复旦商务智能概论3在线分析处理
《商务智能》考试复习内容 (含答案)
闭卷考试，时间120分钟，五种题型：选择题（10分）、判断题（10分）、名词解释题（30分）、简答题（30分）、论述题（20分）第1章商务智能基本知识（1）商务智能的概念、价值、驱动力。
概念：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力-王茁专著《三位一体的商务智能》. IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。
价值：To support decision making at all levels of business management based on the facts and (scientific) predictions of current and future business situations that are obtained from intelligent analysis of historical business data.支持各级决策基于事实和商业管理的(科学)的预测当前和未来的业务情况下获得历史业务数据的智能分析。
Business decisions made with BI support are more-Correct 恰当-Accurate 准确-Objective 客观-Timely 及时驱动力：在商务智能背后有一些商业驱动力，例如：增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。
管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求。
（2）商务智能系统的功能、主要工具。
功能：在商务智能背后有一些商业驱动力，例如：增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。
管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求。
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
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。
商务智能之OLAP
商务智能之OLAPOLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策。
上面是OLAP的一些不同的解释，本文将从以下几个方面介绍OLAP。
◆开源OLAP引擎：Mondrian快速入门◆OLAP的基本概念◆OLAP的特点◆OLAP的操作◆OLAP的分类一、开源OLAP引擎：Mondrian快速入门先介绍一个OLAP的引擎Mondrian的使用，然后再根据这个实例来介绍整个的OLAP。
（1）运行示例，最新版本下载地址：/project/mondrian/mondrian/mondrian-3.1.6.133 64/mondrian-3.1.6.13364.zip解压。
找到lib目录下面的mondrian.war，将其复制到Tomcat下面运行。
输入：http://localhost:8080/mondrian/可以看到Mondrian的界面，点击其中的Mondrian Examples可以看到相应的示例。
界面如下：（2）实现自己的OLAP分析。
1、创建数据库（MySQL），为简单这里只创建了一张表，对于维度和事实表我们在逻辑里面区分。
模拟数据自行添加。
CREATE TABLE `person` (`userid` varchar(100) ,`department` varchar(100) ,`username` varchar(100),`sex` varchar(100) ,`nationality` varchar(100),`post` varchar(100),`zyjslb` varchar(100),`zyjsdj` varchar(100) ,`zhixi` varchar(100),`xueli` varchar(100) ,`age` int(10) ,PRIMARY KEY (`userid`))2、创建数据立文体（CUBE）。
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。
商务智能与数据挖掘商务智能概论
处理 信息
Receiver
•一个人的垃圾（数据）是另一个人的and purpose
•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。数据
是信息的载体, 信息是对数据的解释。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 8/54)
70% of employee time spent searching for relevant information
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 9/54)
9 2020/3/21
Most Business Users Don’t Have Confidence in Info!
– 商务智能技术可以分析结构化数据、半结构化数据以及非结构化 数据、静态的历史数据和动态数据流等各种类型的数据。
《商务智能与数据挖掘》
第1章 商务智能概论 ( 6/54)
6 2020/3/21
数据：符号、事实和数字
π
How are You?
Happy New Year!
