商务智能实验11报告
商业智能分析实习报告
商业智能分析实习报告一、实习背景与目的随着互联网和大数据技术的飞速发展，商业智能（Business Intelligence, BI）逐渐成为企业核心竞争力的重要组成部分。
商业智能分析可以帮助企业深入了解业务运营状况、发现潜在商机、优化决策过程，从而提高企业效益。
本次实习旨在通过实际操作，掌握商业智能分析的基本技能，培养数据分析思维，并为企业提供有针对性的解决方案。
二、实习内容与过程1. 数据收集与清洗在实习过程中，首先需要从多个数据源收集所需的数据。
数据来源包括企业内部数据库、公开数据、第三方数据等。
收集到的数据往往存在缺失、异常、重复等问题，需要进行数据清洗，提高数据质量。
2. 数据存储与管理清洗后的数据需要存储到数据仓库中，以便进行后续分析。
数据仓库是一个中央ized data store that can provide data to any number of users for any purpose. 在实习过程中，需要学习如何使用数据仓库工具，如SQL、Excel等，对数据进行有效管理。
3. 数据探索与分析通过对数据进行探索性分析，了解数据的基本特征，如分布、趋势、关联等。
探索性分析有助于发现数据中的潜在规律和问题，为后续深入分析提供方向。
在实习过程中，需要运用统计学、数据挖掘等方法进行数据探索与分析。
4. 数据可视化与报告将分析结果以可视化形式展示，使复杂的数据变得直观易懂。
数据可视化工具如Tableau、Power BI等，可以帮助我们将数据转化为图表、仪表板等，便于企业决策者快速了解业务状况。
在实习过程中，需要学会使用可视化工具，生成具有针对性的报告。
5. 解决方案设计与实施根据数据分析结果，为企业提供有针对性的解决方案。
解决方案可能包括业务流程优化、市场策略调整、产品优化等。
在实习过程中，需要结合分析结果，提出可行的解决方案，并协助企业实施。
三、实习收获与反思通过本次实习，我深刻认识到商业智能分析在企业决策中的重要性，掌握了数据收集、清洗、存储、分析、可视化等基本技能，培养了一定的数据分析思维。
商务智能
徐州工程学院管理学院实验报告实验课程名称：商务智能实验地点：经济管理实验中心 2014 年 9 月至 2014 年 11 月专业信息管理与信息系统班级 11信管2班学生姓名学号指导老师实验报告实验一：使用SAP Crystal Reports创建报表使用SAP Crystal Dashboard Design 2011创建仪表盘实验学时：2实验日期：2014.9.15实验内容：一、使用SAP Crystal Reports创建报表(1)如果Crystal Reports中尚未显示开始页，单击“开始页”选项卡。
开始页的“新建报表”区域包含了多个向导，可引导完成创建特定类型报表的过程.(2)在“新建报表”区域中，单击“空白报表”。
出现“数据库专家”对话框。
注意：可以基于数据库文件、SQL/ODBC 数据源、业务视图以及其他各种数据源来创建报表。
二、使用SAP Crystal Dashboard Design 2011创建仪表盘（1）创建一个新的Xcelsius项目，并导入电子表格：开始→所有程序→ Xcelsius→Xcelsius 2008。
在工具栏上，单击“导入电子表格”。
选择 Excel文件exercise.xls，单击“打开”。
然后把条形图连接到电子表格。
在“组件”面板上，选择“条形图”图标拖到画布上并放在左上角中。
单击画布上的条形图打开其“属性”面板。
在“标题”区域中，删除“统计图标题”和“统计图副标题”框中的文本。
在“统计图标题”框中键入“XYZ 计算机”，在“统计图副标题”框中，键入“2008 年预测销售收入”。
在“值 (X) 轴”框中，键入“预测销售收入（以千元为单位）”，在“类别 (Y) 轴”框中，键入“产品线”。
当前常规属性中的标题设置如图14.15所示。
图14.15图14.16 属性设置（3）单击“预览”，查看当前结果，返回设计视图，单击“预览”，如图14.17。
图14.17 预览（4）使条形图具备假设分析功能。
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。
商务智能实验报告
《数据挖掘与商务智能实验》实验报告实验题目:数据挖掘得基本数据分析姓名:王俊学号:2指导教师: 张大斌实验时间:201611、102016年11月10日实验题纲:一、实验目得1）熟悉基本数据分析得处理流程。
2）进一步熟练掌握拍SPSS Modeler工具得操作。
