商务智能实验报告
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。
商务数据分析实验报告实验收获(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，商务数据分析在商业决策、市场预测、客户关系管理等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身在数据分析领域的技能，我们进行了一系列商务数据分析实验。
通过本次实验，我们不仅掌握了数据分析的基本方法，还深入了解了数据分析在商务领域的应用。
以下是本次实验的收获总结。
二、实验目的1. 熟悉商务数据分析的基本概念和常用工具；2. 学习运用数据分析方法解决实际问题；3. 提高团队协作能力和沟通能力；4. 培养批判性思维和创新能力。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据采集与处理2. 数据可视化3. 数据分析4. 商务应用案例分析四、实验收获1. 理论知识收获（1）熟悉了商务数据分析的基本概念，如数据采集、数据清洗、数据预处理、数据挖掘等；（2）了解了常用的数据分析工具，如Excel、Python、R、Tableau等；（3）掌握了数据可视化技巧，能够通过图表清晰地展示数据信息；（4）学习了数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、预测分析等。
2. 实践能力收获（1）通过实际操作，掌握了数据采集、处理、可视化和分析的方法；（2）运用所学知识解决实际问题，如通过数据分析发现市场趋势、预测销售业绩等；（3）提高了团队协作能力和沟通能力，学会了在团队中发挥自己的优势，共同完成任务；（4）培养了批判性思维和创新能力，能够从多个角度分析问题，提出解决方案。
3. 商务应用案例分析收获（1）通过分析真实案例，了解了数据分析在商务领域的广泛应用；（2）学习了如何将数据分析方法应用于实际业务场景，如客户细分、市场定位、产品优化等；（3）掌握了数据分析在提升企业竞争力、降低成本、提高效率等方面的作用；（4）拓展了视野，了解了国内外优秀企业在数据分析领域的实践经验和创新成果。
4. 个人成长收获（1）提高了自己的数据分析技能，为今后的职业发展奠定了基础；（2）培养了良好的学习习惯和解决问题的能力；（3）增强了自信心，相信自己能够应对各种挑战；（4）拓展了人际关系，结识了志同道合的朋友。
商务智能 上机实验报告2 运用商务智能理论对民航客户仿真数据进行分析
（商务智能）实验报告数据清洗：(1)将数据中的age列按照降序排列，由此观察航空公司客户的年龄分布情况结果：以age列按降序排列：由此可以看出客户会员中年龄最大的有92，最小的有还有57人没有登记年龄信息。
（2）双重排序：将数据以在gender列的基础上按FLIGHT_COUNT的条件进行排序，由此观察性别与飞行次数的关系（3）删除多余空白数据使用Data-select cases里的if condition is satisfied条件将会员卡号>0的数筛选出来，同时删除不满足条件的数2、数据选择：选择积分次数>0的数据，删除不满足条件的。
用Data-select cases 的if condition is satisfied3、数据转换：在EXCHANGE_COUNT>5条件下将EXPENSE_SUM_YR_1和EXPENSE_SUM_YR_2两列求和,即计算在积分兑换次数>5的条件下，第一年和第二年的总票价之和为多少并填在新增列sum中。
使用Tansform—computeinclude下的if case condition。
再进行数据清理，使用双重排序：再sum的基础上进行兑换次数排序4、数据集成：由于排序后的两列相隔较远，所以再将文件另存一份，进行数据横向集成，将exchange列置于sum列后，便于观察再进行change列和sum列双重排序结果：当兑换次数=6时,两年票价合计最小数为972，最大为132613；5、数据挖掘：进行数据选择，为模式评估作铺垫，研究sum列6、模式评估：系统进行数据分析系统的初始选择中值972和186954得到通过k-means方法得到的最后结果：46661.9和128012实验总结：实际应用时有不少问题，一个原因是我的分析能力太若，开始并知道需要分析什么，标，另一个原因在我确定分析目标时，却让我花了不少时间在对数据挖掘的数据清洗、集成、数据转换、数据选择、数据挖掘、模式评估这几个步骤里，可是在知识呈现里出现了问题，又由于时间有限我只好将数据简单的进行知识呈现分析。
商务智能概论
《商务智能概论》实验报告实验名称：数据仓库、关联分析操作实验姓名: 员亚亚3150521022李柯萌3150521019何鸿佳3150521017陈洁3150521015陈晓庆3150521016指导教师: 段刚龙实验日期: 2017-5-3精选文库一.实验目的与任务：1•了解关联分析算法的实际应用方法。
2 •创建“购物篮”关联分析数据表，挖掘关联模型。
二•实验时间：2学时 三•实验步骤：1 •创建“数据挖掘实验”数据库。
2. 在数据库中建立与“购物篮”相关的表（与实际相比，表的结构和内容作了适当简化）以及主键与参照约束:销售单表（销售单号，销售时间，收款员，其它） 销售单明细（销售单号，商品名称，销售数量，销售单价）3. 向各表中输入部分数据。
注意：输入的数据要有一定的代表性，不需要的数据可以不输 入。
4. 创建一个名称为“购物篮分析”的项目，并定义数据源、定义数据源视图。
5. 创建关联挖掘结构。
在“资源管理器”中选“挖掘机构”中的“新建挖掘结构”四、实验过程如下图所示为构建完成的数据库:二1 dbe 销e 单明细 细阁 同叉词 可編程性S*rvi C* 存储 安全t 生F 图所示为销售单表允详值ncba<10)。
然后按照提示操作。
