零售业常见的BI分析
零售企业数据化决策与商业智能应用考核试卷
9. ABCD
10. ABCD
11. ABCD
12. ABCD
13. ABCD
14. ABCD
15. AB
16. ABCD
17. ABCD
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1.整合
2.聚类
3.效率
4.属性
5.数据可视化
6.时间序列
7.数据清洗
8.客户关系管理
9.预测性
A. Tableau
B. Power BI
C. QlikView
D. Google Charts
12.以下哪些因素可能会影响零售企业的数据化决策？（）
A.数据质量和完整性
B.技术基础设施
C.员工技能水平
D.市场竞争环境
13.零售企业数据化决策中，哪些环节可能涉及到隐私问题？（）
A.数据收集
B.数据存储
D. O2O模型
15.在零售企业数据化决策中，以下哪个环节最关键？（）
A.数据收集
B.数据存储
C.数据分析
D.数据应用
16.以下哪个方法不适合用于预测零售企业的销售额？（）
A.时间序列分析
B.线性回归分析
C.主成分分析
D.多元线性回归
17.以下哪个概念与大数据技术最不相关？（）
A.云计算
B.物联网
C.人工智能
标准答案
一、单项选择题
1. C
2. D
3. C
4. D
5. C
6. D
7. A
8. D
9. C
10. C
11. D
12. B
13. D
零售业的六大财务分析法【会计实务操作教程】
单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。 5、供应商分析： 通过对供应商在特定时间段内的各项指标，包括订货量、订货额、进 货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售 量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析，为供应 商的引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提 供依据。 主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所 供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有 些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常 稳定，而这个供应商的结算方式是代销。好了，分析显示出，这个供应 商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，为什么不考虑将他们改为 购销呢?这样可以降低成本呵。 6、人员分析： 通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标(销售指标为 主，毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商 品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析，以达到考核员工业 绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。 主要分析主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开
单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人
员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。 在现行企业发展中，财务分析能够帮助企业作出正确的决策，提高管 理能力，但是其在分析方法、分析报表和分析指标上还存在一定的局限
只分享有价值的会计实操经验，用有限的时间去学习更多的知识！
比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;
而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些 分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路; 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种
商务智能在零售行业的应用
商务智能在零售行业的应用随着科技的不断发展，商务智能（Business Intelligence，BI）开始在各个行业中应用，并且为商业发展带来了无限可能。
在零售行业中，商务智能也成为了必不可少的工具，其应用可以大大提高企业的竞争力和经营效率。
本文将重点介绍商务智能在零售行业的应用。
一、数据分析与预测商业竞争的本质在于客户，零售企业必须关注市场趋势和消费者行为，以更好地满足消费者需求。
商务智能可以通过对大量数据的分析和挖掘，深入了解消费者需求和消费习惯。
