数据挖掘1商务智能与数据挖掘概述精品PPT课件
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大数据时代的数据挖掘与商务智能(ppt 240页)
理论统计学 应用统计学
14
政治算术学派与国势学派
政治算术学派。最早的统计学源于17世纪英国。 其代表人物是威廉．配第(William Patty， 1623—1687年) 。政治算术学派主张用大量观察 和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的 主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。
国势学派。最早使用“统计学”这一术语的是
例如，性别（男、女），颜色（红、黄、 蓝）
可以用数字表示（编码），但数字只是 用作标签。编码的数值之间不存在有实 际意义的量的关系。
26
有序测度（Ordinal）
有序测度量化水平高于名义测度 变量编码不仅具有分类的作用，而且也
存在量的关系（等级或次序关系）。 例如，受教育程度（文盲半文盲1、小学
–例如，2008年全国各省市自治区的国内生产总值就 属于横截面数据。而“十一五”期间我国历年的国 内生产总值就属于时间序列数据。
面板数据：横截面数据与时间序列数据交织在 一起。
非结构化数据
33
面板数据
所谓“面板数据”也称为“平行数据”， 是指对不同时刻的截面个体作连续观测 所得到的多维时间序列数据。
大数据时代的 数据挖掘与商务智能
1
第三部分
基于统计的传统数据分析 技术
2
数据分析基本概念
统计学简介 测量与数据 数据来源 数据的类型 数据预处理技术
3
统计数据分析方法
描述统计 推断统计 常用统计分析软件
4
数学家的幽默
统计学家调侃数学家：你们不是说若Ｘ＝ Ｙ且Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗！那么想必你若 喜欢一个女孩，那么这个女孩喜欢的男生 你也喜欢吧？
中各单位普遍存在的事实进行大量观察 和综合分析。 变异性。总体各单位的特征表现存在着 差异，而且这些差异并不是事先可以预 知的。
14
政治算术学派与国势学派
政治算术学派。最早的统计学源于17世纪英国。 其代表人物是威廉．配第(William Patty， 1623—1687年) 。政治算术学派主张用大量观察 和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的 主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。
国势学派。最早使用“统计学”这一术语的是
例如，性别（男、女），颜色（红、黄、 蓝）
可以用数字表示（编码），但数字只是 用作标签。编码的数值之间不存在有实 际意义的量的关系。
26
有序测度（Ordinal）
有序测度量化水平高于名义测度 变量编码不仅具有分类的作用，而且也
存在量的关系（等级或次序关系）。 例如，受教育程度（文盲半文盲1、小学
–例如，2008年全国各省市自治区的国内生产总值就 属于横截面数据。而“十一五”期间我国历年的国 内生产总值就属于时间序列数据。
面板数据：横截面数据与时间序列数据交织在 一起。
非结构化数据
33
面板数据
所谓“面板数据”也称为“平行数据”， 是指对不同时刻的截面个体作连续观测 所得到的多维时间序列数据。
大数据时代的 数据挖掘与商务智能
1
第三部分
基于统计的传统数据分析 技术
2
数据分析基本概念
统计学简介 测量与数据 数据来源 数据的类型 数据预处理技术
3
统计数据分析方法
描述统计 推断统计 常用统计分析软件
4
数学家的幽默
统计学家调侃数学家：你们不是说若Ｘ＝ Ｙ且Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗！那么想必你若 喜欢一个女孩，那么这个女孩喜欢的男生 你也喜欢吧？
中各单位普遍存在的事实进行大量观察 和综合分析。 变异性。总体各单位的特征表现存在着 差异，而且这些差异并不是事先可以预 知的。
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.