-J 销售数实脸 *〜数据库关旅E三養齐I 一I 系蜒表 土精选文库如下图所示为销售单表的内容囲籍果屆消剧、销售車号销售时间收款员1E '1231匸仏越figf n7船2李S贵1{ V于时、彬安■lF；u D3&2017-(M^阿尔■_c i■ • H■ . . H■...刚护弘口徳福1j \III H-HIIII-IIIIIHI-IIIIIMIIItJ-—I断2们凤企BGD50李H1 Aa将大£]连扌0 RT町J3J-£9UdministT it orC2) master 00-00:00 9行如下图，为销售单明细表:列名►陆注33—销《数星销時单侑如下图为销售单明细表内容:数据类据rid^ar( 10)sit精选文库创建一个名称为“购物篮分析”的项目，并定义数据源、定义数据源视图。
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。
商务智能与数据挖掘实验报告
商务智能与数据挖掘实验报告课程：商务智能与数据挖掘地点:L2607时间：2012年5月13日==Summary ====Detailed Accuracy By Class ===0.8241Weighted Avg. 0.885 =Confusion Matrix === ab<—classifiedas 14 31 a = N 0 91 b = Y minNumObj 2345Correctly Classified Instances23 22 23 23 (8&4615%)(84.6154%)(8&4615%)(88.4615%)由上表，可知minNumObj 为2时，准确率最高。
根据测试数集，利用准确率最高的模型得到的结果:PrecisionRecall F-McasurcROC AreaClass1 0.824 0.903 0.892 N ().75 1 0.857 0.892 Y0.9130.8850.8870.892Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Kappa statistic Mean absolute error Root mean squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances 23 88.4615 % 311.5385 %0.7636 0.141 0.3255 30.7368 % 68.0307 % 26TP Rate 系统默认trees-J48决策树算法中minNumObj=2,得到如下结果FP Rate 0 ().176［制Weka Classifier Tree Visualizer: 11:22:13 ・ trees.J48 （旳帖02）［u> ］回j Tree View分析说明：在用J48对数据集进行分类时采用了10折交叉验证(Folds=10)来选择和评估模型，其中属性值有两个Y, No 一部分结果如下：Correctly Classified Instances 23 88.4615 %Incorrectly Classified Instances 3 11.5385 %===Confusion Matrix ==a b <— classified as14 31 a = N0 91 b = Y这个矩阵是说，原来是“Y”的实例，有14个被止确的预测为“Y”,有3个错误的预测成了原本是“NO”葩实例有0个被止确的预测成为“Y”，有9个正确的预测成了“N”。
商务智能实验报告
商务智能实验报告标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]《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：4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。
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%。
实验报告
实验一OLAP分析技术一、实验目的通过实验理解商务智能中的OLAP分析技术原理，通过设计掌握从业务数据库进行OLAP的使用方法。
二、实验内容1.熟悉OLAP工具的使用环境；2.掌握OLAP工具的操作方法。
三、实验步骤1.建立系统数据源连接在控制面板/管理工具/数据源 (ODBC)建立指向“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples\FoodMart 2000.mdb”的系统DSN。
2.启动 Analysis Manager3.建立数据库和数据源4.建立多维数据集5.编辑多维数据集6.设计存储和处理多维数据集7.浏览多维数据集数据1).在 Analysis Manager 树窗格中，右击“Sales”多维数据集，然后单击“浏览数据”命令。
2).出现多维数据集浏览器，如下图所示。
显示由多维数据集的一个维度和度量值组成的网格。
其它四个维度显示在浏览器的上方。
3)可以把浏览器的上方维度拖动到网格的中间替换网格中的维度4)通过展开“所有Time”和“1998”节点，然后单击“Quarter 1”，可以对网格中的数据进行筛选，使筛选出的数据为仅反映该季度情况的数字。
5) 双击网格中的‘＋’，可以深化数据。
6)完成后，单击“关闭”按钮关闭多维数据集浏览器。
实验二使用 Microsoft 聚集创建 OLAP 数据挖掘模型一、实验目的建立Microsoft 聚集数据挖掘模型。
二、实验内容（1）创建创建将客户群划分为逻辑段的数据挖掘模型（2）读取包含在各个聚集（客户段）中的信息三、实验步骤1.在Analysis Manager 树窗格中展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，然后单击“新建挖掘模型”命令。
