數(shù)據(jù)分析與商務(wù)智能概述課件

SQLServer2005IntegrationServices(SSIS)如何將數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)文件、電話記錄、銷售細(xì)目文件記錄變成可利用的信息和知識(shí)？Forest&Trees決策所需的歷史數(shù)據(jù)量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)一般只存儲(chǔ)短期數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)教程.這條規(guī)律對(duì)于商務(wù)的智能化和決策的科學(xué)化將有重要的意義。ReplicationServerPowerStage什么產(chǎn)品可以交叉銷售或提升銷售？EnterpriseManager此“金礦”的挖掘過(guò)程就是“數(shù)據(jù)信息知識(shí)智慧”的轉(zhuǎn)化過(guò)程?！F(xiàn)在有多少個(gè)三角形?JiaweiHan,MichelineKamber著.數(shù)據(jù)分析與商務(wù)智能管理科學(xué)與工程系安利平教學(xué)內(nèi)容數(shù)據(jù)分析與商務(wù)智能概述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP基礎(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)與OLAP建模數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程與算法主要參考書1.WHInmon著.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).機(jī)械工業(yè)出版社.2.林宇編著.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理與實(shí)踐.人民郵電出版社.3.JiaweiHan,MichelineKamber著.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù).機(jī)械工業(yè)出版社.4.（美）譚,（美）斯坦巴赫著,范明等譯,數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?人民郵電出版社.5.（美）貝里,（美）利諾夫著,袁衛(wèi)等譯.數(shù)據(jù)挖掘——客戶關(guān)系管理的科學(xué)與藝術(shù).中國(guó)財(cái)經(jīng)出版社.軟件SQLServer2005/2008數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)IBMSPSSModeler企業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘IBMSPSSStatistics標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)分析關(guān)于Wekahttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/西蒙(印度).數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)教程.

機(jī)械工業(yè)出版社.關(guān)于SAS主要軟件參考書朱德利.SQLServer2005數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能完全解決方案.

電子工業(yè)出版社.張文彤,鐘云飛.IBMSPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)案例精粹.清華大學(xué)出版社.元昌安.數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應(yīng)用寶典.電子工業(yè)出版社.（印度）西蒙.數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)教程.