商业智能与数据挖掘技术详述PPT(61张)
20.05.2019
12
例：宝钢的DM
1. 技术部要求：就某钢种找到一组生产条件，通过调整化 学成分或轧制参数，提高断裂延伸率，降低抗拉强度。
2. 数据预处理：从数据集市中，找出15000条质量记录。 3. DM方法：聚类分析。 4. 结论： （1）钢材两项性能指标与温度和两种元素含量有关。 （2）增加该两项元素含量可实现两项目标。 5.效益：技术部工程师建议：
第二层节点 枝 属性值
no
yes 叶节点(目标变量)
问题：某公司根据以往的销售经验，整理出了关于是否给予客 户销售折扣的记录，如表所示。试根据这些记录，运用ID3算法：
计算目标变量“是否给予折扣”的信息熵；
通过计算确定在根节点上的分割变量；
20.05.2019
40
二、基本概念
1. 决策树：通过一系列规则对数据进行分类的工具。 特点：将数据的分类规则可视化。
20.05.2019
35
(3)根据是否允许同一维在规则的左右方同时出现，
多维关联规则：维间关联规则（不允许） 混合维关联规则（允许）
年龄（X，“20...30”）∧职业（X,“学生”）==> 购买(X，“笔 记本电脑”) 。 年龄、职业、购买，没有一个维是重复出现的，故是维间 关联规则。
年龄（X，“20...30”）∧购买(X，“笔记本电脑”) ==> 购买(X， “打印机”)。 年龄、购买，且购买出现过两次，故是混合维关联规则。
消息：Oracle2007/4/18以29亿美元收购商业智能软 件商Hyperion Solutions。 它将该公司软件与自己的商 业智能和分析工具软件整合起来，以提高客户的规划、预 算、运营分析等管理能力。
20.05.2019
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
03
案例分析：电商行业应用实践
电商行业背景分析及挑战
01
02
03
行业规模与增长
电商行业规模逐年扩大， 用户数量及交易额持续增 长，竞争激烈。
用户行为变化
用户购物行为呈现多样化 、个性化趋势，对电商平 台的商品推荐、用户体验 等提出更高要求。
数据驱动决策
电商平台积累了大量用户 数据，需要通过数据挖掘 和分析实现精细化运营和 个性化服务。
01
数据挖掘技术在信用评分中的应用
数据挖掘技术可以通过对大量历史数据的分析和挖掘，发现影响信用评
分的关键因素和潜在规律，为信用评分模型的构建提供有力支持。
02
信用评分模型构建流程
包括数据准备、特征选择、模型训练、模型评估等步骤，其中数据挖掘
技术主要应用于特征选择和模型训练环节。
03
案例分享
某银行基于数据挖掘技术构建了信用评分模型，通过对客户历史交易数
商业智能在企业中应用价值
提高决策效率
提升客户满意度
商业智能能够快速提供准确、全面的 数据信息，帮助企业决策者更好地了 解市场和业务情况，提高决策效率。
商业智能可以分析客户需求和行为， 帮助企业更好地了解客户，提供个性 化的产品和服务，提升客户满意度。
优化业务流程
通过对业务数据的分析，商业智能可 以发现业务流程中的瓶颈和问题，提 出优化建议，从而提高企业运营效率 。
风险预警系统设计原则
包括实时性、准确性、可解释性、灵活性等原则 ，确保风险预警系统能够及时、准确地发现和报 告潜在风险。
案例分享
某证券公司基于数据挖掘技术构建了风险预警系 统，通过对市场数据、客户交易数据等多维度数 据的实时监测和分析，实现了对市场异常波动和 客户异常行为的及时预警和处置。
数据分析与商务智能概述(PPT40页)
–公司明年的收入前景如何？ Forest&Trees
Knowledge Discovery in Database，KDD
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
从各种异构数据源中整合BI需要的数据，同时可以实现与商务流程统一 SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
–什么产品可以交叉销售或提升销售？ 由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
Enterprise Manager DecisionBase 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
数据分析与商务智能
SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售细目文件记录变成可利用的信息和知识？
Forest&Trees 决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库一般只存储短期数据。
数据挖掘基础教程. 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
customer insolvency in telecommunications business
Knowledge Discovery in Database，KDD
• 这种需求既要求联机服务，又涉及大量的 数据。
商务工具的变迁
• 传统的数据库技术已无法满足这种需求， 具体体现在以下三方面：
–决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库 一般只存储短期数据。
从各种异构数据源中整合BI需要的数据，同时可以实现与商务流程统一 SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
–什么产品可以交叉销售或提升销售？ 由于访问数据库的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
