
第1篇对智能的探索第1章电子商务的新智能数据，数据，无处不在；然而，于每天面对大量信息的企业而言，不在数据的洪流中淹没，就在数据的海洋中新生。
——周强（Dean Zhou）商务智能中国有限公司执行董事我们所说的“智能”（intelligence）究竟是什么意思呢？让我们来仔细查查词典网（）上关于智能这一名词的定义吧！●认知或理解的能力，全面的阅读能力；●传授或获得的知识，包括通过学习、研究或体验而得到的知识；●认知的行为或状态，对知识的运用。
你的企业有多少智能？你和你的雇员是怎样全面认识和理解这一促进企业盈利和未来发展的力量的？你怎样获得知识和理解力？你到哪儿去学习、研究和体验呢？你怎样运用知识和理解力以取得工作进展？最重要的是，因特网经济的飞速发展，已经排挤了传统商业模式，经济发展速度日新月异。
在这种情况下，您如何取得智能？十年前，大多数经验丰富的业务主管都能马上回答这些问题：与员工交流，监控销售额和利润率的重要变化，建立跟踪对手活动的智囊团队。
他们靠的是原始数据、直觉、谈判和运气。
当然，这些仍然是业务成功的前提。
然而在因特网经济时代，这些还不够。
因特网经济需要更多的付出才能换取不凡的成绩。
因特网经济需要智能。
1.1 新的召唤众所周知，因特网经济正在全球引起一场革命，它涉及商业、政府机构和整个社会。
昨日刚写下的规则墨迹未干，新的规则就已跃然纸上。
小公司们迅速崛起，并使用因特网技术从大企业手中攫取市场份额。
一些全新的市场，比如电子商务的B2B，也就是建设供应商和客户直接进行销售和服务的平台，正在改变着各行各业。
竞争日趋激烈，在一些领域，网络的应用使得利润更低，甚至出现巨大的亏损。
地理障碍正在消失。
面对更多的选择和有些意外的惊喜，客户也变得更加挑剔和颐指气使。
这场革命正以迅雷不及掩耳之势展开。
除了变化，没有什么是不变的。
公司需要让自己变得更快、更敏捷、更重要、更智能。
公司为什么需要智能？一个智能的企业，能够更快地做出好的决策，比对手更为精明，从而获得竞争优势，满足人总想获胜的本能。
BI基础概念培训PPT课件
数据整合与清洗
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节，包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合， 形成一个统一的数据源；数据清洗则是确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果，选择 合适的BI工具，并进行相应的配置和设置，以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术， 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域，帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据，帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI（Business Intelligence）即商业智能，是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案，旨在帮助企业更好地理解其业务数据，做出科学决策，并提升运营效率。
黑白灰简约大气互联网科技人工智能商务PPT模板
单击此处输入标题文本
感谢聆听
THANK YOU FOR YOUR LISTENING
汇报人：XXX
单击此处输入标题文本
A
B
D
C
单击此处输入标题文本
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd
单击此处输入标题文本
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod
tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua.
单击此处输入标题文本
点击文本框即可进行编辑输入相 关内容点击文本框即可进行编辑
输入相关内容
点击文本框即可进行编辑输入相 关内容点击文本框即可进行编辑
输入相关内容
点击文本框即可进行编辑输入相 关内容点击文本框即可进行编辑
输入相关内容
Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua.
BW、BI简介ppt课件
OLTP
Update Low Very small Detailed Must be current Frequently Complex Many (100s to 1000s) Quick Normalized Several Well defined
OLAP
Analyze High Very large Summary Current and historical Less frequent, new data only Simple Few Reasonable Denormalized Few Ad hoc
预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来 说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积 压。
预测型建模 PREDICTIVE MODELING
回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？
7
示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP客户会对特定度假产品有兴趣。
抽取器 非SAP系统
抽取器 SAP系统SAP系统
11
R/3 与SAP BW系统区别
R/3 （OLTP） ✓单一应用模块 ✓单一系统 ✓短期趋势分析 ✓实时分析 ✓一般分析 ✓日常业务操作数据 ✓明细操作型报表
BW（OLAP） ✓跨模块 ✓跨系统 ✓历史性分析 ✓战略性分析 ✓深层分析 ✓海量数据 ✓分析统计型报表
2
分析能力的八种等级 分析能力的八个等级
3
常规报表 STANDARD REPORTS
回答：发生了什么？什么时候发生的？
1
示例： 月度或季度财务报表
我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什
么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。
商务智能ppt第一章商务智能
DATA： S、事实和数字
How are You?
π
Happy New Year!
