数据挖掘及商务智能总结
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。
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。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
商务智能讲座心得体会
一、前言随着大数据时代的到来，商务智能（BI）已成为企业提高竞争力、实现数字化转型的重要手段。
近期，我有幸参加了一场商务智能讲座，通过这次讲座，我对商务智能有了更深入的了解，以下是我在讲座中的心得体会。
二、讲座内容概述本次讲座主要围绕以下几个方面展开：1. 商务智能的定义及发展历程2. 商务智能的应用场景及价值3. 商务智能的技术架构及关键组件4. 商务智能的实施方法及案例分析5. 商务智能的未来发展趋势三、心得体会1. 商务智能的定义及发展历程商务智能是指通过数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术手段，对企业的经营数据进行处理、挖掘和展示，从而为企业决策提供有力支持的过程。
商务智能的发展历程可以分为三个阶段：（1）数据仓库阶段：以数据仓库为基础，实现数据的集中存储和统一管理。
（2）商务智能分析阶段：通过数据挖掘、数据分析等技术，对数据进行深入挖掘，为企业决策提供支持。
（3）大数据与人工智能阶段：结合大数据和人工智能技术，实现实时、智能的数据分析，为企业管理提供更精准的决策依据。
2. 商务智能的应用场景及价值商务智能的应用场景十分广泛，包括但不限于以下方面：（1）销售与市场：分析客户需求、市场趋势，制定精准营销策略。
（2）生产与供应链：优化生产流程、降低成本、提高效率。
（3）人力资源：分析员工绩效、招聘需求，提高人力资源管理效率。
（4）财务：监控企业财务状况、预测风险，为企业决策提供支持。
商务智能的价值主要体现在以下几个方面：（1）提高决策效率：通过数据分析，为企业决策提供客观、准确的依据。
（2）优化资源配置：帮助企业识别资源浪费，实现资源优化配置。
（3）提升竞争力：通过数据驱动，提高企业市场竞争力。
3. 商务智能的技术架构及关键组件商务智能的技术架构主要包括以下关键组件：（1）数据源：包括企业内部数据、外部数据等。
（2）数据仓库：负责数据的存储、管理和处理。
（3）数据挖掘与分析：通过数据挖掘、数据分析等技术，对数据进行挖掘和分析。
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。
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。
数据挖掘总结汇报
数据挖掘总结汇报
数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关系和趋
势的过程。
在过去的一段时间里，我们团队进行了一项数据挖掘项目，旨在利用数据挖掘技术来发现对我们业务有益的信息。
在这篇
文章中，我将对我们的数据挖掘项目进行总结汇报。
首先，我们收集了大量的数据，包括客户的购买记录、网站浏
览行为、市场营销活动的效果等。
然后，我们使用了各种数据挖掘
技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等，来分析这些数据
并发现其中的模式和趋势。
通过我们的数据挖掘项目，我们得出了一些重要的结论。
首先，我们发现了一些客户群体的行为模式，这有助于我们更好地了解客
户的需求和偏好。
其次，我们发现了一些产品之间的关联规则，这
有助于我们设计更加有效的市场营销策略。
最后，我们建立了一些
预测模型，可以帮助我们预测客户的购买行为和市场趋势，从而更
好地制定业务决策。
总的来说，我们的数据挖掘项目取得了一些重要的成果，为我
们的业务发展提供了有力的支持。
通过对大量数据的分析和挖掘，
我们发现了一些隐藏的信息和规律，这有助于我们更好地理解客户和市场，并为我们的业务决策提供了更加可靠的依据。
我们将继续深入挖掘数据，不断优化我们的数据挖掘技术，以更好地服务于我们的业务发展。
商务智能系统中客户行为数据挖掘研究综述
有研究 所 和公 司在 从 事 这方 面 的研 究 ， 些 工作 一 这 般集 中于 学 习算 法 和有 关 数 据 挖 掘 理 论 方 面 的研
甘
肃
科
技
第２ ８卷
究 。在 具体应 用 方 面 ， 中科 院计 算 所智 能处 理 开 放 实验 室 的史 忠植 等人 设 计 了一个 数 据 挖 掘 工具 ＭＳ
技 术 ， 商务 网站 潜在 的海量 商业数 据 中发现 商机 ， 从 提 高商 家对市 场 的响应 。这 意 味着又 一 次 产业 革命 的来 临 ， 类 社 会 人 的发 展从 工业 经济 时代进 入到 电子商 务 时代 。随着