Enterprise Manager DecisionBase 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
教学内容
• 数据分析与商务智能概述 • 数据仓库与OLAP基础 • 数据仓库的设计与OLAP建模 • 数据挖掘的过程与算法
主要参考书
1. W H Inmon 著. 数据仓库. 机械工业出版社. 2. 林宇 编著. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社. 3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 数据挖掘概念与
数据分析与商务智能
SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 如何将数以百万计的网络文件、电话记录、销售细目文件记录变成可利用的信息和知识？
Forest&Trees 决策所需的历史数据量很大，而传统的数据库一般只存储短期数据。
数据挖掘基础教程. 这条规律对于商务的智能化和决策的科学化将有重要的意义。
customer insolvency in telecommunications business
商务智能PPT
• • • • •
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
一、商务智能概述 二、数据仓库 三、数据挖掘 四、联机分析处理 五、总结
商务智能 商务智能即Business Intelligence,简称 智能 BI，是企业利用现代信息技术收集、管理和 是 分析商务数据和信息，创造和累计商务知 识和见解，改善商务决策水平的一套完整 一套完整 的解决方案。 的解决方案。
BI的作用和目的
• 理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务 产生影响 • 衡量绩效 • 改善关系 • 创造获利机会
BI的应用现状
• 欧美企业在2003年底大约有70%部署商务智能，虽然并不 一定把它当做全公司范围的、战略性的计划。美国和欧洲 的企业对商务智能工具的使用略有不同，美国企业用商务 智能做在线处理比欧洲企业多，而欧洲企业用商务智能进 行高级分析比美国企业多。 • 虽然许多企业都计划实施商务智能，但商务智能仍未能被 广泛地提升到战略性层面。 • 商务智能在中国的发展还处于起步阶段，大部分企业对商 务智能还缺乏必要的了解。 • 中国宝钢、海关以及大的银行和电信公司进行了数据仓库 和数据挖掘项目。
商务智能的发展趋势
商业智能软件市场在最近几年得到了迅速增长。从全球范围来看,据ＩＤＣ预测,到 2005年,这个市场将以27%的年平均增长率发展,届时将会达到118亿美元。越来越多的 组织开始扩展商务智能的应用。而随着现今企业商业流程日趋复杂、企业战略考虑越 来越要求精确性，以及市场从供应商为导向变为客户为导向，现在的商务智能技术也 在不断地发展中，体现了许多方面的趋势： 1. 绩效管理 2. 产品模块的集成 3. 结构化和非结构化数据 4. 数据质量 5. 预测分析 6. 客户定制化 企业中的大部分商务智能用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子 表格功能。然而大多数商务智能软件的功能和特性远远超出了那些用户的接受和学习 能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。加强商务智 能软件的客户可定制化功能，将会进一步扩大软件的用户群。
第1讲 商务智能与数据挖掘概论
8
知识是对信息内容进行提炼、比较、挖掘、 分析、概括、判断和推论。 事实性知识和经验知识：数学公式、规则、模型 （神经网络）
9
管理就是决策
决策需要信息，更离不开知识。知识更多地表现为 经验—学习的结晶。学习的过程是不断地对信息加 工处理。信息的收集、加工、传输与利用贯穿着决 策各阶段的工作过程。 信息已成为企业经营中重要性仅次于人才的第二大 要素。
数据挖掘（信息系统、数据库、概率统计、机器学
习等领域的方法和技术）
数据仓库
多维在线分析
……
商务智能的目标：如何把数据转化为知识，帮 企业获得更多的利润。
15
二、什么是数据挖掘？
数据挖掘是通过自动或半自动的工具对大量的 数据进行探索和分析的过程，其目的是发现有意义 的模式和规律。
大量数据 自动或半自动化的工具 探索有意义的模式和规律
数据挖掘与商务智能
管理学院 信息管理系 徐桂琼 xugq@
1
数据挖掘与商务智能概述
商务智能概述 什么是数据挖掘 数据挖掘的主要技术 数据挖掘的流程 数据挖掘软件演示 数据挖掘的十大算法概述
2
一 商务智能概论
基本概念
何谓智能？企业有智能吗？ 智能的表现
商务智能不是通常的业务处理。它的目标是如何更快、更容易地做更好的决 策。 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。
13
美国数据仓库研究院的BI体系
（资料来源：美国数据仓库研究院，）
14
商务智能的主要技术
数据挖掘与商业智能培训课件(PPT 88张)
1-8 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘与商业智能
1 什么激发数据挖掘？
2 数据库与数据仓库
3 数据挖掘算法 4 数据挖掘软件的发展 5 商业智能
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘的社会需求
数据库越来越大 数据挖掘
没有固定住所，无家可归，而且也没有稳定的工作。另外，在很多抢 劫案发生前，这些罪犯都吸食了毒品。
新措施：加强对无业人员和有吸毒前科人员的管理，并通过社会 福利机构对他们实施救助；加强对毒品交易易发场所的严打和治理， 从源头上掐断毒品的供应。 结果：抢劫案的发案率迅速降低。