同时，商务智能也可以帮助企业做出更精准的销售预测并制定更合理的库存管理策略，提高企业的经营效率和减少浪费。
二、市场营销商务智能可以帮助零售企业实现精准营销。
通过对客户数据的分析，企业可以深入了解目标客户的需求和行为习惯，进而制定个性化的营销策略。
同时，商务智能还可以分析推销活动的效果，实时调整和优化广告宣传和营销策略。
三、库存管理零售企业的库存管理是一个很重要的环节。
如果库存过多，将会浪费资金和占用仓储空间；如果库存不足，则会导致货架空缺，影响销售。
商务智能可以对销售和库存数据进行分析，以便更好地了解哪些商品需要进货，哪些商品需要降价，从而帮助企业制定更合理的采购计划和库存管理策略。
四、提高客户服务商务智能可以帮助零售企业提高客户服务水平。
通过对销售数据的分析，企业可以了解客户的需求和偏好，从而更好地满足客户需求。
此外，商务智能还可以对客户反馈和投诉情况进行实时跟踪和分析，及时解决问题，提高客户满意度。
五、提高决策效率商务智能可以帮助零售企业高效地进行决策。
企业管理层可以通过商务智能软件查看实时数据和报告，在更短的时间内做出合理和准确的决策。
商务智能还可以为企业提供预警功能，及时发现和解决问题。
综上所述，商务智能在零售行业的应用可以帮助企业更好地了解客户需求，提高销售预测准确性，制定更合理的库存管理策略，提高客户服务水平和决策效率。
商务智能的应用将加快零售行业数字化转型的步伐，提高企业的竞争力和经营效率。
商业智能分析(BI)案例集锦
解决方案
• 在亚太地区，QlikView部署4个功能模块，15个用户数
执行分析: 每天进行销售健康检查，毛利率和每月更新的税前收入，年初至
今的业绩都可以把历年的和现在的执行计划做比较
销售分析: 对产品报价，定价，客户的档案和个人销售目标的执行情况进行
分析
供应链分析: 开放订单跟踪，供应商业绩和交货时间，这也反过来帮助销售
客户难题
“QlikView的仪表盘服务就像管理部门的”指挥中心”， 使他们看到业务的全貌，并且能够深入细节找出问题 然后迅速解决它”
业务分析 默克公司. 日本
• 保持在日益细分的市场中的知名度和地位 • 对业务表现从头到尾全程监测标的管理，提高销售业绩
客户难题
• 企业大量分析需求需要快速且准确的解决，优化数据查询速度 • 客户曾经自主研发，耗费了太多的时间和精力，效果不佳 • 在与其他厂商比较价格和效能表现后，决定选择 QlikView解决方 案
Liminton，Esprit信息物流总监
解决方案
• 在Esprit实施第一阶段计划：
• 库存分析和终端销售分析：短短3天时间，快速和轻松地完成了从数据 抽取到实施培训的所有流程 ，速度使其他BI难以企及
客户得益
• QlikView的高效查询响应速度，节省了Esprit大量用于分析的工作 量，让整个企业的速度得以提升 • 界面美观实用性强，最终客户几天内培训结束 • QlikView的终端驱动，使得用户可以根据思路的转变，随时改变 数据分析模型
版权所有 ©1993-2009 金蝶软件(中国)有限公司
• QlikView的数据抽取以及报表开发快速、简便而富有乐趣，Esprit 内部人员自动接手其他主题的实施
有关Esprit
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence, BI）是指利用数据分析技术和信息技术来帮助企业进行决策和管理的过程。
随着大数据和人工智能技术的发展，商务智能已经成为企业发展的重要工具。
下面我们将介绍一些商务智能在实际应用中的案例，以便更好地理解商务智能的价值和作用。
首先，商务智能在零售行业的应用案例。
零售行业是一个典型的数据密集型行业，每天都会产生大量的销售数据、库存数据和客户数据。
利用商务智能技术，零售企业可以对这些数据进行分析，挖掘出消费者的购物偏好、商品的销售趋势等信息，从而更好地进行商品采购、促销活动和库存管理。
比如，一家超市可以通过商务智能系统分析出哪些商品的销售量呈现上升趋势，然后及时调整进货量，以满足消费者的需求，提高销售额。
其次，商务智能在金融行业的应用案例。
金融行业是一个风险管理和数据分析至关重要的行业。
商务智能技术可以帮助金融机构对客户的信用评分、贷款风险、投资组合等进行全面的分析，从而更好地控制风险，提高盈利能力。
比如，一家银行可以利用商务智能系统对客户的信用记录、财务状况等数据进行分析，及时发现潜在的信用风险，从而减少不良贷款的发生，保护银行的资产安全。
另外，商务智能在制造业的应用案例也非常广泛。
制造业是一个充满复杂生产过程和供应链的行业，商务智能可以帮助企业对生产数据、供应链数据进行分析，从而提高生产效率和降低成本。
比如，一家汽车制造商可以利用商务智能系统对生产线上的设备运行数据进行分析，及时发现设备的故障和停机情况，从而减少生产线的停工时间，提高生产效率。
最后，商务智能在市场营销领域的应用案例也非常值得关注。
市场营销是一个需要不断调整和优化的领域，商务智能可以帮助企业对市场数据、竞争对手数据进行分析，从而更好地制定营销策略和推广活动。