事物运动 记录 数据
解释 信息
智能型企业表现为反应迅速、适应顾客变化的需要和采取 正确的顾客解决方案。
《商务智能与数据挖掘》
随机应变！
第1章 商务智能概论 ( 5/54)
5 2020/3/21
数据
数据
– 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。
虽然数据是宝贵的财富，然而许多公司并不能充分利用这种财富，因为信息隐藏在数据中，并 不易识别。
为了在竞争中占得优势地位，必须识别和应用隐藏在所收集的数据中的信息。
商务智能系统
➢从技术角度看，商务智能是以企业中的数据仓库为 基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上 决策人员的专业知识，从根本上帮助公司把运营数 据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识）， 并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传 递给恰当的人的过程。
➢从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活 动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高 质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基 本功能包括个性化的信息分析、预测和辅助决策。
从商务智能系统的循环流程中可以看出，数据仓库、 OLAP （On-Line Analytical Processing：联机分析处理）和数 据挖掘（Data Mining）是其主要的技术支柱：
➢数据仓库是处理海量数据的基础，存储按照商务智能要求 重新组织的来自业务系统的数据；
➢联机分析处理不仅进行数据汇总/聚集，同时还提供切片、 切块、下钻、上钻和旋转等数据分析功能，用户可以方便 地对海量数据进行多维分析；
1 外部数据源通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流 入BI循环（包含有关客户、供应商、竞争对手、产 品以及企业本身的信息）；
2 进入数据仓库/数据集市等数据存储部分——对加 入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数 据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据 格式和质量标准；将其存储在中央存储库中（充当 中央存储库的可以是关系型数据库或者多维数据 库），数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的 核心组成部分；
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。
南开17春学期《商务智能方法和技术》在线作业-免费答案
17秋18春学期《商务智能方法与技术》在线作业一、单选题（共 12 道试题，共 24 分。
）1. （）是基于网页内容或其描述中抽取知识的过程A. 内容挖掘B. 结构挖掘C. 个性挖掘D. 使用(日志)挖掘正确答案：A2. （）针对包括Web页面内容、页面结构和用户访问信息等在内的各种Web数据，应用数据挖掘方法发现有用的知识帮助人们从大量Web文档集中发现隐藏的模式A. 内容挖掘B. 结构挖掘C. 文本挖掘D. 使用挖掘正确答案：C3. ()是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。
A. 维B. 维的层次C. 维的成员D. 数据单元正确答案：A4. （）存储格式一般比较适合于需要总结数据的查询有较快的响应时间，同时基数据的量又比较大的场合。
A. ROLAPB. MOLAPC. HOLAPD. ServerOLAP正确答案：C5. （）是结构化、可以用语言、文字进行口头或书面表达的A. 显性知识B. 隐形知识C. 两者皆可D. 两者都不可正确答案：A6. （）就是对一个企业集体的知识与技能的捕获，是为增强组织的绩效而创造、获取和使用知识的过程A. 知识处理B. 知识创造C. 知识储存D. 知识管理正确答案：D7. 哪种数据库工具采用矩阵方式来存储数据。
A. 多维数据库工具（MOLAP）B. 关系型数据库工具（ROLAP）C. 桌面型数据库工具D. 都不是正确答案：A8. 知识和信息最主要的区别是A. 知识比信息重要B. 信息系统比知识系统昂贵C. 信息是某种事实而知识是某种经验D. 知识比信息更容易被组织正确答案：C9. 数据仓库的前端工具集中，哪个工具是通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、一致和交互性的存取，便于用户对数据进行深入的分析和观察。
A. 查询/报表工具B. 数据挖掘工具C. OLAP工具D. 前端开发工具正确答案：C10. 知识管理就是对信息的管理是哪个知识管理学派的说法（）A. 行为学派B. 技术学派C. 管理学派D. 综合学派正确答案：B11. OLAP分析属于哪种驱动型发现。
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。
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。
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。
商务智能原理与方法(第3版)——教学大纲、授课计划
《商务智能原理与方法（第3版）》教学大纲一、课程信息课程名称：商务智能原理与方法（第3版）课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分，4先修课程：无选用教材：《商务智能原理与方法（第3版）》，陈国青、卫强、张瑾主编，2023年，电子工业出版社教材。