网络技术的成熟 ， 电子商务大潮正在全球范围内急
中 图 分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ ３９
２ ０世纪 末 ， 卷全球 的以互 联 网 为核 心 的计 算 席 机 网络信 息技 术迅 猛 发 展 ， 电子 商 务 成 为新 经 济 形
式 的代表 ， 企业 的经 营管 理带 来 了 巨大 的 冲击 和 给
销 者必 须面对 和解 决 的问题 。有效 地利用 数 据挖掘
速 变革着 传统 的商 业 模 式 ， 各类 电子 商 务 网站 风 起 云 涌 ， 仅提 供 了一种 商 家 与 客户 进 行 交 流 的全 新 不
的方式 ， 同时 为商 家提供 了丰 富 的数据 资 源 。２ １世 纪 作为 “ 商务 时代 ” 其特 殊性在 于 “ ， 客户 经 济 ” 。企
客户在 商 务 网站 上 查 询 自己想 要 查 询 的信 息 时 在 Ｗｅ 务器端 产生 的数 据 。例 如 ， ｂ服 客户 会搜 索 一 些
提高客户满意程度 ， 而提高企业 的竞争力的一种 从 手段 ， 主要 包含 以下 ７个 主 要方 面 （ 称 ７ ） 客 它 简 Ｐ ： 户概 况分 析 （ ｒｆｉｇ 、 户 忠 诚 度 分析 （ ｅｓｔｎ Ｐｏ ｌ ） 客 ｉｎ Ｐｒｉｅ— ｓ ｃ ） 客 户 利 润 分 析 （ ｒｆａｉｔ） 客 户 性 能 分 析 ｙ、 Ｐｏ ｔ ｌｙ 、 ｉ ｂｉ
商务智能与数据挖掘
智能处理：
8
通过品牌价格权衡技术结合价格敏感度分析，提供消费者实际消费的环境直
接测量价格对品牌的影响及对竞争品牌的影响，从而实现市场动态模拟。所
获丰富的信息，为客户完成定价策略提供强有力智能系统囊括了丰富的算法
时间序
列分析
神经网 络技术
决策树
关联规 则
系统架构：
数据仓库DW , 在线分析处理 OLAP, 数据挖掘DM
BI—Business Intelligence
3
DW — Data Warehousing OLAP — On-Line Analytical Processing
DM — Data Mining
数据仓库
4
为满足管理决策中的数据需求，W.H.Inmon，在1992最先提出了数据仓库的 概念。按照Inmon的定义，数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同 时间的数据集合，用于支持经营管理的决策制定过程。目前已经成为企业级 决策系统的重要组成部分
奥克斯数据挖掘和商务智能系统主要基于两方面来建立：
7
建立销售数据集市、采购数据集 市、生产数据集市、存货数据集 市、质量数据集市、研发数据集 市、财务数据集市。
建立企业景气指数，针对KPI和 企业景气指数进行预警、预测， 实现对销售，采购，生产，存货， 质量（包括仓储和发货），研发 以及财务七部分的过程监控
数据仓库
5
产品维
产品1
产品2
1季度 2季度 3季度 4季度
数据仓库的多维模型
地区维 时间维
奥克斯集团BI系统成功应用
6
应用概要：
目前，奥克斯集团是中国500强企业、中国大企业集团竞争力前25强、中国信息化标杆企业、国家重点 火炬高新技术企业，并为国家工程技术中心和国家级博士后工作站的常设单位，在宁波、上海、深圳、 南昌建立了四大研究院；拥有“三星”和“奥克斯”两大中国名牌，“奥克斯”是“中国驰名商标”。 秉承“以人为本、诚信立业”的企业宗旨，奥克斯集团经历了20余年的历程，取得了跨越1000倍的发展， 现拥有总资产80亿元、员工3万名，涉足电力、家电、能源、通讯四大制造业以及房产、医疗、物流三 大投资项目，并已形成3平方公里的生产基地，其中宁波三大制造基地、南昌制造基地、深圳制造基地、 上海制造基地等国内六大生产基地，同时正在全球拟建四大生产基地。2006年，实现销售收入180亿元 (其中出口3.2亿美元)、利润8.6亿元。
数据挖掘与商务智能技术
6.1 商务智能概述（续）
• 6.1.1 商务智能技术的发展（续）
– 商务智能的定义（续）
• 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。
– 空间数据包括：地图，遥感图片，医学图像等。 – 空间数据的特点
• 包括距离、位置、色块、气温等信息。 • 通常按照复杂、多维的空间索引结构组织数据。
6.4 复杂类型数据挖掘（续）
• 6.4.1 空间数据挖掘（续）
– 空间数据挖掘是指对空间中非显式存在的知识、 空间关系或其他有意义的模式等进行提取，需 要综合数据挖掘与空间数据库技术。
– 训练数据集指一个已有的数据集，其中每条记录都已经属于一 个已知的类别中。
• 其次，使用分类器对新数据集进行分类。
6.3 数据挖掘方法（续）
• 6.3.1 分类（续）
– 分类分析的评估标准
• 速度：即生成和使用分类器的计算花费； • 鲁棒性：即给定噪音数据，分类器能够正确预测的