比如，一家互联网公司可以利用商务智能系统对用户的点击行为、购买行为进行分析，从而更好地了解用户的兴趣和需求，精准投放广告，提高营销效果。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。
商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。
一、零售行业。
在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。
例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。
此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、金融行业。
在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。
例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。
另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。
三、制造业。
在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。
例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。
此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。
四、跨境电商。
在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。
例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。
总结。
商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。
BI案例分析
BI案例分析：2:506%的ROI如何获得?最近，在网上读到一篇译文，题目叫“智能商务系统驱动丰田财富扩张136亿”。
这篇文章介绍了丰田汽车把商务智能应用到生产和管理中取得的显著效果。
读了以后给了我们很多启示。
特别是在中国商务智能快速发展的今天，笔者感到这篇译文对我们深入开发商务智能的应用价值，具有十分重要的作用。
1、鲜活的数字1:80万美元是怎样被发现的?日本丰田汽车集团是混合动力车辆的先驱，但他们在美国的经销商却在杂乱的数据中迷失了方向。
丰田美国的大部分部门中都没有或很少配备分布式计算系统，这使得他们的销售和市场数据以惊人的速度增长，但却不能有策略地使用这些信息。
受制于主机系统的这种弊端，丰田内部各单位之间经常无法共享信息。
等到他们生成所谓的“可行性”报告时，往往为时已晚。
自1996年起，丰田下决心改变这一状况。
在执掌IT部门的芭芭拉?库珀的领导和业务部门的推动下，丰田的数据管理策略开始了痛苦的升级过程。
经过八年的艰苦努力，丰田美国的汽车生产量增长了40%，人员仅增加了3%。
这为它的母公司丰田汽车在业界创造了最大的利润率，使它在股票市场上也长盛不衰。
这其中一个重要的原因，就是丰田的商务智能系统发挥了独得的作用。
丰田经过对Essbase(Hyperion的智能商务平台)还是Red Brick的讨论后，项目实施负责人库珀最后决定使用Oracle数据库和Essbase软件，并很快把该软件融入到Hyperion(海波龙)的智能商务平台中。
这一方案在公司实施以后立刻见效。
有一天，一名分析人员发现丰田从某个铁路货运场提取车辆时被收取了两次费用。
问题出在运送车辆的列车被扫描登记了两次，在这以前，这是一个难以避免的错误。
但是，这次被商务智能系统发现了。
由于这套新的智能管理系统具有仪表盘特性，可以帮助管理人员发现业务部门的热点内容，深入确定问题所在。
因此，列车被重复扫描登记的情况被发现了。
“发现这个重复扫描信息，在一夜之间就为丰田节省了80万美元。
BW、BI简介
如何将企业关键指标 更直观的展现以便管 理层更好地做出决策？
如何自助地基于业务 数据回答具体的分析 问题，并分享开来？
如何从历史数据中发 现趋势并做出更好的 预测？
如何迅速找到业务分 析问题的答案？
Crystal Reports
Dashboards
Web Intelligence
Analysis
Business Objects Explorer
Primary Operation Level of Analysis Amount of data per transaction Type of data Timeliness of data Updates to data Update Low Very small Detailed Must be current Frequently
InfoCube
InfoCube为多维数据分析提供数据 包括2种类型的信息对象 Key figures (关键指标) Characteristics (特性)
最多由一个事实表和16个维表组成
3 个维表已经被 SAP预定义
Time (时间) Unit (单位) Info package (信息包)