适用专业：本课程既可以作为高等学校信息管理与信息系统、大数据管理与应用、电子商务、管理科学与工程以及工商管理、计算机应用等相关学科专业的高年级本科生和研究生的专业课，也可以作为财经类或其他工程类专业学生的专业课/选修课，还可以为社会各领域信息化培训和相关管理决策人员提供参考。
课程负责人：二、课程简介该课程旨在把握前沿趋势，以基础篇、方法篇、专题篇三大板块的形式，为学生提供一个技术与管理的融合视角，介绍和阐释商务智能领域的主要知识内涵，包括面向管理决策的商务智能基本原理、主流方法、应用情境和发展前景，帮助学生理解如何通过商务智能进行大数据/人工智能分析和赋能，从而提升组织和个体的核心能力及其竞争优势。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“V”或"1”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定六、学生学习建议(-)学习方法建议1通过开展课堂讨论、实践活动，增强的团队交流能力，学会如何与他人合作、沟通、协调等等。
2.通过思考，加深自己的兴趣，巩固知识点。
3.进行练习和实践，提高自己的技能和应用能力，加深对知识的理解和记忆。
(-)学生课外阅读叁考资料《商务智能原理与方法(第3版)》，陈国青、卫强、张瑾主编，2023年，电子工业出版社教材。
七、课程改革与建设本课程的主体构架，包括基础篇、方法篇、专题篇三大知识板块。
XXX《商务智能方法与技术》19秋期末考核作业资料答案
XXX《商务智能方法与技术》19秋期末考核作业资料答案题目】数据仓库系统的哪个部件负责将数据进行清洗、转换和整合，以保证数据的一致性和准确性？A.数据集成部件B.元数据管理部件C.查询和分析部件D.数据存储部件解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]本题参考答案是:A题目】商务智能的核心是什么？A.数据分析B.数据挖掘C.数据可视化D.数据集成解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]本题参考答案是:A题目】以下哪个不是商务智能系统的三层架构之一？A.数据挖掘层B.数据存储层C.数据分析层D.数据采集层解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]本题参考答案是:D题目】以下哪个不是数据仓库系统的四个基本特征之一？A.主题导向B.集成性C.时变性D.分布式解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]本题参考答案是:D题目】以下哪个不是数据挖掘的主要任务之一？A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.数据备份解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]本题参考答案是:D题目】以下哪个不是数据挖掘的应用场景之一？A.市场营销B.金融风险管理C.医学诊断D.人脸识别解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]本题参考答案是:D二、简答题(共5道试题,共20分)题目】什么是OLAP？其主要特征是什么？解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]参考答案：OLAP（Online Analytical Processing）是一种多维、动态、交互式的数据分析方法。
其主要特征包括快速性、多维性、可分析性和自由探索性。
题目】数据仓库系统的四层架构是什么？各层的作用是什么？解析：此题是必答题，根据所学知识，完成作业]参考答案：数据仓库系统的四层架构分别是数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层。
数据源层负责从各种数据源中采集数据；数据集成层负责将不同数据格式的源数据转换为数据仓库的数据格式；数据存储层负责存储数据，并保证数据的一致性和准确性；数据应用层负责提供各种数据分析和查询功能。
(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
商务智能系统课程设计
商务智能系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解商务智能系统的基本概念、功能及其在商业决策中的作用；2. 学生能够掌握商务智能系统中数据挖掘、数据仓库、在线分析处理等关键技术；3. 学生能够了解商务智能系统在市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面的应用。
技能目标：1. 学生能够运用数据挖掘技术对大量数据进行有效分析，提取有价值的信息；2. 学生能够运用商务智能系统进行在线分析处理，为商业决策提供支持；3. 学生能够结合实际案例，设计并优化商务智能系统的应用方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对商务智能系统的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生具备批判性思维，学会从多角度分析问题，形成独立见解；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在小组讨论中发挥积极作用，共同解决问题。
本课程旨在帮助高年级学生深入理解商务智能系统的相关知识，提高其在实际应用中的技能水平。
结合学生特点和教学要求，课程目标具体、可衡量，为教学设计和评估提供明确依据。