二、实验内容内容一:数据得质量探索步骤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得恰当位置,点击鼠标右键,在“质量”选项卡下,选择检测方法为平均值得标准差。
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,即客户流失得样本数,可以瞧出,各个变量上流失客户得取值均不同。
内容二:基本描述分析这里分析得目标就是对电信客户数据得基本服务、开通月数、免费部分与无线费用之间得相关系数以反映变量之间得相互关系。
步骤1 建立数据流选择“输出”选项卡中得“统计量”节点。
步骤2 设置相关参数1）双击“统计量”节点,进行相应得设置。
在“检查”框中添加开通月数、基本费用、免费部分与无线费用。
2）在“相关”框中添加年龄、收入与家庭人数。
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。
可以瞧出,以“基本费用”为例,它与“年龄”与“收入”都有相关性,它们之间简单相关系数虽然为0、401与0、195,但从统计量得角度来瞧有95%以上得把握认为它们之间就是非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得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与年龄之间得相关性。
步骤1 构建数据流选择“图形”选项卡中得“图”节点。
步骤2 设置相关参数1）双击“图”节点,选择编辑菜单,进行参数窗口得设置。
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。
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”。
零售业商务智能实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算等新兴技术的应用日益广泛，商务智能（BI）技术在零售业中的应用也越来越受到重视。
通过商务智能技术，零售企业可以更好地了解市场需求，优化库存管理，提升销售业绩，增强竞争力。
本实验旨在通过模拟零售业商务智能应用，让学生了解商务智能的基本原理和操作方法，提高学生运用商务智能技术解决实际问题的能力。
二、实验目的1. 理解商务智能的基本概念和原理。
2. 掌握商务智能工具的基本操作方法。
3. 学会运用商务智能技术分析零售业数据，解决实际问题。
4. 提高数据分析和决策能力。
三、实验内容1. 实验环境- 操作系统：Windows 10- 数据库：MySQL 5.7- 商务智能工具：Tableau 10.52. 实验步骤（1）数据收集与整理从某零售企业获取销售数据、库存数据、客户数据等，导入数据库中，并整理成适合分析的数据格式。
（2）数据可视化使用Tableau工具，对收集到的数据进行可视化分析，包括：- 销售趋势分析：展示不同时间段的销售额变化趋势。
- 产品销售分析：展示不同产品的销售情况，包括销售额、销售量等。
- 客户分析：展示不同客户的消费行为，包括消费金额、消费频率等。
（3）数据挖掘使用Tableau的数据挖掘功能，对销售数据进行分析，包括：- 顾客细分：根据顾客的消费行为，将顾客划分为不同的群体。
- 预测销售：根据历史销售数据，预测未来的销售趋势。
- 关联分析：分析不同产品之间的销售关联性。
（4）决策支持根据分析结果，提出以下决策建议：- 优化库存管理：根据销售预测，调整库存策略，减少库存积压。
- 提升销售业绩：针对不同顾客群体，制定相应的营销策略。
- 优化产品结构：根据销售数据，调整产品结构，满足市场需求。
四、实验结果与分析通过商务智能技术对零售业数据的分析，得出以下结论：1. 销售趋势分析显示，特定时间段内销售额呈现上升趋势，说明该时间段市场需求旺盛。
商业智能实习报告
商业智能实习报告在当今数字化的商业环境中，商业智能（Business Intelligence，简称 BI）正逐渐成为企业决策的重要支撑工具。
为了更深入地了解和掌握这一领域，我有幸在实习公司名称进行了为期实习时长的商业智能实习。
通过这次实习，我不仅对商业智能的理论知识有了更深刻的理解，还积累了丰富的实践经验，同时也对自己的职业规划有了更清晰的认识。
一、实习单位及岗位介绍实习公司名称是一家在行业内具有较高知名度的公司类型企业，致力于公司主要业务领域。
公司拥有先进的技术和管理理念，注重数据驱动的决策和创新。
我所在的部门是部门名称，主要负责商业智能项目的开发和实施。
我的岗位是商业智能实习生，在实习期间，我的主要工作包括协助团队收集和整理业务数据、构建数据仓库、设计和开发数据分析报表，以及参与数据可视化和数据分析模型的构建。