OLTP System
Data extract
Data extract
一．商务智能简介 二．SAP BW简介 三．SAP BI简介
目录
SAP BI工具综述
Dashboards Reporting
Interactive Analysis
OLAP Analysis Data Exploration
如何将数据转化成格式 精准的企业报告？
100,000 $ …
商务智能案例
商务智能案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具对企业内部和外部的数据进行分析，从而提供决策支持的一种信息化技术。
随着信息化时代的到来，商务智能在企业管理中的作用越来越受到重视。
下面将通过几个实际案例，来探讨商务智能在不同行业中的应用。
首先，我们来看一个零售行业的案例。
某零售企业通过商务智能系统对销售数据进行分析，发现某款产品在特定季节和地区的销量异常突出。
通过进一步分析，发现这一现象与当地的气候和消费习惯有关。
基于这一发现，企业调整了产品的上架时间和地区分布，从而有效提升了销售额。
其次，我们来看一个金融行业的案例。
一家银行通过商务智能系统对客户的贷款申请数据进行分析，发现信用评分较低的客户往往违约率较高。
基于这一发现，银行调整了贷款审批流程，加强了对信用较低客户的审核，有效降低了不良贷款率，提升了贷款业务的盈利能力。
另外，我们再来看一个制造业的案例。
某制造企业通过商务智能系统对生产数据进行分析，发现某个工序的产能利用率较低，成本较高。
通过进一步分析，发现这一现象与设备故障率和人员技能水平有关。
企业随后进行了设备维护和员工培训，从而提升了该工序的产能利用率，降低了生产成本。
最后，我们来看一个互联网行业的案例。
一家电商企业通过商务智能系统对用户行为数据进行分析，发现某个产品的点击量较高，但转化率较低。
通过进一步分析，发现这一现象与产品描述和页面布局有关。
企业随后优化了产品描述和页面布局，从而提升了该产品的转化率，增加了销售额。
通过以上案例的介绍，我们可以看到商务智能在不同行业中的应用场景各异，但都发挥了重要的作用。
商务智能系统通过对数据的深度分析，帮助企业发现了隐藏在数据背后的规律和价值，为企业的决策提供了有力支持。
因此，商务智能已经成为现代企业管理中不可或缺的重要工具，对企业的发展起到了至关重要的作用。
随着技术的不断进步，商务智能系统的应用范围和深度将会进一步扩大，为企业带来更多的发展机遇。
商业智能技术的应用案例
商业智能技术的应用案例商业智能技术，或称为商业智能（Business Intelligence，BI），是指利用数据分析、数据挖掘等技术，为企业和组织提供决策支持的一种技术及应用。
商业智能技术的应用案例，并不仅局限于特定行业，而是广泛应用于各种类型的企业和组织，也不仅仅是针对外部市场和客户，还包括对内部运营和管理等方面。
以下是几个不同领域的商业智能技术应用案例：1. 零售业：利用商业智能技术，零售企业可以实时掌握自己的库存情况，反应客户对产品的反馈和供需情况等。
通过数据分析，明确客户的消费习惯，针对其特点进行营销策划和销售优化，提升客户黏性和满意度。
如西班牙零售巨头Inditex集团旗下Fast Retailing公司，便成功运用商业智能技术来实现智慧供应链管理，并实现全球化管理和核心业务的数字化升级。
2. 金融业：银行和保险业等金融机构，可以通过商业智能技术，分析客户的风险偏好、信用评估等关键数据，来实现更精准的量化风险控制和风险防范。
同时，金融机构也可利用商业智能技术，分析投资组合、市场趋势等数据，帮助投资管理人员做出更高效的决策。
如摩根士丹利就在其资管业务中应用商业智能技术，以提升客户服务水平和转型升级业务模式。
3. 制造业：制造业中，商业智能技术可用于提高生产效率和品质控制，精准管理供应链和库存，降低成本和风险。
如日本多元化制造商松下公司，在其工厂中引入商业智能技术，实现了在大量生产数据的智能分析和管理，提高了产品质量的稳定性和量产率。
4. 医疗业：商业智能技术在医疗行业中的应用，可以帮助医疗机构提高医疗资源的配置和利用效率，提高患者医疗体验和治疗质量。
如美国医疗科技公司Medtronic，通过数据分析病患临床指标和医疗设备参数，实现了全球糖尿病自动化治疗方案。
商业智能技术的应用案例还远不止以上几个领域，它已经成为现代企业发展和经营决策的重要工具。
商业智能技术的不断创新和发展，将为各行各业创造更多价值和机遇。
零售业数据分析与商业智能应用考核试卷
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在零售业中，销售额与去年同期相比的增长率称为______。
（____）
2.顾客购买商品时，商场提供的超出正常售价的折扣称为______。
（____）
3.在商业智能（BI）中，将数据从原始形式转换为易于理解的形式的过程称为______。
D.商业智能
（____）
17.以下哪个模型属于分类模型？
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.决策树模型
