商务智能实验 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 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%。
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。
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。
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
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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。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。