商務(wù)智能概述

1、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)倉庫與OLAP基礎(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計與OLAP建模數(shù)據(jù)挖掘的過程與算法,主要參考書,1. W H Inmon 著. 數(shù)據(jù)倉庫. 機械工業(yè)出版社.2. 林宇 編著. 數(shù)據(jù)倉庫原理與實踐. 人民郵電出版社.3. Jiawei Han, Micheline Kamber著. 數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù). 機械工業(yè)出版社.4.（美）譚,（美）斯坦巴赫 著, 范明

2、 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). 中國財經(jīng)出版社.,軟件,SQL Server 2005/2008 數(shù)據(jù)倉庫IBM SPSS Modeler 企業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘IBM SPSS Statistics 標準統(tǒng)計分析關(guān)于Wekahttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/西蒙(印度). 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)

3、教程. 機械工業(yè)出版社.關(guān)于SAS,主要軟件參考書,朱德利. SQL Server 2005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. IBM SPSS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SPSS Clementine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. 機械工業(yè)出版社. （Weka）http://www.cs.wa

4、ikato.ac.nz/ml/weka/,案例,1. 電信公司的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)2. Data mining for decision support on customer insolvency in telecommunications business,商務(wù)智能概述,為什么出現(xiàn)商務(wù)智能？Why企業(yè)經(jīng)營管理活動對商務(wù)智能的需求如何理解商務(wù)智能? What商務(wù)智能如何實現(xiàn)? How商務(wù)智能的技術(shù)構(gòu)成,1 企業(yè)對商務(wù)智能的需求,商

5、務(wù)工具的變遷企業(yè)信息化系統(tǒng)的進化,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越強大，信息量的增長也越來越快。電報電話傳真機計算機互聯(lián)網(wǎng),商務(wù)工具的變遷,在20世紀初，或者即使到了20世紀中葉，沒有一個公司的賬目、訂貨記錄和文件柜的數(shù)據(jù)總和能超過幾十個百萬字節(jié)(megabytes)。,穿孔紙帶,商務(wù)工具的變遷,計算機在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，標志著商業(yè)活動真正進入信息化時代，信息處理的方式發(fā)生了革命

6、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)庫為主,商務(wù)工具的變遷,互聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)活動中的應(yīng)用，在信息增長和信息處理方式上也發(fā)生了前所未有的變化。每個郵件在遞送過程中都要對條形碼進行多次掃描；統(tǒng)計控制過程通過成千上萬個傳感器不斷讀取和記錄生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)；電話系統(tǒng)要跟蹤每一個電話的開始時間、持續(xù)時間和網(wǎng)絡(luò)路線等；顧客在網(wǎng)絡(luò)上的每一次鏈接及看過的每一件商品都被記錄下來。,商務(wù)工具的變遷,今天，最大的公

7、司數(shù)據(jù)庫容量是用萬億字節(jié)(terabytes)來計量的。對于這些公司來說，數(shù)據(jù)的增長是以10萬倍來計量的。,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)測模型。數(shù)據(jù)一旦積累起來，就成為信息財富。這些財富可被用來改進每個領(lǐng)域的決策。人們已不再滿足于簡單的數(shù)據(jù)操作，產(chǎn)生了進一步使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)的要求。,商務(wù)工具的變遷,利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行分析和推理，從而為決策提供依據(jù)。誰是高價值的客戶？誰將

8、成為高價值客戶？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)庫技術(shù)已無法滿足這種需求，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)庫一般只存儲短期數(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。由于訪問數(shù)據(jù)庫的能力不足，它對大量數(shù)據(jù)的訪問性能明顯下降。,,,如何將數(shù)以百萬計的網(wǎng)絡(luò)文件、電話記錄、銷售細目文件記錄

9、變成可利用的信息和知識？,,,企業(yè)信息系統(tǒng)的進化,管理信息系統(tǒng)和企業(yè)資源計劃系統(tǒng),管理信息系統(tǒng)和企業(yè)資源計劃系統(tǒng)積累了大量的歷史數(shù)據(jù)。不同歷史時期的數(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)和管理實施等方面存在著較大的差異數(shù)據(jù)相對分散和獨立，難以共享沒有建立起統(tǒng)一的能用于分析處理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺,管理信息系統(tǒng)和企業(yè)資源計劃系統(tǒng),明確整個企業(yè)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和相互關(guān)系是有較大困難的。,百家爭鳴、百花齊放的管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)

10、——共有多少個三角形?,商務(wù)智能系統(tǒng),來自不同系統(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”的挖掘過程就是“數(shù)據(jù)?信息?知識?智慧”的轉(zhuǎn)化過程。,商務(wù)智能系統(tǒng),商務(wù)智能系統(tǒng),如果將知識用在輔助企業(yè)經(jīng)營管理決策中，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。,Business Intelligence, BI,商務(wù)智能的2個層次,第1個層次：在整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提供靈

11、活的前端展現(xiàn)。例如，通過直方圖等形式表現(xiàn)來自銷售管理系統(tǒng)的地區(qū)銷售情況報表。,商務(wù)智能的2個層次,,經(jīng)過數(shù)據(jù)整合的BI系統(tǒng)功能——現(xiàn)在有多少個三角形?,數(shù)據(jù)倉庫 Data Warehouse, DW聯(lián)機分析處理 On-Line Analytical Processing, OLAP,商務(wù)智能的2個層次,第2個層次：數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫的爆炸性增長已遠遠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)對數(shù)據(jù)庫進

12、行自動和智能地分析。這些工具和技術(shù)正是知識發(fā)現(xiàn)。知識發(fā)現(xiàn)的主要技術(shù)構(gòu)成就是數(shù)據(jù)挖掘。,Knowledge Discovery in Database，KDDData Mining，DM,商務(wù)智能的2個層次,,加入智能挖掘算法的系統(tǒng)功能——最后一個框中應(yīng)該有多少個三角形?,商務(wù)智能的2個層次,例如，通過對銷售數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)一條關(guān)聯(lián)規(guī)則：這條規(guī)律對于商務(wù)的智能化和決策的科學(xué)化將有重要的意義。,購買面包 and 購買黃油 ?

13、90％購買牛奶,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SQL Server 2005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3. DMReview過程4. Gartner、IDC、IBM、SAP和MSTR工具和技術(shù)集合,商務(wù)智能的結(jié)構(gòu)描述,商務(wù)智能的實現(xiàn)包含了“數(shù)據(jù)?信息?知識?行動?智慧”這一過程所運用的技術(shù)和方法。數(shù)據(jù)倉庫聯(lián)機分析處理(O

14、LAP)數(shù)據(jù)挖掘模型庫和方法庫,,,商務(wù)智能的結(jié)構(gòu)描述,商務(wù)智能系統(tǒng)工作過程的技術(shù)抽象源數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層數(shù)據(jù)倉庫(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)倉庫(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,SQL Server 2005的商務(wù)智能構(gòu)架,SQL Server 2005的兩大體系數(shù)據(jù)庫管理商務(wù)智能應(yīng)用

15、,SQL Server 2005的商務(wù)智能構(gòu)架,SQL Server 2005的商務(wù)智能構(gòu)架,SQL Server 2005的商務(wù)智能三大服務(wù)SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)SQL Server 2005 Integration Services (SSIS)SQL Server 2005 Reporting Services (SSRS)一個工具Business Intell