通过本课程的学习，学生将能够掌握商务智能系统的核心知识，具备实际应用能力，并在情感态度价值观方面得到全面发展。
二、教学内容1. 商务智能系统基本概念- 商务智能系统的定义与功能- 商务智能系统的演变与发展趋势2. 商务智能系统关键技术- 数据仓库的构建与管理- 数据挖掘的算法与应用- 在线分析处理技术3. 商务智能系统应用案例分析- 市场营销策略优化- 客户关系管理- 供应链优化与库存管理4. 商务智能系统应用方案设计- 需求分析- 系统设计- 系统实施与评估教学内容依据课程目标进行选择和组织，确保科学性和系统性。
教学大纲明确如下：第一周：商务智能系统基本概念第二周：数据仓库的构建与管理第三周：数据挖掘的算法与应用第四周：在线分析处理技术第五周：市场营销策略优化案例分析第六周：客户关系管理案例分析第七周：供应链优化与库存管理案例分析第八周：商务智能系统应用方案设计教学内容与课本紧密关联，涵盖商务智能系统的核心知识。
- 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)。
2020/11/14
复旦商务智能概论3在线分析处理
OLAP发展背景
n 60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进 了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件 方式存储)。1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为 OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对 大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。 用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结 果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此， E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
东西 北北
冰 50 60 箱
彩 40 70 电
空 90 120 调
n 多维数据库中综合数据的存放
冰箱 彩电 空调 总和
东北 50 40 90 180
西北 60 70 120 250
华北 100 80 140 320
总和 210 190 350 750
- 关系表中综合数据的存放
华
产品名称 地区
北
冰箱
东北
复旦商务智能概论3在线分析处理
IBM Cognos的钻取操作
图4.5 Cognos的钻取操作
复旦商务智能概论3在线分析处理
OLAP分类
OLAP
按照存储方式 ROLAP MOLAP HOLAP
按照处理地点 Server OLAP Client OLAP
Relational database
Cube
n OLAP是目前RDBMS不可缺少的功能，可以作为一个独立 的OLAP服务器实现，也可以集成在RDBMS中。
复旦商务智能概论3在线分析处理
什么是OLAP？
n 定义1 ：OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访 问和分析。通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快 速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行 深入观察。
复旦商务智能概论3在线分析处理
OLAP多维数据结构
n 超立方结构(Hypercube) 多维数据集
n 立方体或超立方结构指用三维或更多的维数来 描述一个对象,每个维彼此垂直。
n 数据的测量值发生在维的交叉点上,数据空间的 各个部分都有相同的维属性 (收缩超立方结构， 这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,并 可加入额外的分析维)。
在MOLAP中，不但把多维实视图在概念上看成一个超立方 体，而且在物理上把多维实视图组成一个多维数组，而不 象ROLAP以表的形式存储实视图。
在MOLAP中，维的属性值被映射成多维数组的下标值或下 标的范围，而总数据作为多维数组的值存储在数据的单元 中。
AP在节省存储空间、灵活性、与关系数据库保持一致 性等方面有明显的优势； MOLAP则在性能和管理的简便性 方面有其优点。
复旦商务智能概论3在线分析处理
客户种类数量分布多维立方
复旦商务智能概论3在线分析处理
OLAP操作
n Codd从可视化角度提出，主要基于统计的方法：
n 切片和切块(Slice and Dice) n 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。
维的成员：维的一个取值。是数据项 在某维中位置的描述。(“某年某月某 日”是在时间维上位置的描述)
多维数组：维和变量的组合表示。一 个多维数组可以表示为：(维1，维 2，…，维n，变量)。(时间，地区， 产品，销售额)
数据单元(单元格)：多维数组的取值。 (2000 年 1 月 ， 上 海 ， 笔 记 本 电 脑 ， $100000)
n 与多维数据库工具相比，关系型OLAP工具在数据库层次上有标准 的关系模型和标准的数据访问方式及其编程接口，工具与数据库 的互联性较好。
n 桌面型OLAP工具是指在微机环境下开发的支持简单多维分 析的用户工具，这些工具没有自己的数据存储，而把用户 提交的查询翻译成对数据源的查询，然后从数据源中提取 结果数据，并将这些结果数据合成最终的结果返回给客户。
