《商业智能：方法与应用》课件第1章 商业智能概述.pptx

1、1.1 商业智能的概念1.2 商业智能的产生与发展1.3 商业智能的应用领域1.1.1 数据、信息、知识1.1.2 商业智能的定义与特点目 录O N T E N T S1.1 商业智能的概念数据、信息、知识商业智能的定义与特点材料电话费1.1.1 数据、信息、知识Most Business Users Dont Have Confidence in Info!1.1.1 数据、信息、知识数据 数据是通过观察、实验或计算获得的结果，以某种适合使用或处理的形式进行表示或编码，可用于科学研究或决策支持等方面。信息 信息是为某种问题提供答案或消除不确定性的实体或形式。在管理领域中，信息是提供决策的有效

2、数据。有效的信息可以减少事件的不确定性。知识 知识是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。通过对信息进行归纳、演绎、比较等，使其内在的规律等部分沉淀下来，信息就转变成知识。1.1.2 商业智能的定义与特点定义 商业智能（Business Intelligence，简称BI），又称为商务智能，指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和报表技术进行数据分析以实现商业价值的策略和技术。特点 商业智能的解决方案包含对关键企业级数据的有效存储和表示，从而使用户能够迅速而方便的访问并解读这些数据。方案中的商业智能工具允许企业在全新的层次上管理业务，这样就能根据对历史数据的

3、分析，了解某项业务发展的规律和影响因素，并就后续行动做出决策，也可以根据对历史数据的分析，准确的预测未来的成果。商业智能1.2 商业智能的产生与发展商业智能1.0商业智能3.0商业智能2.01.2 商业智能的产生与发展演化BI 1.0：基于DBMS的结构化内容BI 2.0：基于网站的非结构化内容BI 3.0：基于移动和传感器的内容应用电子商务电子政务科学与技术智能健康与福利公共安全新兴研究领域大数据分析文本分析网站分析网络分析移动分析1.2 商业智能的产生与发展第一阶段第三阶段第二阶段目前业界采用的商业智能技术和应用可认为是商业智能1.0，其数据大多数是由公司通过各种已有业务系统收集的结构化数

4、据，通常存储在商业关系数据库管理系统中。数据管理和存储被认为是商业智能1.0的基础，包括数据集市及工具、数据库查询、联机分析处理和图形报表工具、记分卡和仪表板的业务绩效管理、统计分析和数据挖掘技术。商业智能系统可以通过Web挖掘、网页分析以及基于Web 2.0的社交媒体收集的数据，并应用以非结构化数据为主的存储和分析系统，产生巨大的商业价值，形成商业智能2.0的主要特征。与已经集成到企业信息系统中的商业智能1.0技术不同，商业智能2.0系统需要在文本挖掘、Web挖掘、基于DBMS的商业智能1.0系统的时空分析等领域集成成熟和可扩展的技术。商业智能1.0商业智能的演变过程大致分为三个阶段。商业智

5、能3.0的典型特征是基于移动智能设备、物联网等技术的综合应用。这种具有支持高度移动、位置感知、以人为本和上下文相关的操作和交易能力的移动互联网设备将在今后相当长的期间持续提供有价值的研究和应用机会。商业智能2.0商业智能3.01.3 商业智能的应用领域电子商务科学研究电子政务公共安全健康与医疗1.3 商业智能的应用领域针对电子商务系统和社交媒体的客户意见分析经常采用文本分析技术和情绪分析技术；针对产品推荐系统的功能则通常采用关联规则挖掘、数据库分割和聚类、异常检测和图形挖掘等技术。文本挖掘、社会网络分析和社交媒体分析技术可用于支持舆情分析、社会热点事件跟踪，也可以提高政策执行的透明度，以便为民

6、众提供更好的服务。许多科学和技术领域正在从高通量传感器和大数据分析中获益。从大型、多样化、分布式和异构数据集中获取有用信息，加快科学发现和创新进程，产生新的研究领域。健康大数据的两个主要来源是基因组学驱动的大数据（基因分型、基因表达、基因测序）和医患信息大数据（电子健康记录、保险记录、药房处方、患者反馈和反应）。可以收集和挖掘出重要的临床知识并对患者疾病模式有了更深入理解。电子商务电子政务科学研究健康医疗公共安全通过利用先进的信息技术、数据分析算法和数据库等技术，商业智能可以提供公共安全领域的解决方案。包括：犯罪关联规则挖掘和聚类、犯罪网络分析、时空分析和可视化、多语言文本分析、情绪和情感分析

7、以及网络攻击分析等。1.3 商业智能的应用领域数据数据n模式模式n趋势趋势n事实事实n关系关系n模型模型n关联规则关联规则n序列序列n目标市场目标市场n资金分配资金分配n贸易选择贸易选择n在哪儿做广告在哪儿做广告n销售的地理位置销售的地理位置n金融金融n经济经济nPOSPOSn人口统计人口统计n生命周期生命周期1.3 商业智能的应用领域1.3 商业智能的应用领域1.3 商业智能的应用领域1.3 商业智能的应用领域1.3 商业智能的应用领域1.3 商业智能的应用领域1.3 商业智能的应用领域1.3 商业智能的应用领域各行业电子商务网站算法层商业逻辑层行业应用层商业应用商业模型挖掘算法CRM产品推

8、荐产品推荐客户细分客户细分客户流失客户流失客户利润客户利润客户响应客户响应关联规则、序列模式、分类、聚集、偏差分析关联规则、序列模式、分类、聚集、偏差分析WEB挖掘挖掘网站结构优化网站结构优化网页推荐网页推荐商品推荐商品推荐基因挖掘基因挖掘基因表达路径分析基因表达路径分析基因表达相似性分析基因表达相似性分析基因表达共发生分析基因表达共发生分析银行银行电信电信零售零售保险保险制药制药生物信息生物信息科学研究科学研究相关行业神经网络、决策树、回归分析、粗集、遗传算法1.4 商业智能系统结构 ERP企业资源规划系统SCM供应链管理商业智能BI（business intelligence）B2B B2

9、CCRMInternet等基础设施数据1.4 商业智能系统结构Operational and External DataWarehouse modeling and Construction Tools(ETL)Business Intelligence ApplicationsDecision Support ToolsQuery and Reporting OLAP Information MiningAccess enablersApplication Interfaces Middleware ServicesDepartmentalwarehouses(datamarts)AdministrationGlobal WarehouseOther Information StoresOperational and External DataData ManagementMetadata Management1.4 商业智能系统结构1.4 商业智能系统结构