Word
record
Data
Explain Information
•Discrete, objective facts about the world •Easily structured and captured •Easily transferred
3.数据挖掘技术
• 与联机分析处理技术的探测式数据分析不同,数据挖掘侧重从海量数据中揭示隐含 的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,它按照预定的规则对数据库和 数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析,从中识别和抽取隐含的模式与 有趣的知识,为决策者提供决策依据。
数据(Data)
信息(Information)
知识(Knowledge)
下雨
夏天午后常下雨
夏天出门要随身带雨伞
智慧(Wisdom)
全年中如果出现这种天气情 况都要带伞
1.3 商务智能的组成要素
• 1.大数据 • 按照数据源来说，数据分为企业内部数据和企业外部数据两类。企业内部数据包括企业
业务系统产生的数据，如订单、客户信息、交易记录、物流记录等；企业外部数据是指 来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。 按照数据生成时间来说， 数据分为即时数据和历史数据。 即时数据即企业在运营过程 中产生的即时数据，这类数据基本上是几秒或者是几分钟之前产生的经营数据。而历史 数据指的是前一天、前一周，甚至是前一个月的经营数据。从数据结构化程度来说，数 据分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指存储在各个交易系统背后的关系数 据库中的数据，通常以表格的形式存在和展现，非结构化数据通常以零散的文件形式存 在和展现，泛指不能简单以表格形式展现的数据。
第8章 商务智能与决策支持 《管理信息系统》PPT课件
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
决策支持系统的功能
（1）信息服务 （2）科学计算 （3）辅助决策 （4）人工智能
412
8.3 商务智能与决策支持
001国1 0外01对0 1经01理0 1支10持1 0系00统1 0的10研0 1究01起1 源于20世纪80年代初期，最具代 表性的有以下几种： （1）Rocuart和Treacy从解决问题的对象和主要使用的技术角 度，通过与决策支持系统进行比较，认为经理支持系统是解决 决策支持系统所不能解决的一类决策问题，并为第四代语言和 菜单存取数据的面向数据的系统。 （2）Scott Morton认为经理支持系统主要是向经理提供信息，
1 （3）扩展的支持具有很强的主动性，给决策者提出一些可供选
择的方案，也给出不同标准下选择方案的建议。
2 （4）标准化支持是理想化的支持，因为它只要求决策者提供数
4 据和详细的要求说明，而整个决策决策过程交由系统执行。
8.1 决策和信息系统
决策过程对决策支持的要求
（1）对情报阶段的支持 00（1120）01对0 1设01计0 1阶101段0的001支0持100 1011
8.2 商务智能-预测分析
三、商务智能的分析能力
使用不同的数据和技术来预测未来的趋势和行为 模式 统计分析 数据挖掘
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
历史数据
1 假设
2 被纳入许多商务智能应用系统中，例如销售、营 销、财务、欺诈识别和医疗保健等 信用评分 4 预测客户对直接营销活动的响应情况
1 数据部件
2 模型部件
4 这种结构是为达到DSS目标的要求而形成的
8.3 商务智能与决策支持
决策支持系统的功能
（1）信息服务 （2）科学计算 （3）辅助决策 （4）人工智能
412
8.3 商务智能与决策支持
001国1 0外01对0 1经01理0 1支10持1 0系00统1 0的10研0 1究01起1 源于20世纪80年代初期，最具代 表性的有以下几种： （1）Rocuart和Treacy从解决问题的对象和主要使用的技术角 度，通过与决策支持系统进行比较，认为经理支持系统是解决 决策支持系统所不能解决的一类决策问题，并为第四代语言和 菜单存取数据的面向数据的系统。 （2）Scott Morton认为经理支持系统主要是向经理提供信息，
1 （3）扩展的支持具有很强的主动性，给决策者提出一些可供选
择的方案，也给出不同标准下选择方案的建议。
2 （4）标准化支持是理想化的支持，因为它只要求决策者提供数
4 据和详细的要求说明，而整个决策决策过程交由系统执行。
8.1 决策和信息系统
决策过程对决策支持的要求
（1）对情报阶段的支持 00（1120）01对0 1设01计0 1阶101段0的001支0持100 1011
8.2 商务智能-预测分析
三、商务智能的分析能力
使用不同的数据和技术来预测未来的趋势和行为 模式 统计分析 数据挖掘
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
历史数据
1 假设
2 被纳入许多商务智能应用系统中，例如销售、营 销、财务、欺诈识别和医疗保健等 信用评分 4 预测客户对直接营销活动的响应情况
1 数据部件
2 模型部件
4 这种结构是为达到DSS目标的要求而形成的
8.3 商务智能与决策支持
BI商业智能介绍ppt课件
ETL过程
实现数据的抽取、转换和 加载，保证数据质量和一 致性。
OLAP在线分析处理技术
多维数据分析
对数据进行多维度、多层次的分析和 聚合。
钻取与旋转
深入探索数据细节或变换分析角度， 发现更多信息。
切片与切块