1-5 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘与商业智能
【引导案例3】
社交媒体（Social Media)，也称为社会化媒体、社会性媒体，指
允许人们撰写、分享、评价、讨论、相互沟通的网站和技术。 社交媒体营销有两种含义： 一种是这些媒体营销自己； 一种是其他公司利用这些媒体营销自身的产品。
1-7 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？原因：
大数据解读《星星》互联网时代造神剧
A.没有系统性的数据积累、分析和挖掘习惯 B.广告模式不足以覆盖全部成本 C.内容需要一定的程序审核
1-3 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
【引导案例2】
犯罪的根源: 孟菲斯警察局与孟菲斯大学合作利用SPSS创 建一个统计包，利用统计历史减少犯罪erved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘的社会需求
数据挖掘概述课件
（5）建立模型
对建立模型来说要记住的最重要的事是它是一个反复的过程。需要仔细考 察不同的模型以判断哪个模型对你的商业问题最有用。
为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的 “训练—验证”协议。有时也称此协议为带指导的学习。验证方法主要分为:
技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量 的、不完全的、有噪声的、模糊的、 随机的实际应用数据中, 提取隐含在 其中的、人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理 技术, 其主要特点是对商业数据库 中的大量业务数据进行抽取、转换、 分析和其他模型化处理, 从中提取 辅助商业决策的关键性数据。
英国电信需要发布一种新的产品, 需要通过直邮的方式向客户推荐 这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量, 降低 库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘是多学科的产物
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序, 并把这些高深复杂的技术封装起来, 使人们不用自己掌 握这些技术也能完成同样的功能, 并且更专注于自己所要 解决的问题。
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
大数据时代的数据挖掘与商务智能培训课件(PPT80页)
10
数据挖掘概况
无法准确回答的问题
➢ 信贷中信用评估，信用卡评级，信用卡欺诈 ➢ 销售一个产品 广告 材料 邮寄给谁 ➢ 保留客户, 争取客户 ➢ 交叉销售 ➢ 违规操作，欺诈行为发现，异常发现 ➢ 货架货物的摆放 ➢ 国民经济各指标间的关系 ➢ 疾病, 症状, 药物, 疗效之间的关系 ➢ DNA序列的相似分析 ➢ 导致各种疾病的特定基因序列模式
基本方法如上所述。软件功能和性能有很 大差异。选软件应考虑的因素很多。
9
数据挖掘概况
从问题回答的角度：
1. 有些问题可明确和准确回答（要求这样） 2. 有些问题是给出可能的回答 3. 有些问题可能给出不太明确的回答 4. 有些问题可能给出可能错误的回答。 这些回答从数据的角度： 有些是查询，有些是统计，有些是归纳，有些是推 断，有些预测，有些是分析。 数据挖掘要回答那些不是简单查询和统计回答问 题。
(A) Knowledge
INFORMATION
(A) Knowledge transmitted by character, sign, voice, etc.
(B) Data arranged to be useful for decision making
(Transmit)
KNOWLEDGE
Metaphors, analogies, concepts, hypotheses, or models
2
Group
Group
tacit
explicit
knowledge Externalization knowledge
Shared mental models or tech➢市场分析、预测和管理 • 行销策略, 客户关系管理(CRM), 购货篮分析,
数据挖掘概况
无法准确回答的问题
➢ 信贷中信用评估，信用卡评级，信用卡欺诈 ➢ 销售一个产品 广告 材料 邮寄给谁 ➢ 保留客户, 争取客户 ➢ 交叉销售 ➢ 违规操作，欺诈行为发现，异常发现 ➢ 货架货物的摆放 ➢ 国民经济各指标间的关系 ➢ 疾病, 症状, 药物, 疗效之间的关系 ➢ DNA序列的相似分析 ➢ 导致各种疾病的特定基因序列模式
基本方法如上所述。软件功能和性能有很 大差异。选软件应考虑的因素很多。
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数据挖掘概况
从问题回答的角度：
1. 有些问题可明确和准确回答（要求这样） 2. 有些问题是给出可能的回答 3. 有些问题可能给出不太明确的回答 4. 有些问题可能给出可能错误的回答。 这些回答从数据的角度： 有些是查询，有些是统计，有些是归纳，有些是推 断，有些预测，有些是分析。 数据挖掘要回答那些不是简单查询和统计回答问 题。
(A) Knowledge
INFORMATION
(A) Knowledge transmitted by character, sign, voice, etc.
