數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)

ID:40219995

大小:309.31 KB

頁(yè)數(shù):15頁(yè)

時(shí)間:2019-07-26

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)_第1頁(yè)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)_第2頁(yè)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)_第3頁(yè)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)_第4頁(yè)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)_第5頁(yè)
資源描述:

《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第5章商務(wù)智能系統(tǒng)》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。

1、第5章商務(wù)智能系統(tǒng)主講人:孫水華副教授信息科學(xué)與工程學(xué)院數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)容商務(wù)智能概述商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)商務(wù)智能系統(tǒng)的功能商務(wù)智能系統(tǒng)的應(yīng)用小結(jié)商務(wù)智能的概念最早是GartnerGroup于1996年提出來(lái)的,當(dāng)時(shí)將商務(wù)智能定義為“以幫助企業(yè)決策為目的,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、分析、訪問(wèn)等處理的一大類技術(shù)及其應(yīng)用”。雖然研究與應(yīng)用在不斷深入,但對(duì)于商務(wù)智能尚沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義。下面列出幾種不同角度的商務(wù)智能定義:從技術(shù)角度看,商務(wù)智能的過(guò)程是企業(yè)的決策人員以企業(yè)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ),經(jīng)由OLAP工具、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的專業(yè)知

2、識(shí),從數(shù)據(jù)中獲得有用的信息和知識(shí),幫助企業(yè)獲取利潤(rùn)。從應(yīng)用角度看,商務(wù)智能幫助用戶對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘,例如預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)、輔助決策、對(duì)客戶進(jìn)行分類、挖掘潛在客戶等等。從數(shù)據(jù)角度看,商務(wù)智能使得很多事務(wù)性的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、轉(zhuǎn)換之后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),經(jīng)過(guò)聚集、切片或者分類等操作之后形成有用的信息、規(guī)則,來(lái)幫助企業(yè)的決策者進(jìn)行正確的決策。5.1商務(wù)智能概述5.1.1商務(wù)智能的概念5.1.2商務(wù)智能的發(fā)展歷程商務(wù)智能的出現(xiàn)是一個(gè)漸進(jìn)的、復(fù)雜的演變過(guò)程,并且仍處在發(fā)展之中。它經(jīng)歷了事務(wù)處理系統(tǒng)(TPS)、應(yīng)用執(zhí)行信息系統(tǒng)(EIS)和決策支

3、持系統(tǒng)(DSS)等階段,最終演變成今天的企業(yè)商務(wù)智能。商務(wù)智能以數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)為支撐,包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL),數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)模型等。實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,上述各種系統(tǒng)可以通過(guò)公共數(shù)據(jù)庫(kù)連接成為一體,從而使各個(gè)層次的用戶都可以從中受益。5.1.3商務(wù)智能的商業(yè)效益企業(yè)實(shí)施BI的目的并不是為了以較高的成本來(lái)擴(kuò)展IT部署規(guī)?;蛳蜃罱K用戶提供有趣的信息,而是向客戶(投資人)提供價(jià)值和返回價(jià)值。BI解決方案應(yīng)該具有向企業(yè)戰(zhàn)術(shù)、運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略層次上的所有雇員推出高度個(gè)性化的能力,企業(yè)才能獲得實(shí)實(shí)在在的商業(yè)效益。這些效益包括:1、更強(qiáng)的盈利能力

4、。2、更高的生產(chǎn)效率和能力授權(quán)。3、更好的責(zé)任義務(wù)和洞察能力。4、與法規(guī)和政府相關(guān)問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)更小。5.2商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)5.2.1商務(wù)智能系統(tǒng)的核心技術(shù)商務(wù)智能系統(tǒng)的技術(shù)體系主要由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DW)、在線分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能的基礎(chǔ),許多基本報(bào)表可以由此生成,但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。所謂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DW)就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合,用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。在線分析處理

5、(OLAP)技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映數(shù)據(jù)維持性的信息,進(jìn)行快速、一致、交互地訪問(wèn),從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘(DM)是一種決策支持過(guò)程,它主要基于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù),高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,預(yù)測(cè)客戶的行為,幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場(chǎng)策略,減少風(fēng)險(xiǎn),做出正確的決策。5.2.1商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)實(shí)施商務(wù)智能,首先需要準(zhǔn)備正確可用的數(shù)據(jù),其次要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的信息,再用于指導(dǎo)商業(yè)實(shí)踐。這

6、個(gè)過(guò)程包括了數(shù)據(jù)抽取、分析和挖掘三個(gè)主要環(huán)節(jié),分別由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)完成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的基礎(chǔ),存儲(chǔ)按照商務(wù)智能要求重新組織的來(lái)自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù);聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析,提供給最終用戶靈活自主的信息訪問(wèn)途徑、豐富的數(shù)據(jù)分析與報(bào)表功能。為了清晰的了解商務(wù)智能,圖5.1給出了商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)。商務(wù)智能應(yīng)用決策支持工具查詢和報(bào)表OLAP數(shù)據(jù)挖掘訪問(wèn)工具應(yīng)用接口中間件服務(wù)器數(shù)據(jù)管理全局倉(cāng)庫(kù)其他信息存儲(chǔ)部門倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和構(gòu)造工具可操作的和外部的數(shù)據(jù)管理元數(shù)據(jù)管理圖5.1商務(wù)智能體

7、系結(jié)構(gòu)商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)中各組成部分說(shuō)明如下:(1)可操作的和外部的數(shù)據(jù)。商務(wù)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源。其中,內(nèi)部信息來(lái)自企業(yè)的日常業(yè)務(wù)處理系統(tǒng),如ERP(EnterpriseResourcePlanning)、前臺(tái)交易系統(tǒng)等,外部信息來(lái)自Internet和行業(yè)期刊等。(2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和構(gòu)造工具。用來(lái)從數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中捕捉數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)加工和轉(zhuǎn)換后裝入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),例如數(shù)據(jù)ETL工具將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后裝載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器中。(3)數(shù)據(jù)管理。管理終端用戶感興趣的信息。一般采用三層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),即數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)—數(shù)據(jù)集市—特定主題的信息存儲(chǔ)。其中,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(全

8、局倉(cāng)庫(kù))集成企業(yè)的所有信息;數(shù)據(jù)集市(又稱部門數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))存儲(chǔ)某個(gè)部門的信息;特定主題的信息存儲(chǔ)用于存儲(chǔ)根據(jù)用戶和應(yīng)用需求裁剪后的信息。經(jīng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和構(gòu)造工具處理后的數(shù)據(jù)裝載到全局倉(cāng)庫(kù),然后按

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁(yè),下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁(yè),下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動(dòng)畫的文件,查看預(yù)覽時(shí)可能會(huì)顯示錯(cuò)亂或異常,文件下載后無(wú)此問(wèn)題,請(qǐng)放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫(kù)負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對(duì)本文檔版權(quán)有爭(zhēng)議請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系客服。
3. 下載前請(qǐng)仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進(jìn)行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時(shí)可能由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)等原因無(wú)法下載或下載錯(cuò)誤,付費(fèi)完成后未能成功下載的用戶請(qǐng)聯(lián)系客服處理。