复旦大学商务智能概论：数据仓库与数据挖掘

"复旦商务智能概论--1商务智能概论绪论.pptx" 商务智能（Business Intelligence，BI）是一门综合性的学科，它结合了统计学、数据库管理和人工智能等多个领域的知识，旨在帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定。这门课程由赵卫东博士在复旦大学软件学院教授，强调理论与实践相结合，要求学生具备一定的统计学和高级数据库系统基础。 课程内容主要包括以下几个方面： 1. 商务智能概述：介绍商务智能的基本概念，探讨智能在企业决策中的作用，以及如何通过信息共享和企业信息集成提升企业的智能表现。 2. 在线分析处理（Online Analytical Processing, OLAP）技术：OLAP是一种用于数据分析的技术，它允许用户从不同角度和多层次对数据进行快速、交互式的查询，以便深入理解数据背后的趋势和模式。 3. 数据挖掘（Data Mining）技术和方法：数据挖掘是从大量数据中发现有价值知识的过程，包括分类、聚类、关联规则、序列模式挖掘等方法。课程会详细讲解数据挖掘的各个阶段，如数据预处理、模型构建和评估。 4. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是为决策支持设计的中央存储系统，它整合了来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且历史化的视图，便于分析和挖掘。 5. 商务智能应用：将所学技术应用于实际商务场景，如市场趋势分析、客户行为预测、运营效率优化等。 教学方式以课堂讲授为主，辅以实验操作、业界专家讲座和课堂讨论，以增强学生的实践能力和问题解决能力。课程考核则基于平时表现、课程论文和相关专业认证，如IBM Certified Solution Designer – 705认证考试。 智能企业在市场中的竞争优势在于能够快速响应变化，提供定制化的解决方案。数据是这种智能的基础，商务智能技术处理的数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，以及静态和动态数据。信息是对数据的提炼和解读，对决策过程至关重要，不同的人根据自身需求和视角可以从相同数据中获取不同的信息价值。因此，理解和运用商务智能技术，对于提升企业的决策质量和竞争力具有重要意义。