能力； • 可伸缩性：即在大量数据规模时，有效构造分类器
6.1 商务智能概述
• 6.1.1 商务智能技术的发展
– 商务智能的定义
• 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，帮助用户做出更好、更合理的决策。
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。
大数据时代的商务智能分析技术研究
大数据时代的商务智能分析技术研究随着大数据的快速发展，商务智能分析技术也在不断的发展和创新，成为各行各业提高业务效率和增强竞争力的重要手段。
本文将分析商务智能分析技术的概念、应用领域、技术特点以及未来发展趋势，旨在帮助读者更好地了解商务智能分析技术。
一、概述商务智能分析技术（Business Intelligence，简称BI），又称企业智能（Enterprise Intelligence），是指通过采集、整合和分析大量的数据，为企业提供有价值的信息，以支持企业决策和管理的一种信息技术体系。
商务智能分析技术旨在从数据中发现有价值的信息，形成真正的业务洞察力，并最终帮助企业取得成功。
二、应用领域商务智能分析技术可以广泛应用于各个领域，如制造业、金融业、电信业、医疗保健业、零售业等。
其中，制造业领域可以运用商务智能分析技术实现生产过程的优化，降低成本，提高效率；金融业领域可以通过商务智能分析技术实现风险管理和客户服务；电信业领域可以应用商务智能分析技术实现用户分析和市场分析；医疗保健业领域可以通过商务智能分析技术实现医院管理、临床研究和医保管理；零售业领域可以利用商务智能分析技术实现库存管理、供应链管理等。
三、技术特点商务智能分析技术有着许多的独特特点，如数据挖掘、报表分析、多维分析、在线分析处理等，下面将针对这些技术特点进行分析。
1、数据挖掘数据挖掘是商务智能分析技术的核心，是从大量数据中发现隐藏的信息的一种方法，它可以帮助企业发现潜在的商业机会和潜在的风险。
数据挖掘技术包括分类与预测、聚类分析、关联规则分析等，可以从数据中找到有趣的模式和关联，并将这些模式和关联转化成有价值的信息。
2、报表分析报表分析是商务智能分析技术的另一个重要特点，它以报表形式向企业提供可视化的数据和信息，以支持企业的决策和管理。
报表分析技术可以将数据内容转化成图形、表格等形式，并将这些图形、表格与数据仓库中的数据进行联结，以进行多维度的分析与查询。
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。
数据挖掘与商业智能实践总结
数据挖掘与商业智能实践总结在当今数字化的商业世界中，数据已成为企业决策的重要依据。
数据挖掘和商业智能作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，正逐渐改变着企业的运营和管理方式。
通过对大量数据的分析和挖掘，企业能够更好地了解市场趋势、客户需求，优化业务流程，提高决策的准确性和效率。
下面我将结合自身的实践经验，对数据挖掘与商业智能在商业中的应用进行总结。
一、数据挖掘与商业智能的概念数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
它不仅仅是简单的数据查询和统计，而是通过复杂的算法和模型，发现数据中的潜在模式、关联和趋势。
商业智能则是一套用于收集、整理、分析和提供商业数据以帮助企业做出更明智决策的技术和方法。
商业智能系统通常包括数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘和报表等功能。
二、数据挖掘与商业智能的重要性在竞争激烈的市场环境中，企业需要快速准确地做出决策以保持竞争优势。
数据挖掘和商业智能能够帮助企业实现这一目标。
通过对销售数据的挖掘，企业可以了解哪些产品在哪些地区、哪些时间段销售较好，从而优化库存管理和营销策略。
对客户数据的分析可以帮助企业发现客户的购买行为模式和偏好，实现精准营销和个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。
此外，数据挖掘和商业智能还可以用于风险评估、供应链优化、人力资源管理等多个领域，为企业的全面发展提供支持。
三、数据挖掘与商业智能的实践流程（一）数据收集数据收集是数据挖掘和商业智能的第一步。
企业需要从内部的业务系统（如ERP、CRM 等）和外部的数据源（如市场调研、社交媒体等）收集相关的数据。
这些数据可能包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
（二）数据清洗收集到的数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是提高数据的质量，确保后续分析的准确性。
