BI商務智能數據迷霧中

“電子技術到來以后，人延伸出〔或者說在體外建立了〕一個活生生的中樞神經系統(tǒng)。〞——麥克盧漢，<了解媒介>數據迷霧中迷茫一個平常飲料店的故事1993年前，店里賣的飲料只需啤酒、可口可樂和北冰洋汽水進貨出貨老板在一個舊本子上記錄來自cnshu中國最大的資料庫下載一個平常飲料店的故事1995年，生意大了，各處開了分號，飲料多了，酒也多了，有幾十種。店里裝了自動柜員機，柜員機里記的賬天天都打印出來送給老板。老板看不過來，加個總數就算了，但生意該怎樣做，老板還算清楚。來自cnshu中國最大的資料庫下載一個平常飲料店的故事1998年，運營的種類過了百，店里連了網，用上了財務軟件。1999年又上了互聯網，客人來自四面八方。賬單每天打出厚厚一堆，老板瞧著密密麻麻的數字楞神，直嚷嚷生意難做。來自cnshu中國最大的資料庫下載數據迷霧鋪天蓋地美國MCI是跨國的電信公司，長途客戶2億，電腦里數據存了5TB，每月還添加300GB。據美國加州一所大學研討，世界上每個人，不論死活，曾經產生或將要產生250MB的數據，每年全球數據凈增2×1010GB。來自cnshu中國最大的資料庫下載如何應對？商務智能什么是商務智能商業(yè)智能是對商業(yè)信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識或洞察力，促使他們做出對企業(yè)更有利的決策。商業(yè)智能普通由數據倉庫〔或數據場〕、數據分析、數據發(fā)掘、在線分析、數據備份和恢復等部分組成。來自cnshu中國最大的資料庫下載什么是商務智能商務智能是從累計的原始數據中提取有用信息的過程商務智能為決策者在正確的時間,地點提供關于企業(yè)運營情況的各項信息使之可以做出準確的決議來自cnshu中國最大的資料庫下載背景商業(yè)智能〔BI〕的概念最早是GartnerGroup于1996年提出執(zhí)行信息系統(tǒng)〔EIS〕決策支持系統(tǒng)〔DSS〕。來自cnshu中國最大的資料庫下載為什么需求商務智能促進銷售加深客戶關系改良產品提供更好的效力協(xié)調企業(yè)運營降低本錢提高決策程度"BusinessIntelligencehelpstrackwhatreallyworksandwhatdoesn’t.〞

BillGates,Chairman,Microsoft來自cnshu中國最大的資料庫下載經過BI協(xié)助我們提高企業(yè)效益建立忠實的顧客群增進企業(yè)效率做出明智的決策來自cnshu中國最大的資料庫下載商務智能內容產品分析哪種產品贏利情況最好?哪種產品贏利最差卻賣的最快?哪種產品組合對一定收入的家庭最有吸引力?來自cnshu中國最大的資料庫下載商務智能內容銷售分析一家已開張兩年的分店銷售趨勢如何?附近地域能否存在競爭者?哪種產品的贏利有向上的趨勢及哪類顧客購買了這些產品?來自cnshu中國最大的資料庫下載商務智能內容顧客分析提供頭10%利潤的顧客有什么特點?購買產品或效力三個月后顧客的流失率是多少?過去六個月里比平均消費額高兩個百分點的都是誰?來自cnshu中國最大的資料庫下載眾多行業(yè)積極尋求BI處理方案的零售、保險、銀行、通訊、離散制造、政府、醫(yī)療、分銷、流程制造、教育等。來自cnshu中國最大的資料庫下載商務智能如何任務數據:把不同來源的數據匯總為一個數據倉庫內涵:商務智能工具經過分析這些數據來協(xié)助人們更好地了解企業(yè)情況行動:經過分析來更有效地分配資源來自cnshu中國最大的資料庫下載商務智能系統(tǒng)構造數據倉庫(DataWarehouse,DW)聯機分析處置(On-LineAnalyticalProcessing,OLAP)數據發(fā)掘(DataMining,DM)來自cnshu中國最大的資料庫下載數據倉庫(DW)數據倉庫，是在數據庫曾經大量存在的情況下，為了進一步發(fā)掘數據資源、為了決策需求而產生的，它決不是所謂的“大型數據庫〞。W.H.Inmon關于數據倉庫的定義：面向主題的、集成的、與時間相關且不可修正的數據集合。來自cnshu中國最大的資料庫下載面向主題傳統(tǒng)數據庫主要是為運用程序進展數據處置，未必按照同一主題存儲數據數據倉庫偏重于數據分析任務，是按照主題存儲的來自cnshu中國最大的資料庫下載與時間相關數據庫保管信息的時候，并不強調一定有時間信息數據倉庫那么不同，出于決策的需求，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性來自cnshu中國最大的資料庫下載不可修正數據庫處置的是日常事務數據，有的需求不斷更新數據倉庫反映的是歷史信息，可以添加，但不可更改。來自cnshu中國最大的資料庫下載數據倉庫生成Extract,Transfer,andLoad(ETL)ModelIntegrateDataETLDatawarehouse來自cnshu中國最大的資料庫下載數據展現面向高層決策者的主管信息系統(tǒng)(EIS)面向決策分析者的聯機分析系統(tǒng)(OLAP)決策者上的即席查詢系統(tǒng)(AdHoc)靈敏報表系統(tǒng)(Reporting)數據展現采用多種靈敏的方式，比如C/S方式或B/S方式來自cnshu中國最大的資料庫下載聯機分析處置(OLAP)OLAP委員會的定義：是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員可以從多種角度對從原始數據中轉化出來的、可以真正為用戶所了解的、并真實反映企業(yè)維特性的信息進展快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深化了解的一類軟件技術。OLAP的目的：是滿足決策支持或多維環(huán)境特定的查詢和報表需求，它的技術中心是“維〞這個概念，因此OLAP也可以說是多維數據分析工具的集合。