(B) Data arranged to be useful for decision making
(Transmit)
KNOWLEDGE
Metaphors, analogies, concepts, hypotheses, or models
2
Group
Group
tacit
explicit
knowledge Externalization knowledge
Shared mental models or tech➢市场分析、预测和管理 • 行销策略, 客户关系管理(CRM), 购货篮分析,
商业智能与数据挖掘PPT课件
OLAP（On-Line Analytical Processing ）：用多维 概念视图对信息进行多角度、多层次的灵活分析。
客户端个性化统计分析：用户使用各类BI工具，如SAS 、SPSS、Minitab、Microsoft Reporting等，进行日 常报表编制、数据分析。
数据挖掘（Data Mining）：找出数据中隐藏的模 式，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视 化工具提供挖掘结果。
企业信息化的三个层次
决策的信息化：通过对那些信息化的原始数 据进行科学地加工处理，运用一定的计算模 型和工具进行科学地统计分析，从而起到对 管理和决策的支持作用。
管理的信息化：通过网络将原先流程所设计岗 位员工的工作通过计算机来实现以提高业务处 理的效率，从而提高企业的整体劳动生产率。
数据的信息化：将企业的所有信息都以数字化的 方式保存起来，并实现简单的查询和处理。
宝 钢 股 份 整 体 信 息 系 统
宝钢企业信息门户
采购供应链管理
企业工作流系统 （企业信息门户）
公司ERP系统
公司主干网
生产控制计算机 过程控制计算机
基础自动化
电子商务在线 宝钢在线
产销供应链管理 数据仓库及 决策支持系统
.
17
查询 报表 CRM DSS EIS OLAP客户端 DM
数据仓库构建
分段数据存储
数据仓库管理
MES/ OLTP 其它数据
ETL(抽取, 转换, 加载)
数据仓库, 模型
企业 数据仓库
数据集市 数据集市
数据分析
查询及报表
OLAP
用户
企业门户
数据挖掘
Business Modeling
.
客户端个性化统计分析：用户使用各类BI工具，如SAS 、SPSS、Minitab、Microsoft Reporting等，进行日 常报表编制、数据分析。
数据挖掘（Data Mining）：找出数据中隐藏的模 式，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视 化工具提供挖掘结果。
企业信息化的三个层次
决策的信息化：通过对那些信息化的原始数 据进行科学地加工处理，运用一定的计算模 型和工具进行科学地统计分析，从而起到对 管理和决策的支持作用。
管理的信息化：通过网络将原先流程所设计岗 位员工的工作通过计算机来实现以提高业务处 理的效率，从而提高企业的整体劳动生产率。
数据的信息化：将企业的所有信息都以数字化的 方式保存起来，并实现简单的查询和处理。
宝 钢 股 份 整 体 信 息 系 统
宝钢企业信息门户
采购供应链管理
企业工作流系统 （企业信息门户）
公司ERP系统
公司主干网
生产控制计算机 过程控制计算机
基础自动化
电子商务在线 宝钢在线
产销供应链管理 数据仓库及 决策支持系统
.
17
查询 报表 CRM DSS EIS OLAP客户端 DM
数据仓库构建
分段数据存储
数据仓库管理
MES/ OLTP 其它数据
ETL(抽取, 转换, 加载)
数据仓库, 模型
企业 数据仓库
数据集市 数据集市
数据分析
查询及报表
OLAP
用户
企业门户
数据挖掘
Business Modeling
.