常见的数据清洗方法包括删除无效数据、填充缺失值、纠正错误值等。
商务智能课程知识点总结
商务智能课程知识点总结一、商务智能概念和基础知识1. 商务智能的概念和意义商务智能是指利用技术与工具，帮助企业收集、管理和分析大量数据，为企业决策和业务活动提供支持的过程。
商务智能系统能够帮助企业管理层更好地了解当前的业务运营情况，并根据这些情况做出更科学、更合理的决策。
2. 商务智能的发展历史商务智能技术的发展历史可以追溯到20世纪70年代，当时主要是数据库管理系统和决策支持系统的发展，逐渐演变成商务智能的综合技术体系。
随着互联网和大数据技术的迅猛发展，商务智能技术不断完善和创新，为企业提供了更全面的决策支持。
3. 商务智能的基本概念及原理商务智能的基本原理是建立在数据收集、数据管理、数据分析和决策支持的技术基础上。
商务智能系统通过数据仓库技术整合源数据，并通过数据挖掘、数据分析等技术提供有益的信息，并辅助企业决策。
4. 商务智能的组成和体系结构商务智能系统通常由数据仓库、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、报表和查询工具等组成。
这些组成部分通过数据整合、处理和分析，为企业提供各种层次的决策支持与信息服务。
二、商务智能技术与工具1. 数据仓库技术数据仓库是商务智能系统的核心，是用于存储和管理大量数据的集中式数据存储系统。
数据仓库技术利用ETL（提取、转换、加载）等工具从不同的数据库和数据源中提取数据，并将其集成为一种标准格式，以支持系统的分析和决策。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术旨在从大规模的数据中发现潜在的模式和规律。
通过数据挖掘技术，商务智能系统能够发现数据之间的联系、趋势和规律，从而提供更准确、更有效的决策支持。
3. OLAP技术联机分析处理（OLAP）技术是用于多维数据分析的工具和方法。
OLAP技术可以帮助用户从不同的角度和层次对数据进行分析和查询，有效地支持企业管理层对业务情况的理解与决策。
4. 报表和查询工具商务智能系统通常还包括报表和查询工具，用于帮助用户从数据仓库中获取有用的信息。
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。
商业智能与数据挖掘
商业智能与数据挖掘随着信息技术的不断发展，数据已经成为企业管理和决策的核心资源。
商业智能和数据挖掘技术作为数据分析和管理的核心工具，已经被越来越多的企业所采用。
本文将从商业智能和数据挖掘的概念、应用、技术和未来趋势等方面进行探讨。
一、商业智能和数据挖掘的概念商业智能（Business Intelligence，BI）是一种基于数据分析和管理的应用系统，主要用于提供决策支持和业务分析服务。
商业智能通过数据仓库、数据挖掘和报表等技术，将企业数据变成可视化的图表和报告，帮助企业管理者更好地了解企业的经营状况，发现问题和机会，优化决策和管理。
数据挖掘（Data Mining）是指通过一定的数据分析方法，将大量数据中挖掘出有价值的信息和规律性的知识，用于增加企业竞争优势和创造商业价值。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等，通常用于市场营销、客户分析、产品设计、风险评估等领域。
二、商业智能和数据挖掘的应用1. 市场营销商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，提高市场竞争力。
通过挖掘客户消费习惯、偏好和需求，企业可以针对性地进行产品推广和销售。
2. 客户分析商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解客户，提高客户满意度和忠诚度。
通过挖掘客户行为、反馈和意见，企业可以针对性地改善产品、服务和沟通方式，提高客户体验和口碑。
3. 产品设计商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解产品市场和用户需求，提高产品的质量和竞争力。
通过挖掘产品使用数据和反馈，企业可以更好地了解用户需求和意见，优化产品设计和功能，提高用户满意度和忠诚度。
4. 风险评估商业智能和数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解市场风险和运营风险，提高企业的风险管理能力。
通过挖掘市场数据、行业动态和公司内部的数据，企业可以更好地了解市场和运营风险，预测未来趋势和变化，提高决策的精准度和可靠性。
三、商业智能和数据挖掘的技术1. 数据仓库数据仓库是商业智能和数据挖掘技术的重要基础，它是一个专门用于存储大量企业数据和信息的数据库系统，用于支持复杂的数据分析和决策支持。
数据挖掘与商务智能总结