范明,牛常勇譯.機(jī)械工業(yè)出版社.（Weka）http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/案例1.電信公司的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)2.Dataminingfordecisionsupportoncustomerinsolvencyintelecommunicationsbusiness商務(wù)智能概述為什么出現(xiàn)商務(wù)智能？Why企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)對(duì)商務(wù)智能的需求如何理解商務(wù)智能?What商務(wù)智能如何實(shí)現(xiàn)?How商務(wù)智能的技術(shù)構(gòu)成1企業(yè)對(duì)商務(wù)智能的需求商務(wù)工具的變遷企業(yè)信息化系統(tǒng)的進(jìn)化商務(wù)工具的變遷伴隨著商務(wù)工具的變遷，人們處理信息的能力在工具的幫助下變得越來(lái)越強(qiáng)大，信息量的增長(zhǎng)也越來(lái)越快。電報(bào)電話傳真機(jī)計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)商務(wù)工具的變遷在20世紀(jì)初，或者即使到了20世紀(jì)中葉，沒(méi)有一個(gè)公司的賬目、訂貨記錄和文件柜的數(shù)據(jù)總和能超過(guò)幾十個(gè)百萬(wàn)字節(jié)(megabytes)。穿孔紙帶商務(wù)工具的變遷計(jì)算機(jī)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，標(biāo)志著商業(yè)活動(dòng)真正進(jìn)入信息化時(shí)代，信息處理的方式發(fā)生了革命性的變化。商業(yè)單據(jù)的電子化MIS(管理信息系統(tǒng))廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方式以數(shù)據(jù)庫(kù)為主商務(wù)工具的變遷互聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)活動(dòng)中的應(yīng)用，在信息增長(zhǎng)和信息處理方式上也發(fā)生了前所未有的變化。每個(gè)郵件在遞送過(guò)程中都要對(duì)條形碼進(jìn)行多次掃描；統(tǒng)計(jì)控制過(guò)程通過(guò)成千上萬(wàn)個(gè)傳感器不斷讀取和記錄生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)；電話系統(tǒng)要跟蹤每一個(gè)電話的開始時(shí)間、持續(xù)時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)路線等；顧客在網(wǎng)絡(luò)上的每一次鏈接及看過(guò)的每一件商品都被記錄下來(lái)。商務(wù)工具的變遷今天，最大的公司數(shù)據(jù)庫(kù)容量是用萬(wàn)億字節(jié)(terabytes)來(lái)計(jì)量的。對(duì)于這些公司來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)是以10萬(wàn)倍來(lái)計(jì)量的。商務(wù)工具的變遷多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)的搜集是為了提高內(nèi)在操作的效率，并不是為了分析或者為了建立預(yù)測(cè)模型。數(shù)據(jù)一旦積累起來(lái)，就成為信息財(cái)富。這些財(cái)富可被用來(lái)改進(jìn)每個(gè)領(lǐng)域的決策。人們已不再滿足于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)操作，產(chǎn)生了進(jìn)一步使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)的要求。輔助決策的信息涉及許多部門的數(shù)據(jù)，而不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)難以集成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)層例如，通過(guò)直方圖等形式表現(xiàn)來(lái)自銷售管理系統(tǒng)的地區(qū)銷售情況報(bào)表。在20世紀(jì)初，或者即使到了20世紀(jì)中葉，沒(méi)有一個(gè)公司的賬目、訂貨記錄和文件柜的數(shù)據(jù)總和能超過(guò)幾十個(gè)百萬(wàn)字節(jié)(megabytes)。從各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源中整合BI需要的數(shù)據(jù)，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)與商務(wù)流程統(tǒng)一SQLServer2005AnalysisServices(SSAS)由于訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的能力不足，它對(duì)大量數(shù)據(jù)的訪問(wèn)性能明顯下降。EnterpriseManagerDecisionBase這條規(guī)律對(duì)于商務(wù)的智能化和決策的科學(xué)化將有重要的意義。Forest&TreesKnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD商務(wù)工具的變遷利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理，從而為決策提供依據(jù)。誰(shuí)是高價(jià)值的客戶？誰(shuí)將成為高價(jià)值客戶？什么產(chǎn)品可以交叉銷售或提升銷售？公司明年的收入前景如何？這種需求既要求聯(lián)機(jī)服務(wù)，又涉及大量的數(shù)據(jù)。商務(wù)工具的變遷傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)已無(wú)法滿足這種需求，具體體現(xiàn)在以下三方面：決策所需的歷史數(shù)據(jù)量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)一般只存儲(chǔ)短期數(shù)據(jù)。輔助決策的信息涉及許多部門的數(shù)據(jù)，而不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)難以集成。由于訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的能力不足，它對(duì)大量數(shù)據(jù)的訪問(wèn)性能明顯下降。如何將數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)文件、電話記錄、銷售細(xì)目文件記錄變成可利用的信息和知識(shí)？企業(yè)信息系統(tǒng)的進(jìn)化管理信息系統(tǒng)和企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)管理信息系統(tǒng)和企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)積累了大量的歷史數(shù)據(jù)。不同歷史時(shí)期的數(shù)據(jù)根據(jù)不同業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)由不同供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)和管理實(shí)施等方面存在著較大的差異數(shù)據(jù)相對(duì)分散和獨(dú)立，難以共享沒(méi)有建立起統(tǒng)一的能用于分析處理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)管理信息系統(tǒng)和企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)明確整個(gè)企業(yè)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和相互關(guān)系是有較大困難的。百家爭(zhēng)鳴、百花齊放的管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)——共有多少個(gè)三角形?商務(wù)智能系統(tǒng)來(lái)自不同系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)中往往隱藏著重要的規(guī)律和商業(yè)規(guī)則，這些是企業(yè)管理者需要尋找的“金礦”。此“金礦”的挖掘過(guò)程就是“數(shù)據(jù)

信息

知識(shí)

智慧”的轉(zhuǎn)化過(guò)程。商務(wù)智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息知識(shí)智慧信息分析輔助決策數(shù)據(jù)處理商務(wù)智能系統(tǒng)如果將知識(shí)用在輔助企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策中，那么這種智慧就可以稱為商業(yè)智慧，也就是商業(yè)智能，或者叫商務(wù)智能。BusinessIntelligence,BI商務(wù)智能的2個(gè)層次第1個(gè)層次：在整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提供靈活的前端展現(xiàn)。例如，通過(guò)直方圖等形式表現(xiàn)來(lái)自銷售管理系統(tǒng)的地區(qū)銷售情況報(bào)表。例如，通過(guò)直方圖等形式表現(xiàn)來(lái)自銷售管理系統(tǒng)的地區(qū)銷售情況報(bào)表。SQLServer2005IntegrationServices(SSIS)ReplicationServerPowerStage輔助決策的信息涉及許多部門的數(shù)據(jù)，而不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)難以集成。多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)的搜集是為了提高內(nèi)在操作的效率，并不是為了分析或者為了建立預(yù)測(cè)模型。電信公司的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)如果將知識(shí)用在輔助企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策中，那么這種智慧就可以稱為商業(yè)智慧，也就是商業(yè)智能，或者叫商務(wù)智能。對(duì)于這些公司來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)是以10萬(wàn)倍來(lái)計(jì)量的。SQLServer2005的商務(wù)智能構(gòu)架第1個(gè)層次：在整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提供靈活的前端展現(xiàn)。SQLServer2005AnalysisServices(SSAS)SQLServer2005的商務(wù)智能構(gòu)架商務(wù)智能的2個(gè)層次經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整合的BI系統(tǒng)功能——現(xiàn)在有多少個(gè)三角形?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DataWarehouse,DW聯(lián)機(jī)分析處理On-LineAnalyticalProcessing,OLAP商務(wù)智能的2個(gè)層次第2個(gè)層次：數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫(kù)的爆炸性增長(zhǎng)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了能夠解釋和消化這些數(shù)據(jù)的能力，需要新一代的工具和技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行自動(dòng)和智能地分析。這些工具和技術(shù)正是知識(shí)發(fā)現(xiàn)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的主要技術(shù)構(gòu)成就是數(shù)據(jù)挖掘。KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDDDataMining，DM商務(wù)智能的2個(gè)層次歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)？加入智能挖掘算法的系統(tǒng)功能——最后一個(gè)框中應(yīng)該有多少個(gè)三角形?商務(wù)智能的2個(gè)層次例如，通過(guò)對(duì)銷售數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)一條關(guān)聯(lián)規(guī)則：這條規(guī)律對(duì)于商務(wù)的智能化和決策的科學(xué)化將有重要的意義。購(gòu)買面包and