D.聚类模型
（____）
18.在零售业中，以下哪个指标用于衡量商品的销售速度？
A.库存周转率
B.平均库存周转天数
C.存货积压率
D.销售增长率
（____）
19.以下哪个工具不属于大数据处理工具？
A. Hadoop
零售业数据分析与商业智能应用考核试卷
考生姓名：__________答题日期：_______年__月__日得分：_________判卷人：_________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.零售数据分析中最常用的A/B测试是指？
B. Spark
C. Flink
D. MySQL
（____）
20.在零售业中，以下哪个环节最适合使用人工智能技术？
A.客户服务
B.仓储管理
C.供应链管理
D.销售预测
（____）
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.零售业数据分析中可以用来衡量销售绩效的指标有哪些？
BIEE基础知识介绍
BIEE基础知识介绍目录1. 内容概要 (2)2. BIEE的架构与组件 (2)2.1 核心组件介绍 (4)2.1.1 数据接入与处理 (5)2.1.2 数据转换与清洗 (7)2.1.3 数据存储与分布 (8)2.2 高级特性 (10)2.2.1 数据流编排与ESB (11)2.2.2 实时数据处理与流计算 (13)2.2.3 数据质量与管理 (15)3. BIEE在数据治理中的应用场景 (16)3.1 数据整合与统一存储 (17)3.2 数据质量控制与监控 (19)3.3 数据一致性与同步维护 (20)3.4 数据安全和隐私保护 (22)4. BIEE的部署与迁移策略 (23)4.1 部署规划和选择 (24)4.2 数据迁移步骤与工具 (25)4.3 性能调优与优化建议 (27)5. BIEE最佳实践与使用技巧 (28)5.1 高效的数据设计和模型 (30)5.2 数据源连接与管理 (31)5.3 交流协作工具与文档管理 (33)6. 案例研究与行业应用实例 (35)6.1 金融行业案例分析 (36)6.2 零售业数据整合应用 (38)6.3 大数据分析与商业智能集成 (40)7. 问题解析与常见故障排除 (41)7.1 数据转换错误处理 (42)7.2 性能瓶颈识别与优化 (43)7.3 兼容性问题与技术选型 (46)1. 内容概要本文档旨在为希望了解商业智能（BI）引擎（Business Intelligence Engine, BIEE）的读者提供一个全面的基础知识介绍。
BIEE是一个强大的数据处理和分析平台，广泛应用于企业级的决策支持、数据可视化和报告生成。
文档将覆盖BIEE的核心概念、组件、主要功能以及如何使用该平台来帮助组织和个人做出更明智的业务决策。
通过本指南，您将了解BIEE的工作原理、其与传统BI解决方案的区别，以及IT专业人士和业务分析师如何有效地部署和使用它。
2. BIEE的架构与组件Oracle BI Enterprise Edition (BIEE)基于强大而灵活的架构，旨在提供高效、可扩展的企业级数据分析解决方案.Oracle BI Answers:基于Web的BI分析和工具。
BI需求解析总结计划
某零售公司BI 项目需求剖析书目录错误 ! 不决义书签。
目录 .................................................................一、序言.....................................................错误 ! 不决义书签。
1.定义.....................................................错误 ! 不决义书签。
2.用途.....................................................错误 ! 不决义书签。
二、BI 项目二期建设目标.......................................错误 ! 不决义书签。
1.系统的功能系统结构概括 ...................................错误 ! 不决义书签。
2.整体功能系统结构说明.....................................错误 ! 不决义书签。
1)平时业务报表 .........................................错误 ! 不决义书签。
定制脱机报表 .............................错误 ! 不决义书签。
联机报表查问 .............................错误 ! 不决义书签。
2)业务探究式剖析（OLAP） ...............................错误 ! 不决义书签。
3)KPI 指标剖析报告......................................错误 ! 不决义书签。
3.系统流程 .................................................错误 ! 不决义书签。