第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤1理解数据与数据所代表的含义2获取相关知识与技术3整合与检查数据4取出错误或不一致的数据5建模与假设6数据挖掘运行7测试与验证所挖掘的数据8解释与使用数据数据挖掘建模的标准CRISP-CM跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么1.决策树2.聚类3.Bayes分类4.有序规则5. 关联规则6.神经网络7.线性回归8. Logistic回归9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能商业智能（BI）的核心技术是什么数据仓库和数据挖掘第七章SQL Server 2005中的数据挖掘Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？1项目 2解决方案第八章SQL Server 2005的分析服务什么是UDM？统一维度模型第九章SQL Server 2005的报表服务什么是报表服务，其功能是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
商业智能与数据展示实验总结
商业智能与数据展示实验总结商业智能与数据展示实验总结通过这一学期对商业智能的学习，我学到了很多关于商业智能的知识。
接下来我就简单总结一下这学期所学的内容，谈谈自己的学习体会。
商业智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。
又称为商业智慧，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值的工具。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统(包括OLTP)的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商务智能按Gartner的定义分为四部分：数据挖掘、多维分析、即席查询以及报表。
从技术层面上讲，商务智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。
我们这学期的学习了数据仓库和报表的相关知识。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库从通俗意义上来说，就是存储数据的仓库，只不过这个仓库不是现实世界中能够用肉眼看见的存储物品的仓库，而是用以存储数据的虚拟仓库。
它是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
广义的说，基于数据仓库的决策支持系统由三个部件组成：数据仓库技术，联机分析处理技术和数据挖掘技术，其中数据仓库技术是系统的核心。
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing)是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
- 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)。
第一章绪论
什么是数据挖掘，什么是商业智能
从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准
召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数
准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库
什么是数据仓库
是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征
1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性
第三章数据挖掘简介
数据挖掘的一般功能
1分类2估计3 预测4关联分类5聚类
数据挖掘的完整步骤
1理解数据与数据所代表的含义
2获取相关知识与技术
3整合与检查数据
4取出错误或不一致的数据
5建模与假设
6数据挖掘运行
7测试与验证所挖掘的数据
8解释与使用数据
数据挖掘建模的标准
CRISP-CM
跨行业数据挖掘的标准化过程
第四章数据挖掘中的主要方法
基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么
1.决策树
2.聚类
3.Bayes分类
4.有序规则
5. 关联规则
6.神经网络
7.线性回归
8. Logistic回归
9. 时间序列10. 文本挖掘
第五章数据挖掘与相关领域的关系
数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）