大数据时代的数据挖掘与商务智能(一)ppt课件
下一步，将通过云计算的模式来组织存储和处理相关数据。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
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无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
21
生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
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无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
21
生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
数据仓库、数据挖掘与商业智能BI(ppt 105页)
➢ 由于两个系统提供很不相同的功能，需要 不同类型的数据，因此需要维护分离的数 据库。
多维数据模型
➢ 数据仓库和OLAP基于多维数据模型。该模型将 数据看作数据立方体(data cube)形式。
➢ 数据立方体允许以多维对数据建模和观察。它由 维和事实定义。
➢ 维是关于一个组织想要记录的视图或实体。 例如，商店可能创建一个数据仓库sales，记录 商店的销售，涉及维 time，item（商品类）， branch（分店）和 location（地点）。这些维使 得商店能够记录商品的月销售，销售商品的分店 和地点。
据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数 据也存放在多个存储介质上。
➢ 访问模式： 对OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成。 这种系统需要并行控制和恢复机制。 对OLAP系统的访问大部分是只读操作(由于大 部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据)， 尽管许多可能是复杂的查询。
➢ OLTP和OLAP的其他区别: 包括数据库大小、 操作的频繁程度、性能度量等。
➢ 高级数据库系统 ( 1980年代中期—现在 ) -高级数据模型: 扩充关系、面向对象、对象-关 系 -面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主动的、 科学的、知识库
➢ 数据仓库和数据挖掘 (1980年代后期—现在) -数据仓库和OLAP技术 -数据挖掘和知识发现
➢ 基于Web的数据库系统 (1990年代—现在) -基于XML的数据库系统 -Web 挖掘
前言
➢ 数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物， 是从海量数据中提取有用知识的热门技术。
➢ 传统的信息系统，1990年代兴起的互连网技术 及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下， 产生了大量的数据。
➢ 与之相辅相成的数据分析和知识提取技术在相 当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大 量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产 的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠” 这样一种奇怪的现象。
多维数据模型
➢ 数据仓库和OLAP基于多维数据模型。该模型将 数据看作数据立方体(data cube)形式。
➢ 数据立方体允许以多维对数据建模和观察。它由 维和事实定义。
➢ 维是关于一个组织想要记录的视图或实体。 例如，商店可能创建一个数据仓库sales，记录 商店的销售，涉及维 time，item（商品类）， branch（分店）和 location（地点）。这些维使 得商店能够记录商品的月销售，销售商品的分店 和地点。
据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数 据也存放在多个存储介质上。
➢ 访问模式： 对OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成。 这种系统需要并行控制和恢复机制。 对OLAP系统的访问大部分是只读操作(由于大 部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据)， 尽管许多可能是复杂的查询。
➢ OLTP和OLAP的其他区别: 包括数据库大小、 操作的频繁程度、性能度量等。
➢ 高级数据库系统 ( 1980年代中期—现在 ) -高级数据模型: 扩充关系、面向对象、对象-关 系 -面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主动的、 科学的、知识库
➢ 数据仓库和数据挖掘 (1980年代后期—现在) -数据仓库和OLAP技术 -数据挖掘和知识发现
➢ 基于Web的数据库系统 (1990年代—现在) -基于XML的数据库系统 -Web 挖掘
前言
➢ 数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物， 是从海量数据中提取有用知识的热门技术。
➢ 传统的信息系统，1990年代兴起的互连网技术 及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下， 产生了大量的数据。
➢ 与之相辅相成的数据分析和知识提取技术在相 当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大 量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产 的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠” 这样一种奇怪的现象。
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
商业智能与数据挖掘技术案 例培训PPT与应用
汇报人：可编辑 2023-12-24
目 录