二、商业智能的概念和应用商业智能是指通过收集、整合、分析和展示企业内部和外部的数据，以支持企业的决策制定和业务优化。
它涵盖了数据仓库、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、数据可视化等技术和方法。
在实际应用中，商业智能可以帮助企业实现以下目标：1、提高决策效率和质量：通过快速准确地提供数据和分析结果，帮助决策者做出更明智的决策。
2、优化业务流程：发现业务流程中的瓶颈和问题，进行优化和改进。
3、预测市场趋势：基于历史数据和分析模型，预测市场的发展趋势，为企业的战略规划提供依据。
4、客户关系管理：深入了解客户需求和行为，提高客户满意度和忠诚度。
三、实习工作内容（一）数据收集与整理在实习初期，我主要负责协助团队收集和整理业务数据。
这包括从公司内部的各个业务系统中提取数据，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，同时也需要从外部数据源获取相关数据，如市场调研数据、行业报告等。
在收集数据的过程中，我需要确保数据的准确性和完整性，并对数据进行初步的清洗和预处理，去除重复数据、缺失值和异常值等。
（二）数据仓库构建数据仓库是商业智能的核心基础，它用于存储和管理企业的历史数据和整合后的业务数据。
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。
商务智能综合实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过商务智能技术，对某企业进行数据挖掘、分析和决策支持，以帮助企业提高运营效率、降低成本、发现市场机会和优化业务流程。
二、实验背景某企业是一家生产电子产品的大型企业，拥有丰富的产品线、销售网络和客户资源。
然而，随着市场竞争的加剧，企业面临着诸多挑战，如成本上升、产品同质化、客户满意度下降等。
为了应对这些挑战，企业希望通过商务智能技术，挖掘数据价值，提高企业竞争力。
三、实验内容1. 数据采集与预处理（1）数据来源：从企业内部系统、外部市场调研和第三方数据平台获取相关数据，包括销售数据、客户数据、产品数据、市场数据等。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换和整合，确保数据质量，为后续分析提供可靠的数据基础。
2. 数据挖掘与分析（1）客户细分：利用聚类算法，将客户划分为不同类型，以便针对不同客户群体制定差异化营销策略。
（2）产品关联分析：运用关联规则挖掘技术，找出产品之间的关联关系，为产品组合和促销活动提供参考。
（3）销售预测：采用时间序列分析方法，预测未来一段时间内的销售趋势，为企业制定生产计划和库存管理提供依据。
（4）客户流失预测：运用机器学习算法，分析客户流失风险，提前采取挽留措施，降低客户流失率。
3. 决策支持与可视化（1）基于分析结果，为企业提供针对性的决策建议，如产品优化、市场拓展、营销策略调整等。
（2）利用可视化工具，将分析结果以图表形式呈现，便于企业领导层直观了解业务状况。
四、实验结果与分析1. 客户细分结果通过聚类分析，将客户划分为高价值客户、中价值客户和低价值客户。
针对不同客户群体，企业可以制定差异化的营销策略，提高客户满意度。
2. 产品关联分析结果挖掘出一系列产品关联规则，如“购买A产品，可能同时购买B产品”，为企业产品组合和促销活动提供参考。
3. 销售预测结果通过时间序列分析，预测未来一段时间内的销售趋势，为企业制定生产计划和库存管理提供依据。
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。
商务实训报告(8篇范文)
商务实训报告(8篇范文)【第1篇】电子商务实训报告范文电子商务实训报告不知道怎么写?下面为大家整理电子商务实训报告范文，希望你能从中获得想要的信息!电子商务实训报告范文一、实训时间20xx年6月7日-6月10日二、实训目标和要求1、加深对电子商务专业基本知识的理解;2、掌握b2c、b2b、c2c等商务形式的基本操作流程;3、掌握电子商务中各功能模块的基本功能，使学习者获取丰富的商务管理知识和电子商务操作的感性认识;4、了解电子商务相关知识的发展动向;5、熟练运用安全工具保障电子商务活动安全。
三、实训过程和内容(一)浙科电子商务模拟软件应用《浙科电子商务模拟教学软件》集培训、教学、实验和实践功能为一体，极大程度的满足了电子商务实践教学的需要。
模拟环境包括了btb、btc、ctc、btc和在线拍购几大交易类型。