零售业数据挖掘与商业智能应用考核试卷
B.时间序列分析
C.聚类分析
D.关联规则
14.在商业智能应用中，以下哪些指标与客户细分相关？（）
A.年龄
B.收入水平
C.购买习惯
D.地理位置
15.以下哪些是零售业中常用的数据分析方法？（）
A. A/B测试
B.多变量分析
C.假设检验
D.数据挖掘
16.以下哪些工具可以用于零售业的商业智能分析？（）
A. QlikView
B. Cognos
C. D3.js
D. MATLAB
17.在零售业中，以下哪些因素可能会影响商品推荐系统的效果？（）
A.数据的准确性
B.推荐算法的复杂性
C.顾客的个性化需求
D.商品的更新速度
18.以下哪些是零售商在数据挖掘时可能关注的市场指标？（）
A.市场份额
B.竞争对手分析
C.市场趋势
A.客户细分
B.商品库存管理
C.供应链优化
D.市场趋势预测
2.以下哪种不属于商业智能（BI）工具？（）
A.数据仓库
B.数据可视化
C.机器学习
D. SQL查询
3.在零售业中，RFM模型主要用于？（）
A.客户关系管理
B.库存管理
C.价格策略制定
D.销售渠道选择
4.以下哪个不是数据挖掘的主要任务？（）
A.预测建模
6.以下哪个技术不属于数据挖掘技术？（）
A.决策树
B.神经网络
C.主成分分析
D.云计算
7.在零售业数据挖掘中，用于预测客户未来购买行为的模型是？（）
A.回归模型
B.分类模型
C.聚类模型
D.关联规则模型
8.以下哪项不是数据仓库的主要特点？（）
2024年BI软件市场分析现状
2024年BI软件市场分析现状1. 引言商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部数据的收集、处理、分析和展示，帮助企业管理者做出决策的一套技术和工具。
BI软件作为商业智能的重要组成部分，在当前数据驱动的商业环境中扮演着越来越重要的角色。
本文将对BI软件市场的现状进行分析。
2. BI软件市场概述随着互联网的普及和大数据技术的发展，BI软件市场逐渐壮大。
根据市场研究机构的数据，全球BI软件市场在过去几年保持了稳步增长的态势。
目前，BI软件市场被广泛应用于各个行业，包括金融、制造、零售等。
3. BI软件市场竞争格局目前，BI软件市场存在着激烈的竞争。
市场上有多家知名的BI软件供应商，如微软、IBM、SAP等。
这些厂商都提供了功能强大、灵活易用的BI软件解决方案。
此外，还有一些新兴的BI软件厂商，通过创新的技术和商业模式，不断挑战传统厂商的地位。
4. BI软件市场发展趋势4.1 人工智能技术的应用人工智能技术在BI软件中的应用越来越广泛。
通过将机器学习和自然语言处理等技术应用于BI软件，可以提高数据处理和分析的效率，帮助用户更快地获取有价值的信息。
4.2 移动化趋势随着移动设备的普及，移动BI也成为了市场上的一个热点。
越来越多的BI软件供应商开始提供基于移动设备的应用程序，让用户能够随时随地访问和使用BI软件，提高工作效率。
4.3 数据可视化的重要性数据可视化在BI软件中扮演着重要的角色。
通过将数据以图表、仪表盘等形式呈现，可以帮助用户更直观地理解和分析数据，支持决策过程。
4.4 云计算的兴起云计算技术的发展为BI软件的应用和推广提供了便利。
越来越多的BI软件供应商开始提供云端部署的解决方案，使得用户无需繁琐的安装和维护工作，即可快速使用BI软件。
5. BI软件市场挑战与机遇5.1 数据质量问题在BI软件的应用过程中，数据质量是一个重要的问题。
不同数据源的质量参差不齐，数据清洗和整合工作也面临着挑战。
BI需求分析【范本模板】
某零售集团BI项目需求分析书目录目录 (2)一、前言 (5)1。
定义 (5)2。
用途 (5)二、BI项目二期建设目标 (5)1。
系统的功能体系结构概述 (5)2. 总体功能体系结构说明 (6)1) 日常业务报表 (8)➢定制脱机报表 (8)➢联机报表查询 (8)2）业务探索式分析(OLAP） (8)3）KPI指标分析报告 (9)3。
系统流程 (10)1) 系统总体流程 (10)2) 日常业务报表处理流程 (11)3) 业务探索式分析（OLAP）处理流程 (12)4。
数据说明 (12)1）总体数据说明 (12)2）系统数据来源详细说明 (14)3) 日常业务报表分析处理数据说明 (14)4) 业务探索式分析OLAP处理数据说明 (14)5. 系统界面基本形式 (15)三、某零售集团BI系统运行环境 (15)1. 软件环境 (15)1）软件环境配置图 (15)2) 软件环境配置说明 (16)➢客户端软件 (16)➢BI应用 (16)➢中间件 (16)➢数据库管理系统 (17)➢操作系统 (17)2. 网络与服务器环境 (17)1）网络与服务器配置图 (17)2）网络与服务器配置说明 (18)➢某零售集团信息仓库ODS服务器配置 (19)➢某零售集团信息仓库OLAP服务器配置 (20)➢某零售集团信息仓库Web应用服务器配置 (21)四、某零售集团BI项目需求分析的任务概述 (21)1。
对一期需求业务的重新整理、归类、筛选和补充 (22)2. 跨业态商流、物流分析 (22)3。