• 商业智能与数据挖掘技术概述 • 商业智能与数据挖掘技术案例分析 • 商业智能与数据挖掘技术应用实践 • 商业智能与数据挖掘技术挑战与解决方案 • 商业智能与数据挖掘技术未来发展趋势
01
商业智能与数据挖掘技术 概述
优化业务流程
通过分析业务流程中的数 据，企业可以发现潜在的 改进点和优化空间，从而 提高效率、降低成本。
增强竞争优势
在信息时代，商业智能和 数据挖掘技术已经成为企 业获取竞争优势的关键手 段之一。
02
商业智能与数据挖掘技术 案例分析
零售业案例
详细描述
总结词：通过数据挖掘技术，零 售企业可以更好地理解客户需求 ，优化库存管理，提高销售业绩 。
数据驱动决策的普及与推广
数据驱动决策的优势 数据驱动决策能够基于事实和数据进行决策，避免主观臆断和经 验主义的局限，提高决策的科学性和准确性。
数据驱动决策的实践案例
通过分享成功的数据驱动决策案例，展示数据在决策中的作用和价 值，激发学员对数据驱动决策的兴趣和信心。
数据驱动决策的推广
通过培训和教育，推广数据驱动决策的理念和方法，提高各行业对 数据的重视和应用水平。
制造业案例
01
02
总结词：制造业通过商 业智能和数据挖掘技术 ，实现生产过程监控、 质量控制、工艺优化等 功能。
详细描述
03
04
05
生产监控与预警：实时 采集生产过程中的数据 ，监控设备状态和生产 进度，及时发现异常情 况并预警。
质量控制：通过分析产 品质量检测数据，找出 影响产品质量的因素， 优化生产工艺和流程。
汇报人：可编辑 2023-12-24
目 录
• 商业智能与数据挖掘技术概述 • 商业智能与数据挖掘技术案例分析 • 商业智能与数据挖掘技术应用实践 • 商业智能与数据挖掘技术挑战与解决方案 • 商业智能与数据挖掘技术未来发展趋势
01
商业智能与数据挖掘技术 概述
优化业务流程
通过分析业务流程中的数 据，企业可以发现潜在的 改进点和优化空间，从而 提高效率、降低成本。
增强竞争优势
在信息时代，商业智能和 数据挖掘技术已经成为企 业获取竞争优势的关键手 段之一。
02
商业智能与数据挖掘技术 案例分析
零售业案例
详细描述
总结词：通过数据挖掘技术，零 售企业可以更好地理解客户需求 ，优化库存管理，提高销售业绩 。
数据驱动决策的普及与推广
数据驱动决策的优势 数据驱动决策能够基于事实和数据进行决策，避免主观臆断和经 验主义的局限，提高决策的科学性和准确性。
数据驱动决策的实践案例
通过分享成功的数据驱动决策案例，展示数据在决策中的作用和价 值，激发学员对数据驱动决策的兴趣和信心。
数据驱动决策的推广
通过培训和教育，推广数据驱动决策的理念和方法，提高各行业对 数据的重视和应用水平。
制造业案例
01
02
总结词：制造业通过商 业智能和数据挖掘技术 ，实现生产过程监控、 质量控制、工艺优化等 功能。
详细描述
03
04
05
生产监控与预警：实时 采集生产过程中的数据 ，监控设备状态和生产 进度，及时发现异常情 况并预警。
质量控制：通过分析产 品质量检测数据，找出 影响产品质量的因素， 优化生产工艺和流程。
【精品推荐】数据挖掘与商务智能 聚类分析PPT 课件教案讲义(获奖作品) 图文
层次聚类法和k-medoid的R代码
Library(cluster)#或者state dissimilarity=as.dist(1-similarity_matrix) agnes(dissimilarity,diss=TRUE,method = “ward”)#或者hclust(dissimilarity,method = "ward.D2") cutree(agnes(dissimilarity,diss=TRUE,method = "ward"),k=1:4) plot(agnes(dissimilarity,method = "ward"))
#使用pamk函数 library(fpc) pamk(dissimilarity)$nc ,k=pamk(dissimilarity)$nc)) #使用pam函数 k-medoid k从2-5 pam(dissimilarity,2,diss=TRUE)$silinfo$avg.width
数据挖掘与商务智能
聚类分析
大数据部落——中国专 业的第三方数据服务提 供商，提供定制化的一 站式数据挖掘和统计分 析咨询服务 统计分析和数据挖掘咨 询服务 ：/teradat （咨询服务请联系官网 客服） 点击这里给我发消息 QQ：3025393450
【服务场景】 科研项 目； 公司项目外包 ； 线上线下一对一培训 ； 数据采集；学术研究； 报告撰写；市场调查。
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用 (2)
通过数据挖掘技术分析客户信用 历史和行为模式，为金融机构提 供更准确的信贷评估和风险控制 。
利用商业智能工具分析市场走势 和投资组合表现，为投资者提供 个性化的投资建议和资产配置方 案。
通过大数据分析客户需求和消费 习惯，优化产品设计和服务质量 ，提高客户满意度和忠诚度。
制造业案例
详细描述
利用商业智能工具分析质量检测 数据，识别产品缺陷和问题根源 ，提高产品质量和可靠性。
总结词：利用数据挖掘技术提高 生产效率和产品质量
通过数据挖掘技术分析生产过程 中的数据，发现潜在的生产瓶颈 和问题，优化生产流程和工艺。
通过大数据分析市场需求和供应 链情况，优化生产和库存管理， 降低成本和提高响应速度。
服务业案例
总结词：通过数据挖 掘技术提升服务业客 户体验和运营效率
详细描述
利用数据挖掘技术分 析客户反馈和服务记 录，发现潜在的服务 问题和改进点，提高 客户满意度。
聚类算法
聚类算法用于将相似的 对象组合在一起，无监 督学习，例如K-means
、层次聚类等。
关联规则学习
关联规则学习用于发现 数据项之间的有趣关系
，例如Apriori、FPGrowth等。
序列模式挖掘
序列模式挖掘用于发现 数据项之间的时序关系
，例如SPADE等。
数据可视化工具
数据可视化定义
数据可视化是将数据以图形、图 像、图表等形式呈现，便于理解
数据挖掘定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有 用信息的过程，这些信息是隐藏的、 未知的或非平凡的。
数据挖掘特点 数据挖掘技术可以帮助企业发现数据 中的模式和关联，预测未来趋势，并 识别潜在的机会和风险。
商业智能与数据挖掘技术的重要性
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2010 哈尔滨工业大学
Journals of Data Mining Data Mining