不同角色的学生可以在权限范围内自主操作和使用这些网络平台提供的服务项目，通过通过建立自己的企业，创建企业网站、企业邮箱申请、数字证书申请/安装、edi申请、产品生产、采购、库存、财务管理、信息发布、投标、出口、客户管理、事件任务管理、履行合同、金融业务、在线支付、转帐、记帐、出运货物、收货等操作，完成相关业务流程，小秘书的提醒功能，帮助学生及时处理各种业务，从而为自己扮演的角色获得利润或满足需求。
主要是在电子商务实训室的模拟平台上面进行的操作，实训过程中我们自主组队，还选了小组长，模拟了b2c、b2b、c2c等商务形式的基本操作，各个成员都扮演不同的角色，刚开始我们都不是很熟练，要做好这些操作也并非一件容易的事，因为这里面每一个细节的操作都是很重要的，稍有错误就完成不了交易。
但是我们有不懂的问题都向老师讨教，在老师认真的指导以及我们队员默契的配合下，我们团队都一一克服了困难，我们的操作进步很快，随着一个个角色的成功扮演和一个个流程的顺利操作后，我们都体会到了那份收获的喜悦感。
这次的实训，我们学到的不仅仅是专业的理论知识，还体会到了团队精神的重要性，并且熟练地掌握了相关流程，为我们以后更好地学好自己专业打下了良好的基础。
商业智能分析实习报告(2篇)
第1篇一、实习背景随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，商业智能分析（BI）在企业中的应用越来越广泛。
为了更好地了解商业智能分析在实际工作中的应用，提升自身的专业技能，我于XX年XX月XX日至XX年XX月XX月在XX公司进行了为期一个月的商业智能分析实习。
二、实习目的1. 熟悉商业智能分析的基本概念、方法和工具；2. 了解商业智能分析在实际工作中的应用场景；3. 提升数据分析、数据挖掘和可视化能力；4. 增强团队协作和沟通能力。
三、实习内容1. 公司简介XX公司是一家集研发、生产、销售和服务为一体的高新技术企业，主要从事XX领域产品的研发和生产。
公司拥有一支高素质的研发团队，致力于为客户提供高品质的产品和服务。
2. 实习岗位及职责我在实习期间担任商业智能分析师助理，主要职责如下：（1）协助项目经理进行项目需求分析，明确项目目标和需求；（2）收集、整理和清洗相关业务数据，为数据分析提供数据基础；（3）运用数据分析工具对业务数据进行挖掘，提取有价值的信息；（4）制作可视化图表，将分析结果直观地呈现给客户；（5）协助项目经理进行项目汇报，提供专业意见。
3. 实习过程（1）项目需求分析在实习初期，我参与了多个项目的需求分析工作。
通过和项目经理、业务部门沟通，了解项目背景、目标、需求等信息。
例如，在一次XX产品的销售分析项目中，我了解到项目目标是分析产品销售情况，找出销售亮点和不足，为后续产品优化提供依据。
（2）数据收集与清洗在数据分析过程中，我负责收集和整理相关业务数据。
由于业务数据来源多样，数据格式不统一，我运用Python等编程语言对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
（3）数据分析与挖掘在数据清洗完成后，我运用Excel、Python等工具对业务数据进行挖掘。
通过分析销售数据，我发现了以下问题：1）部分产品销量较低，可能存在市场需求不足的问题；2）部分产品销售渠道单一，可能存在销售策略不合理的问题；3）部分产品销售价格偏高，可能存在市场竞争压力较大等问题。
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。
2024年实用的商务类实习报告四篇
实用的商务类实习报告四篇商务类实习报告篇1一、实习目的：为了更好地了解电子商务的B2B、B2C、C2C的交易流程，把专业的理论知识加以运用，熟知电子商务是通过以电子化为手段，商务为目的地交易过程，提高电子商务地操作、实践能力，为以后的课程打下坚实基础，为以后的职业铺平道路。
通过专业实习，让我们在深入了解电子商务的基础上，掌握电子商务专业实践技能及操作流程。
在专业实习的过程中，可以提高我们对实际操作经验的积累，综合运用所学专业的基本理论、基本方法、基本技能，理论联系实际，培养我们的应用能力，独立地分析问题、解决问题的.能力和创新能力。
1.提高自身对企业电子商务的全面认识调查了解实习单位的实际情况，包括企业发展历史、企业目前的业务流程、产品情况、企业效益情况、企业生产系统、销售系统等，特别是企业开展电子商务的情况，从而提高对企业管理特别是企业电子商务的全面认识。
2.培养自身电子商务专业的技术技能和商务技能把我们所学的基础理论、基本知识和基本技能，综合运用于专业实践之中，培养从事商贸方面工作的独立工作能力。
