商务智能核心技术：数据仓库与数据挖掘

"这篇摘要涵盖了商务智能的基础知识，由复旦大学软件学院的赵卫东博士讲解，主要内容包括数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘技术和方法，以及商务智能的应用。课程强调理论与实践的结合，通过课堂讲解、上机实验、讲座和讨论进行教学，并以平时表现和课程论文作为考核标准。教材主要来源于赵卫东博士的著作。" 商务智能（BI）是一种技术驱动的方法，用于将企业内部的大量数据转化为可操作的洞察力，帮助决策者做出更明智的业务决策。这一领域涉及多个学科，如统计学、数据库管理和人工智能，需要一定的前置知识，如统计学和高级数据库系统的理解。 数据仓库是商务智能的核心组成部分，它是从不同来源整合和存储历史数据的中央存储库，用于分析和报告。数据仓库的设计旨在支持高效的查询和分析，而不是日常事务处理。它通常包含多个层次的数据，从原始数据到经过清洗和转换的可供分析的数据。 在线分析处理（OLAP）是商务智能的另一关键技术，它提供多维数据分析能力，允许用户从不同角度（维度）快速、深入地查看数据，以发现模式和趋势。OLAP操作包括切片、 dice、钻取和旋转，这些操作使用户能够深入到数据细节或从宏观视图跳转到微观视图。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，它结合了统计学和机器学习技术。数据挖掘包括分类、聚类、关联规则学习和预测等方法。这些方法用于识别隐藏的模式、关系或规律，从而生成可用于决策的预测或建议。 商务智能的应用广泛，可以用于销售分析、客户行为分析、供应链优化、财务报告等多个领域。通过数据可视化工具，企业可以将复杂的数据转化为易于理解的图表和仪表板，加速决策过程。 学习商务智能不仅需要理解技术层面，还需要了解如何将这些技术应用于实际业务场景，解决具体问题。因此，课程设计中包含了企业专业人士的讲座和课堂讨论，以增强实践应用能力。 评估学生学习效果的方式除了传统的出勤和研讨外，还可能包括撰写课程论文或参加相关的认证考试，以确保学生能够将所学知识转化为实际技能。推荐的教材和参考书目由赵卫东博士编写，为学习者提供了深入理解和应用商务智能的坚实基础。