决策支持系统 (22)4. 数据交换平台 (22)五、某零售集团BI项目需求分析的对象 (23)1. 区域/业态 (23)1）中等超市业态子公司主题分析 (23)➢运营分析 (23)➢商品分析 (24)◆合同 (24)◆订货 (24)◆销售 (24)◆旬报 (24)◆供应商 (24)◆品类KPI指标 (24)◆品类组KPI监控 (24)◆品类组业绩监控 (24)➢供应商分析 (24)◆供应商基本查询 (24)◆供应商供应结构分析 (24)◆供应商供货能力分析 (24)◆供应商销售分析 (24)◆供应商库存分析 (24)◆供应商贡献度分析（KPI） (24)2）加盟店分析 (24)◆进货分析 (25)◆销售分析 (25)◆库存分析 (25)◆要货分析 (25)3) 大卖场业态子公司主题分析（将来纳入) (25)4) 便利店业态子公司便利主题分析（将来纳入） (25)5) 江苏分公司主题分析(将来纳入） (25)6）浙江分公司主题分析（将来纳入） (25)2. 跨业态商品分析 (25)1) 定牌商品主题 (25)➢销售主题 (25)➢库存主题 (25)➢定牌商品结构分析 (25)➢定牌商品供货能力分析 (25)➢定牌商品贡献度分析（KPI） (25)2) 联合采购商品主题 (25)➢供应商主题 (25)➢库存主题 (25)➢销售主题 (25)➢联合采购效果评估（KPI) (25)3）生鲜商品主题 (25)➢销售统计报表 (25)➢销售跟踪报表 (25)3。
零售企业BI应用的前景透析——基于PEST分析的趋势预测
企 业 都 将 商 业 智 能 化 与 信 息 系 统 两 者 相 结 合 ， 例 如 ： 联 想 公 司 在 制 造 与
随 着 我 国 信 息 化 硬 件 建 设 的 逐 渐
完善 ，企业越发 重视信 息 “ 件” ， 软
部 分 为 企 业 的 内 部 数 据 ， 如 业 务 系
有 升 值 空 问 、 哪 些 品 类 已 经达 到 市 场
重 硬 件 富 丽 堂 皇 的 时 候 ， 而 软 件 还 停
留 在 “ 饰 ” 层 面 上 ，这 样 的 经 营 是 装
非 常 危 险 的 。 不 过 从 另外 一 个 角 度 来
分 析 ，Ｂ 不 能 够 走 入 商 场 经 营 者 的 日 Ｉ
和 供 应 商 信 息 、 企 业 竞 争 对 手 的 数
据 、 行 业 数 据 统 计 预 测 评 以 及 来 自与
行 业 相 关 的 其 他 外 部 环 境 中的 各 种 统
计数 据 。
术 层和 战 略 层 。
很 广 ，涵 盖 了 企 业 所 有 涉 及 到 信 息 交 换 的 数 据 载 体 ，可 以 分 为 两 个 部 分 ：
以 用 于 预 测 的 知 识 。 基 于 ＢＩ 理 性 的 数 据 分 析 ，联 想 在 ２ ０ 年 做 出 了 对 ０５
估 。 可 以 分 为 个 层 面 ：操 作 层 、战 三
Ｉｔｌｇ ｎ ｅ ｎ ｅｌ ｅ ｃ ）通 常 被 定 义 为 将 企 业 中 ｉ
原 有 的 海 量 数 据 转 化 为 可 以 应 用 的 知 识 ，从 而 进 一 步 帮 助 企 业 做 出 适 合 业 务 发 展 与 经 营决 策 的 工具 。 通 常 所 谈 的 企 业 数 据 包 括 的 方 面
bi最新案例
bi最新案例BI最新案例。
随着信息化时代的到来，数据分析和商业智能（BI）在企业中的应用越来越广泛。
通过对海量数据的深度挖掘和分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求，从而做出更加精准的决策。
下面我们就来看一些最新的BI案例，了解BI在不同行业中的应用和效果。
首先，我们来看一家电商企业的案例。
该企业利用BI工具对用户行为数据进行分析，发现了用户在购物过程中的偏好和习惯。
通过对用户行为的深度挖掘，企业可以更好地了解用户的购物路径和决策过程，从而为用户提供更加个性化的推荐和服务。
通过BI工具的应用，该电商企业成功提升了用户的购物体验，提高了用户的留存率和购买转化率。
其次，我们来看一家金融机构的案例。
该金融机构利用BI工具对客户的信用数据和交易数据进行分析，发现了一些潜在的信用风险和欺诈行为。
通过对大数据的分析，金融机构可以更加及时地发现和应对风险，保障客户的资金安全和交易稳定。
通过BI工具的应用，该金融机构成功降低了信用风险和欺诈率，提升了客户的信任度和满意度。
再来看一家制造企业的案例。
该制造企业利用BI工具对生产数据和供应链数据进行分析，发现了一些生产效率低下和供应链断点的问题。
通过对数据的深度挖掘，企业可以更加全面地了解生产环节和供应链的瓶颈，从而优化生产流程和供应链管理。
通过BI工具的应用，该制造企业成功提升了生产效率和供应链的稳定性，降低了生产成本和供应风险。
最后，我们来看一家零售企业的案例。
该零售企业利用BI工具对销售数据和库存数据进行分析，发现了一些产品的销售热度和库存周转率不平衡的问题。
通过对数据的分析，企业可以更加精准地预测市场需求和产品供应，从而避免了库存积压和产品滞销的问题。