32页
处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的
是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能
商业智能（BI）的核心技术是什么
数据仓库和数据挖掘
第七章SQL Server 2005中的数据挖掘
Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？
1项目 2解决方案
第八章SQL Server 2005的分析服务
什么是UDM？
统一维度模型
第九章SQL Server 2005的报表服务
什么是报表服务，其功能
是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
1制作报表2管理报表3提交报表
第十章决策树模型
什么是决策树？
是数据挖掘的一项主要分析工具。
（决策树能从一个或多个预测变量中，针对类别因变量的选项，预测出个例的趋势变化关系等。
也可以由结果来反推原因。
）
SQL Server 2005决策树算法步骤
第十一章贝叶斯分类
什么是简单贝叶斯分类器
是简单又使用的分类方法。
SQL Server 2005贝叶斯分类算法步骤
第十二章关联规则
什么是关联规则可解决哪些问题？
是分析发现数据库中不同变量或个体间（例如商品间的关系及年龄与购买行为…）之间关系程度，并用这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了台式计算机外设产品（打印机、音箱、硬盘…）的相关影响。
发现这样的规则可以应用于商品货架摆设、库存安排以及根据购买行为模式对客户进行分类。
兴趣度指标的意义
当兴趣度指标大于1的时候，这条规则就是比较好的；当兴趣度小于1的时候，这条规则就是没有很大意义的。
兴趣度越大，规则的实际意义就越好。
SQL Server 2005关联规则算法步骤
第十三章聚类分析
什么是聚类分析
聚类分析的思想与判断分析类似，同样是由样本分组，寻找到多维数据点中的差异之处。
不同的地方有两点：（1）聚类分析的分类方式并不需要预先指定一个指针变量；（2）聚类分析属于一种非参数分析方法，所以并没有非常严谨的数理依据，也无需假设总体为正态分布。
在聚类方法中定量地描述研究对象之间的相近程度的指标
两个 1相似系数 2 距离（用的比较多）
聚类分析中“类”的具有什么特征（判断）
–聚类所说的类不是事先给定的，而是根据数据的相似性和距离来划分
–聚类的数目和结构都没有事先假定
聚类分析方法的分类
1基于层次的方法2基于划分的方法
k-means(K均值聚类)属于哪种聚类
划分聚类的方法
欧式距离的计算
聚类的原则是最大化类内的相似性，最小化类间的相似性（选择）
SQL Server 2005聚类分析算法步骤
第十四章时序聚类分析
序列聚类与关联规则挖掘区别是什么？
•Sequence Clustering：在找出先后发生事物的关系，重点在于分析数据间先后序列关系。
•Association则是找出某一事件或资料中会同时出现的状态，例如项目A 是某事件的一部份，则项目B也出现在该事件中的机率有a %。
序列模式解决什么问题？
时序聚类算法用于根据某一顺序对数据分组。
•例如，Web应用程序的用户经常按照各种路径浏览网站。
此算法可以根据浏览站点的页面顺序对用户进行分组，以帮助分析消费者并确定是否某个路径比其他路径具有更高的收益。
•此算法还可以用于预测，例如预测用户可能访问的下一个页面。
利用顾客购买的时间间隔序列数据可以分析顾客的购买物和时间的相关性，有相同或类似行为的顾客会被分在相同的聚娄中，这样的分析不但可以包含物品购买的相关也包含了在时间上对购买物的关联性。
因此若能针对这样的数据聚类，在应用上会更加灵活。
包含时间间间隔的有序序列的数值数据和定性数据相似度计算方法
1事件共同发生种类相似度 2事件发生周期相似度 3基于相同子序列长度的相似度
SQL Server 2005时序聚类分析算法步骤
第十五章线性回归模型
什么是线性回归
回归分析是以一个或多个自变量描述、预测或控制特定因变量的分析。
回归分析主要在了解自变量与因变量间的数量关系。
主要目的：了解自变量与因变量关系方向及强度。
以自变量所建立模式对固变量作预测。
回归分析根据自变量个数的不同可以分为：简单回归分析。
多元回归分析。
回归分析中变量的筛选原则：相关理论或逻辑。
研究人员探讨变量关系来决定。
什么是多元回归分析
多元回归：回归分析中自变量的数量有多个
选择回归变量的常用方法
1所有可能回归法2向前选择法3向后淘汰法4逐步回归法
SQL Server 2005线性回归分析算法步骤
第十六章罗吉斯回归模型
什么是罗吉斯回归
Logistic回归模型在分析二分类或有序因变量与解释变量的关系。