2.在挖掘模型向导的“选择数据挖掘技术”步骤中，在“技术”框中单击“Microsoft 聚集”。
单击“下一步”按钮。
3.在“选择事例”步骤中的“维度”框中，选择“Customer”。
商业智能实验报告总结
一、实验背景与目的随着大数据时代的到来，商业智能（Business Intelligence，BI）技术在商业决策中的应用越来越广泛。
为了深入了解商业智能技术的应用原理和方法，我们开展了商业智能实验，旨在掌握商业智能的基本概念、技术框架、数据分析方法以及在实际商业场景中的应用。
本次实验的目的是：1. 了解商业智能的基本概念和体系结构；2. 掌握商业智能的数据处理、数据分析和数据可视化技术；3. 学习商业智能在实际商业场景中的应用案例；4. 提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
二、实验内容与步骤1. 实验内容本次实验主要分为以下几个部分：（1）商业智能概述：介绍商业智能的基本概念、发展历程、应用领域等；（2）商业智能技术框架：讲解商业智能的技术架构，包括数据仓库、数据挖掘、数据分析和数据可视化等；（3）商业智能数据分析方法：学习商业智能的数据分析方法，如聚类、关联规则、时间序列分析等；（4）商业智能应用案例：分析实际商业场景中的商业智能应用案例，如客户关系管理、供应链管理、市场预测等；（5）商业智能实践操作：利用实验平台进行商业智能实践操作，如数据采集、数据预处理、数据分析等。
2. 实验步骤（1）了解商业智能基本概念，掌握商业智能的技术框架；（2）学习商业智能的数据分析方法，如聚类、关联规则、时间序列分析等；（3）分析实际商业场景中的商业智能应用案例，总结经验教训；（4）利用实验平台进行商业智能实践操作，如数据采集、数据预处理、数据分析等；（5）撰写实验报告，总结实验过程中的心得体会。
三、实验结果与分析1. 商业智能概述通过学习，我们了解到商业智能是一种将数据转化为洞察力，进而指导商业决策的技术。
商业智能的应用领域广泛，如金融、零售、医疗、制造等。
2. 商业智能技术框架商业智能的技术框架主要包括以下几部分：（1）数据仓库：用于存储和管理企业内部和外部的数据；（2）数据挖掘：从数据仓库中提取有价值的信息，为决策提供支持；（3）数据分析：对挖掘出的信息进行深度分析，发现数据背后的规律；（4）数据可视化：将分析结果以图形、图表等形式直观展示，便于决策者理解。
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。
天津商业大学商务智能实验报告3
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
（5）指定表类型。
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。
商务智能实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，商务智能（Business Intelligence，BI）在企业中的应用越来越广泛。
商务智能通过收集、处理、分析和展示企业内部和外部的数据，为企业提供决策支持，帮助企业提高运营效率、降低成本、发现市场机会。
本实验旨在通过模拟商务智能系统的应用，让学生了解商务智能的基本原理、方法和技术，培养学生的数据分析能力。
二、实验目的1. 了解商务智能的基本概念、原理和方法。
2. 掌握商务智能系统的搭建、数据采集、处理和分析方法。
3. 培养学生运用商务智能技术解决实际问题的能力。
4. 提高学生的团队合作意识和沟通能力。
三、实验内容1. 商务智能系统搭建实验中，我们选择了某电商企业作为研究对象，搭建了一个商务智能系统。
系统包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示等模块。
2. 数据采集通过企业内部数据库、电商平台数据、社交媒体数据等多渠道采集数据，包括用户行为数据、交易数据、市场数据等。
3. 数据处理对采集到的原始数据进行清洗、整合、转换等操作，确保数据质量，为后续分析提供可靠依据。
4. 数据分析运用商务智能工具，对处理后的数据进行多维度分析，包括用户行为分析、市场趋势分析、产品分析等。
5. 数据展示通过可视化工具，将分析结果以图表、报告等形式展示，为企业决策提供有力支持。
四、实验过程1. 实验前期准备（1）明确实验目的，确定研究对象。
（2）了解商务智能相关理论知识，掌握相关工具和技能。
（3）组建实验团队，明确分工。
2. 实验实施（1）数据采集：通过企业内部数据库、电商平台数据、社交媒体数据等多渠道采集数据。
（2）数据处理：对采集到的原始数据进行清洗、整合、转换等操作。
（3）数据分析：运用商务智能工具，对处理后的数据进行多维度分析。
（4）数据展示：通过可视化工具，将分析结果以图表、报告等形式展示。
3. 实验总结实验过程中，我们遇到了以下问题：（1）数据采集困难：部分数据来源有限，数据质量参差不齐。
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商务智能实验报告
TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】
《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：4
指导教师：张大斌
实验时间：201611.10
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Telephone.sav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0.401和0.195，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。