通过BI工具的应用，该零售企业成功提高了产品的销售效率和库存周转率，降低了库存成本和销售风险。
通过以上案例的介绍，我们可以看到BI在不同行业中的应用和效果。
通过对海量数据的深度挖掘和分析，企业可以更加全面地了解市场和客户，从而做出更加精准的决策，提升企业的竞争力和盈利能力。
BI的名词解释
BI的名词解释BI（Business Intelligence），即商业智能，是指通过系统地收集、整理、分析和展现企业内部和外部数据，以支持企业决策制定、战略规划和业务运营的一种管理理念和分析工具。
BI的核心目的是帮助企业在激烈的市场竞争中获取竞争优势，提高运营效率和决策质量。
BI的基本概念和应用范围BI的名词解释可能需要从多个方面来阐述，首先可以从BI的基本概念出发，简要介绍BI的含义和作用。
随着信息技术的不断发展，企业内部和外部数据的规模和复杂度呈指数级增长。
BI的提出与发展就是为了解决这一问题。
BI通过利用数据仓库和数据挖掘等技术手段，从大数据中提取有价值的信息并进行分析与展示，帮助企业管理者进行决策和规划，提高企业的竞争力。
其次，可以探讨BI的应用范围。
BI可应用于各行各业，包括传统制造业、金融服务业、零售业、物流业等，甚至还可以应用于政府、医疗、教育等非盈利领域。
BI的应用范围广泛，可以覆盖从企业级决策到个人工作中的各个层级，帮助用户实现各种目标。
BI的关键技术及其作用要深入理解BI，需要了解一些关键的技术和工具。
在BI领域中，有许多工具和技术可以实现数据的提取、转换、分析和可视化展示。
这些技术包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、报表和仪表盘等。
数据仓库是BI中的核心技术之一。
它是一个用于集成、存储、管理和分析企业数据的数据库系统。
数据仓库的建立可以帮助企业将散乱的数据整合在一个统一的平台上，方便数据分析和决策制定。
数据仓库可以从企业内部各个业务系统中收集数据，并将其按照规定的格式进行存储和处理。
数据挖掘是BI中的另一个关键技术。
它利用各种算法和模型，从大规模的数据集中挖掘隐藏的模式、规律和关联性。
数据挖掘技术可以帮助企业发现客户需求、市场趋势、消费者行为等信息，为企业提供决策支持。
数据可视化是BI中的重要环节之一。
通过数据可视化，使用者可以通过直观的图表、图形和仪表盘来分析和理解数据。
- 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)。
电子商务行业对BI的需求
首要需求是“快速响应顾客需求的改变”。
“预测市场的能力”（38%）及“提升顾客忠诚度与回购率”（38%）
BI最常见的应用就是辅助建立信息中心，通过BI来产生各种工作报表和分析报表。
常见的分析有：
1. 销售分析：主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。
这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的，老总们虽然知道他们非常有用，但由于无法得到，使得这些指标的地位也若有若无。
直到BI技术出现之后，这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。
2. 商品分析：商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。
主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。
通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。
3. 顾客分析：顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。
例如，如果将顾客简单地分成富人和穷人，那么什么人是富人，什么人是穷人呢?实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分，没有推行会员卡的，可通过小票每单金额来假设。
比如大于100元的我们认为是富人，小于100元的我们认为是穷人。
好了，现在老总需要知道很多事情了，比如，富人和穷人各喜欢什么样的商品;富人和穷人的购物时间各是什么时候;自己的商圈里是富人多还是穷人多;富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大;富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等。
此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。
5. 人员分析：通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标(销售指标为主，毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。
主要分析主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。