3.培养创新能力、自主学习能力和职业能力通过专业实习，培养爱岗敬业的职业道德，增强对专业的适应性，使我们进一步加深对书本知识的理解，加强实践能力与创新能力的培养，同时，在实习过程中意识到自身的不足，更加明确下一步的努力改进方向，增强自觉学习的意识与动力。
从工作中学习和锻炼职业能力，为以后开展的毕业实习及就业，打好基础。
我选择的是分散实习，通过别人介绍找到佛山市南海同步鞋业有限公司，在网上简单的面试一遍，然后再到该公司的电子商务部进行面试。
面试成功后，我进入这家私营企业开始了我的实习生活。
二、实习时间本次实习时间从6月到8月三、实习地点__省__市__区______工业区__鞋业四、实习单位和岗位实习单位：____有限公司岗位：电子商务部——美工公司简介：____有限公司是在中国改革开放大潮中成长起来的大型现代化企业。
商业智能课程实验报告
一、实验背景随着大数据时代的到来，商业智能（Business Intelligence，BI）技术逐渐成为企业提高竞争力的重要手段。
本实验旨在通过实际操作，让学生熟悉商业智能的基本原理、技术和应用，提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
二、实验目的1. 熟悉商业智能的基本概念、原理和流程；2. 掌握商业智能软件的使用方法；3. 学会运用商业智能技术进行数据分析、挖掘和可视化；4. 提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
三、实验内容1. 数据采集与处理（1）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（2）使用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）进行数据存储和管理。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
四、实验步骤1. 数据采集与处理（1）确定实验所需数据，如销售数据、客户数据等；（2）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（3）将清洗后的数据导入数据库管理系统。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析，如计算均值、标准差等；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
五、实验结果与分析1. 数据采集与处理实验过程中，成功采集和清洗了实验所需数据，并导入数据库管理系统。
商务实验复盘实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着我国经济的快速发展，商务活动日益频繁，商务实验作为检验和提升商务策略、技能的重要手段，越来越受到企业和研究机构的重视。
本实验旨在通过模拟真实商务场景，对参与者的商务决策能力、沟通协调能力、团队协作能力等方面进行综合评估，为后续的商务实践提供有益的参考。
二、实验目的1. 培养参与者的商务决策能力，提高其对市场趋势、竞争对手、客户需求等信息的分析能力。
2. 锻炼参与者的沟通协调能力，提升其在商务谈判、团队协作等方面的实战技巧。
3. 增强参与者的团队协作能力，培养其团队精神、协作意识和领导能力。
4. 通过复盘实验，总结经验教训，为后续的商务实践提供指导。
三、实验内容本次实验以模拟商务谈判为主要内容，参与者分为两组，分别扮演甲方和乙方。
实验过程中，双方就某一产品或项目的合作进行谈判，包括产品介绍、价格协商、合作条款等环节。
四、实验过程1. 准备阶段：实验前，参与者需了解相关背景资料，包括产品特点、市场行情、竞争对手等，为谈判做好准备。
2. 谈判阶段：双方根据准备阶段的信息，展开谈判。
谈判过程中，参与者需充分发挥自己的沟通协调能力和团队协作能力，争取达成共识。
3. 复盘阶段：谈判结束后，双方进行复盘，总结经验教训，分析成功与失败的原因。
五、实验结果1. 决策能力：通过模拟商务谈判，参与者对市场信息、竞争对手、客户需求等方面的分析能力得到提升。
2. 沟通协调能力：在谈判过程中，参与者学会了如何运用有效的沟通技巧，协调各方利益，达成共识。
3. 团队协作能力：实验过程中，参与者充分展现了团队协作精神，共同应对谈判中的挑战。
4. 复盘效果：复盘阶段，参与者能够客观分析自身和团队的表现，找出不足，为后续的商务实践提供指导。
六、实验总结与建议1. 加强市场调研：在商务实验中，参与者需充分了解市场行情、竞争对手、客户需求等信息，为决策提供依据。
2. 提高沟通技巧：商务谈判中，沟通技巧至关重要。