提取数据的特定子集进行分析，满足 个性化需求。
可视化展现与报表生成工具
数据可视化
将数据以图形、图表等形式展现 ，提高数据易读性。
发展历程
BI商业智能起源于20世纪90年代，经 历了从报表、在线分析到数据挖掘等 阶段，现已成为企业决策支持的重要 工具。
BI在企业中应用价值
01
02
03
提高决策效率
BI能够快速处理和分析大 量数据，提供准确、及时 的信息，帮助企业做出更 明智的决策。
优化业务流程
通过对数据的深入挖掘和 分析，BI可以发现业务流 程中的瓶颈和问题，提出 优化建议。
报表生成
快速生成各类报表，满足企业日常 报告和决策需求。
交互式分析
提供灵活的交互式分析工具，支持 用户自定义分析和探索。
03
BI实施方法论与流程
明确需求和目标设定
确定业务需求
深入了解业务背景，明确BI系统 需要解决的具体问题。
设定项目目标
根据业务需求，设定清晰、可衡 量的项目目标，如提高决策效率
零售行业客户画像与精准营销策略制定
01
客户画像构建
通过BI工具整合多渠道客户数据，形成全面、准确的客户画像，包括购
买历史、偏好、社交媒体行为等。
02
精准营销策略
基于客户画像，制定个性化的营销策略，如优惠券、推荐商品、会员权
益等，提高营销效果和ROI。
白色商务风格人工智能产品介绍英文解说步骤PPT模板课件
自我介绍
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框中选择粘贴。请言简意赅，简单说明即可，不必繁琐。
汇报部门：
时间： 20XX.XX.XX
CONTENT S
01 / 个人信息介绍
02 / 工作经历一览
03 / 教育经历详情 04 / 未来工作计划
个人信息介绍
输入标题
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，
输入标题
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框中选择粘贴。请言简意赅， 简单说明即可，不必繁琐。点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框 中选择粘贴。请言简意赅，简单说明即可，不必繁琐。
未来工作计划
32% 输入标题
68% 输入标题
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框中选择粘贴。请言简 意赅，简单说明即可，不必繁琐。
输入您的标题
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框中选择粘贴。请言简意赅， 简单说明即可，不必繁琐。点击输入您的内容
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框中选择粘贴。请言简意赅， 简单说明即可，不必繁琐。点击输入您的内容
点击输入您的内容，或者通过复制您的 文本后，再此框中选择粘贴。请言简意 赅，简单说明即可，不必繁琐。点击输 入您的内容
2 简单说明即可，不必繁琐。点击输入您的内容
3
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框中选择粘贴。请言简意赅，
简单说明即可，不必繁琐。点击输入您的内容
02 产 品 研 发 /点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，在此框中选择粘贴。请言简意赅，简单说明即可，不必繁琐。点击输入您的内容
点击输入您的内容，或者通过复制您的文本后，再此框中选择粘贴。请言简意赅， 简单说明即可，不必繁琐。点击输入您的内容
- 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)。
Design of Data Warehouse
Software Institute of Nanjing University Spring, 2010 Bei Jia
作业2（ ）的基础上，面对分析应用， 构建企业范围的数据仓库。 a)对目标领域的部门的分析应用业务进行描述。 b)对数据仓库进行维度建模。 c)结合作业1以简化方式，说明操作性数据和分析型数据 之间的映射关系。 时限:2010-3-28, 12：00 本次作业占最后成绩20％～30％。
3
2
作业2（ ） 作业 （2/2）
要求: a)至少包含面向不同分析需求的多维模型3个以上 b)采用总线结构设计数据仓库，需要对公共维度、 总线矩阵等要点进行描述和说明。注意区分操作 环境中的操作主体和分析环境中的分析主体。 c)在设计时运用多维建模思想。遵循维度建模过 程 d)对事实表和维度表采用星型或雪花模型进行设 计，并说明原因，并对其中采用的维度建模思想 加以说明。
Software Institute of Nanjing University Spring, 2010 Bei Jia
作业2（ ）的基础上，面对分析应用， 构建企业范围的数据仓库。 a)对目标领域的部门的分析应用业务进行描述。 b)对数据仓库进行维度建模。 c)结合作业1以简化方式，说明操作性数据和分析型数据 之间的映射关系。 时限:2010-3-28, 12：00 本次作业占最后成绩20％～30％。
3
2
作业2（ ） 作业 （2/2）
要求: a)至少包含面向不同分析需求的多维模型3个以上 b)采用总线结构设计数据仓库，需要对公共维度、 总线矩阵等要点进行描述和说明。注意区分操作 环境中的操作主体和分析环境中的分析主体。 c)在设计时运用多维建模思想。遵循维度建模过 程 d)对事实表和维度表采用星型或雪花模型进行设 计，并说明原因，并对其中采用的维度建模思想 加以说明。