• Data Mining and Knowledge Discovery (DMKD, since 1997) SCI （2.8） Springer
• Machine learning (SCI 3.258) Monthly Springer
11
2010 哈尔滨工业大学
Data Mining
国际会议
✓ SIGKDD (International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ,ACM SIGKDD , 2006 August 23-26 ,Philadelphia）
Data Mining
数据挖掘理论与应用
1
2010 哈尔滨工业大学
Data Mining
• SAP成立于1972年，总部位于德国沃尔多夫市 是全球最大的企业管理软件供应商、全球最大 ERP软件商，全球第三大独立软件供应商 Fortune Global 500 企业80%是SAP的用户。
• ORACLE公司成立于1977年，总部位于美国加州 ，全球第二大独立软件供应商和第二大ERP软 件供应商，1998年Oracle宣布大举进军应用软 件市场
• 研究生选题
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2010 哈尔滨工业大学
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美孚公司的客户分析 • 美孚石油公司 • 毕马威 KPMG
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2010 哈尔滨工业大学
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2010 哈尔滨工业大学
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2010 哈尔滨工业大学
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2010 哈尔滨工业大学
Data Mining
Systems) ➢ AI (Artificial Intelligence) ➢ DSI (Decision Science) ➢ HBR (Harvard Business Review) ➢ IEEETrans (IEEE Transactions ) ➢ AIMag (AI Magazine) ➢ EJIS (European Journal of Information Systems) ➢ DSS (Decision Support Systems)
– DSS、ISR
– DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING
– ACM Transaction on Information Systems – ACM Transactions on Database Systems – ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD)
• IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) SCI (1.243)
• Knowledge and Information Systems (KAIS, since 1999) SCI Springer
• Many others, …
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2010 哈尔滨工业大学
Data Mining
What’s the same ？ Business Intelligence
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2010 哈尔滨工业大学
Data Mining
• IDC的一项研究表明北美企业纷纷转向商务智能工具 的开发和应用。商业智能软件市场方兴未艾，为低迷 的IT产业带来一束曙光。
,2000 9. 刘勇、康立山、陈毓屏. 非数值并行算法——遗传算法. 科学出版社,
2000
9
2010 哈尔滨工业大学
Ranking of MIS Journals
Data Mining
➢ MISQ (MIS Quarterly) ➢ ISR (Information System Research) ➢ CACM (Communication of the ACM) ➢ MS (Management Science) ➢ JMIS (Journal of Management Information
✓ SIGMOD (Special Interest Group on Management Of Data, ACM SIGMOD, Association for Computing Machinery, June 2006, Chicago )
• ICIS (International Conference on Information Systems, AIS)
• 参考书：
1. Jiawei Han, Micheline Kambr. 数据挖掘——概念与技术（影印版） .高等教育出版社,2001.5(英文)
2. 韩家炜 , Micheline Kambr. 数据挖掘——概念与技术.机械工业出版 社,2001.8（中译本）
3. Margaret H. Dunham. 数据挖掘教程. 清华大学出版社。2003(英文) 4. 史忠植. 知识发现. 清华大学出版社, 2002. 5. 陈文伟，黄金才. 数据仓库与数据挖掘 .人民邮电出版社，2004 6. Olivia Parr Rud. 数据挖掘实践. 机械工业出版社. 2003 7. 邢文训.现代优化计算方法.清华大学出版社,1999. 8. 阎平凡、张长水. 人工神经网络与模拟进化计算. 清华大学出版社
• 根据弗瑞斯特研究中心（Forrester Research）的调 查发现，去年底有44％的企业表示，计划在今年购买 BI软件。
• 另外，据IDC提供的数据，在五年之内，商业智能市 场规模将从现在的55亿美元扩大到157亿美元。
• 正是看到了BI市场的巨大“钱途”，一些IT服务提供 商纷纷推出自己的BI软件，如Oracle、微软、IBM公 司、国内的金碟公司等均大力开发和推广BI软件。与 此同时，一些商业企业、制造企业也在积极应 International Conference on System Science, IEEE）