購(gòu)買黃油

90％購(gòu)買牛奶2商務(wù)智能的技術(shù)構(gòu)成什么是商務(wù)智能商務(wù)智能的結(jié)構(gòu)描述商務(wù)智能工具SQLServer2005的商務(wù)智能構(gòu)架什么是商務(wù)智能1.Microsoft努力2.SAS智能和知識(shí)3.DMReview過(guò)程4.Gartner、IDC、IBM、SAP和MSTR工具和技術(shù)集合ReplicationServerPowerStageSQLServer2005的商務(wù)智能構(gòu)架http://www.1企業(yè)對(duì)商務(wù)智能的需求在20世紀(jì)初，或者即使到了20世紀(jì)中葉，沒(méi)有一個(gè)公司的賬目、訂貨記錄和文件柜的數(shù)據(jù)總和能超過(guò)幾十個(gè)百萬(wàn)字節(jié)(megabytes)。SQLServer2005AnalysisServices(SSAS)什么產(chǎn)品可以交叉銷售或提升銷售？數(shù)據(jù)處理方式以數(shù)據(jù)庫(kù)為主ReplicationServerPowerStage在20世紀(jì)初，或者即使到了20世紀(jì)中葉，沒(méi)有一個(gè)公司的賬目、訂貨記錄和文件柜的數(shù)據(jù)總和能超過(guò)幾十個(gè)百萬(wàn)字節(jié)(megabytes)。SQLServer2005的兩大體系電信公司的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)商務(wù)智能的結(jié)構(gòu)描述商務(wù)智能的實(shí)現(xiàn)包含了“數(shù)據(jù)

信息

知識(shí)

行動(dòng)

智慧”這一過(guò)程所運(yùn)用的技術(shù)和方法。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)數(shù)據(jù)挖掘模型庫(kù)和方法庫(kù)抽取轉(zhuǎn)換清洗過(guò)濾轉(zhuǎn)載數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)挖掘OLAP數(shù)據(jù)報(bào)表前端展現(xiàn)工具數(shù)據(jù)源ETL過(guò)程數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其應(yīng)用BI前端展現(xiàn)外部數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)文檔資料商務(wù)智能的結(jié)構(gòu)描述商務(wù)智能系統(tǒng)工作過(guò)程的技術(shù)抽象源數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)層OLAP數(shù)據(jù)挖掘?qū)佑脩粽宫F(xiàn)層商務(wù)智能的結(jié)構(gòu)描述商務(wù)智能系統(tǒng)工作過(guò)程的技術(shù)抽象源數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)層OLAP數(shù)據(jù)挖掘?qū)佑脩粽宫F(xiàn)層數(shù)據(jù)挖掘和商務(wù)智能工具公司名稱ETL工具數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理OLAP工具數(shù)據(jù)挖掘工具報(bào)表工具IBMWarehouseManagerVisualWarehouseOLAPServerIntelligentMinerInsight&QucikviewOracleOracleETLServerEnterpriseManagerExpressServerDarwinExpressAnalyserSybaseReplicationServerPowerStageWarehouseStudioWarehouseAnalyzerSASSPSSInfoMakerCAInfoPumpPLATINUMERWinPLATINUMInfoPumpDecisionBaseInfoBeaconNeugentAionForest&TreesInfoReprotsSAS第三方WarehouseAdministratorSASMDDBEnterpriseMinerEISERMicrosoftSSISSQLServerSSASSSASSSRS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP基礎(chǔ)電信公司的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)SQLServer2005的兩大體系在20世紀(jì)初，或者即使到了20世紀(jì)中葉，沒(méi)有一個(gè)公司的賬目、訂貨記錄和文件柜的數(shù)據(jù)總和能超過(guò)幾十個(gè)百萬(wàn)字節(jié)(megabytes)。商務(wù)智能系統(tǒng)工作過(guò)程的技術(shù)抽象此“金礦”的挖掘過(guò)程就是“數(shù)據(jù)信息知識(shí)智慧”的轉(zhuǎn)化過(guò)程。明確整個(gè)企業(yè)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和相互關(guān)系是有較大困難的。例如，通過(guò)對(duì)銷售數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)一條關(guān)聯(lián)規(guī)則：InfoReprotsJiaweiHan,MichelineKamber著.計(jì)算機(jī)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，標(biāo)志著商業(yè)活動(dòng)真正進(jìn)入信息化時(shí)代，信息處理的方式發(fā)生了革命性的變化。SQLServer2005IntegrationServices(SSIS)SQL