1章商務(wù)智能基本概念

第1章商務(wù)智能基本概念信息技術(shù)的不斷推廣應(yīng)用，將企業(yè)帶入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。每日、每時(shí)、每刻都有潮水般的信息出現(xiàn)在管理者的面前，等待管理者去處理、去使用。與此同時(shí)，企業(yè)的管理者在管理中面對(duì)來(lái)自不同部門的、相互矛盾的信息無(wú)法對(duì)所要解決的決策問(wèn)題提出正確的解決方案。為此，需要一種新的信息處理技術(shù)能夠使決策者們獲取及時(shí)準(zhǔn)確的信息，以理解商務(wù)活動(dòng)并做出智能化的、更有效的決策，即能從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息并轉(zhuǎn)化為商務(wù)知識(shí)，從而告別“拍腦袋”決策方式。通過(guò)本章學(xué)習(xí)，可以了解：商務(wù)智能的發(fā)展及體系結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的總體結(jié)構(gòu)框架；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的環(huán)境支持結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)挖掘的基本原理；數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍和應(yīng)用過(guò)程。1.1商商務(wù)務(wù)智能的的基本概概念1.1..1商商務(wù)智智能的定定義1989年美國(guó)國(guó)加特納納公司的的分析師師HowardDresner首首次提出出“商務(wù)務(wù)智能””美國(guó)IBM公司司的定義義Microsoft認(rèn)認(rèn)為商務(wù)務(wù)智能IDC國(guó)國(guó)際數(shù)據(jù)據(jù)公司BusinessObjects公司認(rèn)認(rèn)為商務(wù)務(wù)智能Teradata公司司認(rèn)為商商務(wù)智能能的目的的美國(guó)MicroStrategy公司的的定義1.1商商務(wù)務(wù)智能的的基本概概念商務(wù)智能能是數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、、聯(lián)機(jī)分分析處理理和數(shù)據(jù)據(jù)挖掘等等相關(guān)技技術(shù)走向向商業(yè)應(yīng)應(yīng)用后形形成的一一種應(yīng)用用技術(shù)。。該技術(shù)術(shù)收集、、匯總了了與商務(wù)務(wù)活動(dòng)有有關(guān)的各各種數(shù)據(jù)據(jù)，將其其集成到到數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)中。。采用聯(lián)聯(lián)機(jī)分析析技術(shù)對(duì)對(duì)商務(wù)活活動(dòng)進(jìn)行行實(shí)時(shí)的的監(jiān)控、、分析，，便于及及時(shí)采取取有效的的商務(wù)決決策，提提升商務(wù)務(wù)活動(dòng)的的績(jī)效。。應(yīng)用數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘技術(shù)對(duì)對(duì)描述商商務(wù)活動(dòng)動(dòng)的數(shù)據(jù)據(jù)進(jìn)行挖挖掘，以以獲取有有效的商商務(wù)信息息，從中中提取商商務(wù)知識(shí)識(shí)，為企企業(yè)商業(yè)業(yè)發(fā)展尋尋找新的的機(jī)遇。。1.1商商務(wù)務(wù)智能的的基本概概念1.1..2商商務(wù)智智能的發(fā)發(fā)展與應(yīng)應(yīng)用1．商務(wù)務(wù)智能的的發(fā)展從20世世紀(jì)60年代計(jì)計(jì)算機(jī)用用于管理理信息處處理開(kāi)始始，經(jīng)過(guò)過(guò)40多多年的發(fā)發(fā)展，信信息處理理技術(shù)的的發(fā)展經(jīng)經(jīng)歷了電電子數(shù)據(jù)據(jù)處理系系統(tǒng)（EDPS，ElectronicDataProcessingSystem）、、管理信信息系統(tǒng)統(tǒng)(MIS，ManagementInformationSystem)和和決策支支持系統(tǒng)統(tǒng)(DSS,DecisionSupportingSystem))等階段段。1.1商商務(wù)務(wù)智能的的基本概概念2．商務(wù)務(wù)智能的的作用作用主要要體現(xiàn)在在理解、、改善、、衡量和和創(chuàng)造四四個(gè)方面面。3．商務(wù)務(wù)智能的的作用域域戰(zhàn)略管理理、營(yíng)銷銷管理、、市場(chǎng)管管理、客客戶關(guān)系系管理和和風(fēng)險(xiǎn)管管理等。。1.1商商務(wù)務(wù)智能的的基本概概念1.1..3商商務(wù)智智能的體體系結(jié)構(gòu)構(gòu)商務(wù)智能能體系架架構(gòu)主要要有比爾爾?恩門門的信息息工廠，，扎克曼曼的企業(yè)業(yè)體系結(jié)結(jié)構(gòu)，美美國(guó)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研研究院的的商務(wù)智智能體系系結(jié)構(gòu)以以及加特特納公司司的商務(wù)務(wù)智能體體系結(jié)構(gòu)構(gòu)等。這這些體系系結(jié)構(gòu)中中均包含含了商務(wù)務(wù)分析、、OLAP、數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘和數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)四四大部分分（圖1.1））。