商务智能方法与技术概论

"商务智能方法概论" 商务智能是一门新兴的边缘学科，汇集了来自数据库、管理信息系统、统计学、人工智能中的机器学习与模式识别等多学科的成果，具有很强的生命力。商务智能的概念通常认为是于1996年由加特纳集团（Gartner Group）提出的。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第1页。目录引言，商务智能过程，数据仓库，商务智能应用，构建商务智能环境，关联规则，分类分析，聚类分析，概念描述。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第2页。目录引言，商务智能简介，商务智能与信息社会，商务智能与企业管理，商务智能与数据挖掘，商务智能与新技术融合，小结及练习。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第3页。商务智能的概念通常认为是于1996年由加特纳集团（Gartner Group）提出的。商务智能是一门新兴的边缘学科，汇集了来自数据库、管理信息系统、统计学、人工智能中的机器学习与模式识别等多学科的成果，具有很强的生命力。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第4页。企业对信息资源开发与利用要求的提升，促使了商务智能的发展。事务处理（OLTP），分析处理（OLAP），知识发现（KDD），On-Line Transaction Processing联机事务处理系统，On-Line Analytical Processing联机分析处理系统，Knowledge Discovery in Databases。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第5页。对数据进行深入的，智能化的分析，寻找潜在的未来知识 别名：数据挖掘、知识抽取、信息发现、数据考古，最常用的术语是"知识发现"和"数据挖掘"。相对来讲，数据挖掘主要流行于统计界，数据分析、数据库和管理信息系统界；而知识发现则主要流行于人工智能和机器学习界。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第6页。OLAP和KDD又有很多不同的地方 数据挖掘与OLAP不同的地方是，数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型） 的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。他在本质上是一个归纳的过程。比如，一个用数据挖掘工具的分析师想找到引起贷款拖欠的风险因素。数据挖掘工具可能帮他找到高负债和低收入是引起这个问题的因素，甚至还可能发现一些分析师从来没有想过或试过的其他因素，比如年龄。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第7页。商务智能概念中通常有四个要素：大规模数据，数据驱动，潜在新颖性和知识有用性 大规模数据：商务智能是从海量的数据中发现知识，因此数据挖掘的效率是重要的考量。数据驱动：由于数据规模的缘故，传统的建模假设都难人工穷举数据变量和属性组合。潜在新颖性：商务智能通过数据挖掘所获得的知识是非显见的，而且是新颖的。知识有用性：通过商务智能得到的知识是用于业务运作和管理决策的。也就是说，所发现的知识的有用性通常与应用环境有关。 商务智能方法概论全文共221页，当前为第8页。商务智能概念中通常有四个要素：大规模数据，数据驱动，潜在新颖性和知识有用性。商务智能是从大规模（海量）数据中发现潜在的、新颖的、有用的知识的过程，旨在支持组织的业务运作和管理决策。 IBM定义，商务智能利用已有的数据资源作出更好的商业决策，它包括数据访问、数据和业务分析，以及发现新的商业的机会。这说明商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，从信息中发现知识，为商务决策和战略发展。 Gartner Group商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 微软是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有效地参与竞争的努力，以便在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息。 Oracle商务智能就是在核实的时间提供核实的数据访问以制定正确的决策。