n 信息性:不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统 应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
复旦商务智能概论3在线分析处理
OLAP工具的分类标准
n 分成多维数据库工具（MOLAP）、关系型数据库工具（ROLAP）和 桌面型数据库工具。
n 支持多维数据库工具的是多维数据库，而不是传统上的关系型数 据库，数据存储不采用传统关系模型所使用的记录及表等方式， 而采用矩阵（多维矩阵）方式来存储数据。
复旦商务智能概论3在线分析处理
切片、切块
复旦商务智能概论3在线分析处理
销售数据的4-D表示
复旦商务智能概论3在线分析处理
Dicing Example
Dicing: Filtering by AUS1+AUS2 and Wholesale
复旦商务智能概论3在线分析处理
Slicing Example
复旦商务智能概论3在线分析处理
ROLAP与MOLAP比较（续）
n MOLAP的查询速度比较快，但有下面限制： n 用多维数组实现多维实视图，需要很大的存储空间。在实际的数
据仓库中，每维的属性值个数可能数万。例如几万种产品、几万 个连锁店等。而实际的维数可能多达几十乃至几百。耗费的存储 空间相当可观，由此带来加载、维护等问题。 n 在多维数组中，很可能有些单元是空白的，如节假日商店不营业； 某些产品在某些地区不销售等。 n 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别， 不可能在RDBMS的基础上实现。
n 定义2 ：OLAP(联机分析处理) 是使分析人员、管理人员或执 行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正 为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一 致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技 术。(OLAP委员会的定义)
n OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需 求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是 多维数据分析工具的集合。
复旦商务智能概论3在线分析处理
OLAP特性
n 快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5 秒内对用户的大部分分析要求做出反应。客户/服务器体系结构 －两层或三层C/S结构。
n 可分析性:OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计 分析。
n 多维性:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维 视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。
n 钻取(Drill) n 钻 取 包 含 向 下 钻 取 (Drill-down) 和 向 上 钻 取 (Drill-up)/ 上 卷 (Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。
n 旋转(Rotate)/旋转(Pivot)
n 通过旋转可以得到不同视角的数据。
n 辅之于各种图形展示分析结果
复旦商务智能概论3在线分析处理
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
2020/11/14
复旦商务智能概论3在线分析处理
100
冰箱
西北
冰箱
华北
冰箱 80
彩电
总和 东北
彩电
西北
140
彩电
华北
彩电
总和
空调
东北
空调
西北
空调
华北
空调
总和
总和
东北
总和
西北
总和
华北
复旦商务智总能和概论3在线分总析和处理
销售量 50 60 100 210 40 70 80 190 90 120 140 350 180 250 320 750
ROLAP与MOLAP比较
ROLAP
HOLAP MOLAP
Microsoft SQL Server OLAP Service
复旦商务智能概论3在线分析处理
基于关系数据库的OLAP－ROLAP
n 用关系表达式描述多维概念－大量的关系表。 n 用星型模型、雪花模型构造维模型。
DB
基础数据 元数据 计算结果
SQL 多维综合引
存取
复旦商务智能概论3在线分析处理
国际体育用品公司的数据分析（2）
按地区划分的头盔销售数据
按地区和国家划分的头盔销售数据
复旦商务智能概论3在线分析处理
国际体育用品公司的数据分析（3）
按地区、国家和城市划分的头盔销售数据
山地车和头盔销售的比较
复旦商务智能概论3在线分析处理
Brio Enterprise丰富的钻取功能
Flat Files
Spreadsheets
复旦商务智能概论3在线分析处理
OLAP基本概念
维：是人们观察数据的特定角度，是 考虑问题时的一类属性 (时间维、地 理维等)。
维的层次：人们观察数据的某个特定 角度(即某个维)还可以存在细节程度 不同的各个描述方面(时间维：日期、 月份、季度、年)。
擎
多维 存取
多维 视图
DW
RDBMS服务器
关系型OLAP 服务器
客户
复旦商务智能概论3在线分析处理
MOLAP的多维立方体(Multicube)
基于多维数据库(MDDB)的OLAP－MOLAP
•OLAP服务器：存储OLAP服务软件和多维数据库 •MDDB存储：采用“超立方体”形式 •MDDB存取：多维操作
复旦商务智能概论3在线分析处理
MOLAP与ROLAP
复旦商务智能概论3在线分析处理
HOLAP的特点
n 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。