來自cnshu中國最大的資料庫下載開展背景60年代，關系數據庫之父E.F.Cdd提出了關系模型，促進了聯機事務處置(OLTP)的開展(數據以表格的方式而非文件方式存儲)。1993年，E.F.Cdd提出了多維數據庫和多維分析的概念，即OLAP來自cnshu中國最大的資料庫下載OLAP多維數據構造超立方構造(Hypercube)多立方構造(Multicube)來自cnshu中國最大的資料庫下載OLAP多維數據分析切片和切塊(SliceandDice)：在多維數據構造中,按二維進展切片,按三維進展切塊,可得到所需求的數據來自cnshu中國最大的資料庫下載OLAP多維數據分析鉆取(Drill)：鉆取包含向下鉆取(Drill-down)和向上鉆取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作來自cnshu中國最大的資料庫下載OLAP多維數據分析旋轉(Rotate)/轉軸(Pivot)：經過旋轉可以得到不同視角的數據來自cnshu中國最大的資料庫下載數據發(fā)掘(DM)一方面規(guī)模龐大、紛繁復雜的數據體系讓運用者漫無頭緒、無從下手；另一方面在這些大量數據的背后卻隱藏著很多具有決策意義的有價值的信息。來自cnshu中國最大的資料庫下載數據發(fā)掘(DM)如何發(fā)現這些有用的知識，使之為管理決策和運營戰(zhàn)略開展效力？數據發(fā)掘〔DataMining〕。來自cnshu中國最大的資料庫下載DM運用實例(購物環(huán)境設計)某超市，需求設計一個吸引客人購買商品的最正確環(huán)境。經過對客人的采購道路和消費記錄的發(fā)掘發(fā)現：美國女性的視野高度是150cm左右，而男性是163cm左右，最適宜的視野角度是視野高度以下15度。因此，最好的貨品擺設位置是在130到厘米之間。按照DM找出的特別信息，該超市里的主打產品，總是擺在最容易發(fā)現的高度區(qū)內。來自cnshu中國最大的資料庫下載DM運用實例(客戶購買方式識別)Safeway是英國的第三大連鎖超市，年銷售額超越一百億美圓運用傳統(tǒng)的方法—降低價位、擴展店面以及添加商品種類，假想象在競爭中取勝曾經越來越困難了必需以客戶為導向，了解六百萬客戶所做的每一筆買賣以及這些買賣彼此之間的關聯性來自cnshu中國最大的資料庫下載DM運用實例(客戶購買方式識別)Safeway首先根據客戶的相關資料，將客戶分為150類，再用關聯〔Association〕的技術列出產品相關度的清單。比如：“在購買烤肉炭的客戶中，75%的人也會購買打火機燃料〞。來自cnshu中國最大的資料庫下載DM運用實例(客戶購買方式識別)Safeway還需求對商品的利潤進展細分。例如，Safeway發(fā)現某一種乳酪產品雖然銷售額排名第209位，可是消費額最高的客戶中有25%都經常買這種乳酪。Safeway知道客戶每次采購時會買哪些產品以后，就可以利用DataMining中的SequenceDiscovery功能，找出長期的經常性購買行為，進而促銷。來自cnshu中國最大的資料庫下載數據發(fā)掘(DM)學科背景統(tǒng)計學計算機科學人工智能領域的廣泛運用來自cnshu中國最大的資料庫下載數據發(fā)掘(DM)常用方法分類〔classification〕：按照所分析對象的屬性分門別類、加以定義、建立類組〔class〕。比如，將信譽卡懇求人分為低、中、高風險群，或是將顧客分到事先定義好的族群。來自cnshu中國最大的資料庫下載數據發(fā)掘(DM)常用方法估計〔estimation〕：根據既有的延續(xù)性數值相關屬性資料，求得某一屬性的未知值。比如，估計家中小孩的數量、一個家庭的總收入或是不動產的價值。所運用的技巧有相關分析、回歸分析及類神經網絡方法。來自cnshu中國最大的資料庫下載數據發(fā)掘(DM)常用方法預測〔prediction〕：根據對象屬性過去的察看值來估計此屬性未來的值。比如，預測哪些顧客會在未來的半年內取消該公司的效力，或是預測哪些用戶會懇求增值效力，如三方通話、語音信箱等。所運用的技巧有回歸分析、時間序列分析及類神經網絡方法。來自cnshu中國最大的資料庫下載數據發(fā)掘(DM)常用方法關聯分組〔affinitygrouping〕：從一切對象來決議哪些相關對象應該放在一同。比如，在超市中，哪些物品會一同被購買，零售商可以利用關聯分組來規(guī)劃店內商品的擺設位置，把會被一同購買的商品擺在一同。在客戶的營銷系統(tǒng)上，此種功能可用來確認交叉銷售〔cross-selling〕的時機以設計出更吸引人的產品群組。來自cnshu中國最大的資料庫下載聚類、群集化〔clustering〕：將不同的母體區(qū)隔為較具同構型的群組〔cluster〕，換句話說，其目的是將組與組之間的差別分辨出來，并對個別組內的類似樣本進展挑選。在群集化技術中，沒有預先定義好的類別和訓練樣本存在，一切紀錄都根據彼此類似程度來加以歸類。比如，在市場營銷調查前，先將顧客群集化，再來分析每群顧客最喜歡哪一類促銷，而不是對每個顧客都用一樣的規(guī)范規(guī)那么來分析。所運用的技巧有k-means法及agglomeration法。來自cnshu中國最大的資料庫下載SCORING&

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