1.1商商務(wù)務(wù)智能的的基本概概念圖1.1商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)商務(wù)分析：績(jī)效管理、客戶管理、供應(yīng)鏈管理OLAP、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的發(fā)展與與展望1.2..1從從傳統(tǒng)統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)到數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)1.決策策處理的的系統(tǒng)響響應(yīng)問(wèn)題題2.決策策數(shù)據(jù)需需求的問(wèn)問(wèn)題3.決策策數(shù)據(jù)操操作的問(wèn)問(wèn)題4.數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與與傳統(tǒng)數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的的對(duì)比1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的發(fā)展與與展望表1-1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)與數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)對(duì)比比表對(duì)比內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)內(nèi)容當(dāng)前值歷史的、存檔的、歸納的、計(jì)算的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)目標(biāo)面向業(yè)務(wù)操作程序、重復(fù)處理面向主題域、管理決策分析應(yīng)用數(shù)據(jù)特性動(dòng)態(tài)變化、按字段更新靜態(tài)、不能直接更新、只定時(shí)添加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高度結(jié)構(gòu)化、復(fù)雜、適合操作計(jì)算簡(jiǎn)單、適合分析使用頻率高中到低數(shù)據(jù)訪問(wèn)量每個(gè)事務(wù)只訪問(wèn)少量記錄有的事務(wù)可能要訪問(wèn)大量記錄對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求以秒為單位計(jì)量以秒、分鐘、甚至小時(shí)為計(jì)量單位1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的發(fā)展與與展望1.2..2數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的定定義與基基本特性性WilliamH..Inmon在在1993年所所寫的論論著《BuildingtheDataWarehouse》》則首先先系統(tǒng)性性地闡述述了關(guān)于于數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的思思想、理理論，為為數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)發(fā)展奠定定了歷史史基石。。在文中中，將數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)定義為為：“一個(gè)面面向主題題的、集集成的、、隨時(shí)間間變化的的、非易易失性數(shù)數(shù)據(jù)的集集合，用用于支持持管理層層的決策策過(guò)程””。1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的發(fā)展與與展望1.面向向主題性性面向主題題性表示示了數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中中數(shù)據(jù)組組織的基基本原則則，數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中中的所有有數(shù)據(jù)都都是圍繞繞著某一一主題組組織的。。確定主題題以后，，需要確確定主題題應(yīng)該包包含的數(shù)數(shù)據(jù)。不同的主主題之間間可能會(huì)會(huì)出現(xiàn)相相互重疊疊的信息息。主題在數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中可以以用多維維數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)方式進(jìn)進(jìn)行存儲(chǔ)儲(chǔ)。主題的劃劃分中，，必須保保證每一一個(gè)主題題的獨(dú)立立性。1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的發(fā)展與與展望2.數(shù)據(jù)據(jù)集成性性根據(jù)決策策分析的的要求，，將分散散于各處處的源數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行行抽取、、篩選、、清理、、綜合等等工作，，最終集集成到數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中。3.數(shù)據(jù)據(jù)的時(shí)變變性數(shù)據(jù)應(yīng)該該隨著時(shí)時(shí)間的推推移而發(fā)發(fā)生變化化。不斷斷地生成成主題的的新快照照4.數(shù)據(jù)據(jù)的非易易失性數(shù)據(jù)不進(jìn)進(jìn)行更新新處理1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的發(fā)展與與展望5.數(shù)據(jù)據(jù)的集合合性按照主題題，以多多維數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)方式式進(jìn)行存存儲(chǔ)的多多維模式式、以關(guān)關(guān)系數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)方式式進(jìn)行存存儲(chǔ)的關(guān)關(guān)系模式式或以兩兩者相結(jié)結(jié)合的方方式進(jìn)行行存儲(chǔ)的的混合模模式6.支持持決策作作用