参与者需学会倾听、表达、说服等技巧，提高谈判效果。
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。
THANKS
[ 感谢观看 ]
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。
- 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)。
《数据挖掘与商务智能实验》
实验报告
实验题目：预测分析：人工神经网络
姓名：王俊
学号：201430850164
指导教师：张大斌
实验时间：2016.11.10
2016年11 月10 日
实验题纲：
一、实验目的
1.了解熟悉SPSS Modeler及其相关知识
2.掌握SPSS Modeler工具建立B-P反向传播网络的方法
3.学会运用SPSS Modeler B-P反向传播网络进行相关内容的分析
二、实验内容
本实验将以一份虚拟的电信客户数据为例，文件名为Telephone.sav，它是一个SPSS 文件。
该数据中的变量x1至x15分别是：居住地、年龄、婚姻状况、家庭月收入、受教育的程度、性别、家庭人口、基本服务累计开通月数、是否申请无线转移服务、上月基本费用、上月限制性项目的服务费用、无线服务费用、是否电子支付、客户所申请的服务套餐费用、是否流失。
本实验实践神经网络的具体操作步骤，目标是建立客户流失预测模型。
三、实验步骤与结果
步骤1 创建K-means聚类数据流
（1）通过“Statistic文件”节点读入文件名为Telephone.sav的数据。
（2）在数据流中添加“分区”节点，将样本集划分为训练集和测试集，如图所示
（3）在“建模”模块下选择“神经网络”节点连接在数据流的恰当位置。
步骤2 设置相关参数
（1）点击鼠标右键，点击“编辑”按钮进行主要参数的设置。
（2）在“选项”0选项卡下，勾选“显示反馈图形”。
（3）在“模型”选项卡下，勾选“使用分区数据”和“为每个分割购建模型”；选择“快速”方法；停止采用“默认值”。
如图
步骤3 结果运行
计算的结果如图所示
四、实验分析与扩展练习
实验分析：如图所示，造成本实验预测精确度较低的的原因：1.网络结构过于简单，隐藏层数太少，神经元较少；
2.
2.未采用专家模式，对于一些权重（连接强度）分配不合理；
3.学习率设置不好
4.采用的方法不同
修改以上参数后，预测结果精度就会相应的增加
四、结论与讨论(重点)
1.反向传播是B—P反向传播模型较之于感知机最大的不同之处。
所谓反向传播，是指Ｂ－Ｐ模型通过输出节点的测量误差，来逐层估计隐节点的误差，即反方向传播误差，从而调整网络权值，以实现输出值的精准化。
B－P反向传播网络算法包括正向传播和反向传播两个阶段。
正向传播即从输入层到隐层到输出层，传播期间权值不变；预测误差计算出来后，便进入反向传播过程，即误差被反方向传回给输入节点。
传播期间所有的网络可能会均得到调整。
这种正向传播和反向传播过程不断重复，直到输出结果满足条件为止。
B－P反向传播网络正得名于此。
2.B-P反向传播模型中，隐层起起着相当大的作用，其作用是将线性不可分的样本转化为线性可分的样本。
所谓线性可分，指能使用一个超平面将两者分开，则为线性可分，否则则为线性不可分。
3.B-P反向传播模型中，可以通过改变网络结构在调整预测精度：比如增加隐层、
隐节点数量均可。
4.BP算法的执行步骤
在反向传播算法应用于前馈多层网络时，采用Sigmoid为激发面数时，可用下列步骤对网络的权系数Wij 进行递归求取。
注意对于每层有n个神经元的时候，即有i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，n。
对于第k层的第i个神经元，则有n 个权系数Wi1 ，Wi2 ，…，Win ，另外取多—个Win+1 用于表示阀值θi ；并且在输入样本X时，取x＝(X1 ，X2 ，…，Xn ，1)。
算法的执行的步骤如下：
1．对权系数Wij 置初值。
对各层的权系数Wij 置一个较小的非零随机数，但其中Wi ,n+1=-θ。
2．输入一个样本X＝(xl ，x2 ，…，xn ，1)，以及对应期望输出Y＝(Y1 ，Y2 ，…，Yn )。
3．计算各层的输出
对于第k层第i个神经元的输出Xi k ，有：
Xi k =f(Ui k )
4．求各层的学习误差di k
对于输出层有k＝m，有
di m =Xi m (1-Xi m )(Xi m -Yi )
对于其他各层，有
5．修正权系数Wij和阀值θ
用式(1—53)时有：
用式(1—54)时有：
(格式按华南农业大学论文格式)。