1.2數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的發(fā)展與與展望1.2..3數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)發(fā)展1.基于于關(guān)系對(duì)對(duì)象數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)的數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)2.網(wǎng)絡(luò)絡(luò)的影響響3.操作作型動(dòng)態(tài)態(tài)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)4.Web應(yīng)用用中的多多智體技技術(shù)

1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的體系結(jié)結(jié)構(gòu)1.3..1數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的概概念結(jié)構(gòu)構(gòu)數(shù)據(jù)源、、數(shù)據(jù)準(zhǔn)準(zhǔn)備區(qū)、、數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)、數(shù)數(shù)據(jù)集市市/知識(shí)識(shí)挖掘庫(kù)庫(kù)以及各各種管理理工具和和應(yīng)用工工具（圖圖1.2）。1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的體系結(jié)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)源業(yè)務(wù)系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用工具管理工具數(shù)據(jù)集市/知識(shí)挖掘庫(kù)應(yīng)用工具數(shù)據(jù)集市/知識(shí)挖掘庫(kù)圖1.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念結(jié)構(gòu)1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的體系結(jié)結(jié)構(gòu)1.3..2虛虛擬數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)結(jié)構(gòu)不需要從從業(yè)務(wù)系系統(tǒng)中抽抽取數(shù)據(jù)據(jù)到新的的數(shù)據(jù)存存儲(chǔ)位置置——數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中用戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢管理服務(wù)器業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)1.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的體系結(jié)結(jié)構(gòu)1.3..3數(shù)數(shù)據(jù)集集市結(jié)構(gòu)構(gòu)

用戶

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢管理服務(wù)器業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)主題1主題21.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的體系結(jié)結(jié)構(gòu)1.3..4單單一數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)結(jié)構(gòu)用戶

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢管理服務(wù)器業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市1數(shù)據(jù)集市21.3數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的體系結(jié)結(jié)構(gòu)1.3..5分分布式式數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)構(gòu)

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站點(diǎn)C站點(diǎn)D局部數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)局部數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)局部數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)局部數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)總部1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)的基本本功能包包含：數(shù)數(shù)據(jù)抽取取，數(shù)據(jù)據(jù)篩選、、清理，，清理后后的數(shù)據(jù)據(jù)加載，，設(shè)立數(shù)數(shù)據(jù)集市市，完成成數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的查查詢、決決策分析析和知識(shí)識(shí)的挖掘掘等操作作。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)的管理理層分成成數(shù)據(jù)管管理與元元數(shù)據(jù)管管理兩部部分，主主要負(fù)責(zé)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中中的數(shù)據(jù)據(jù)抽取、、清理、、加載、、更新等等操作進(jìn)進(jìn)行管理理。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)環(huán)境支支持層包包含數(shù)據(jù)據(jù)傳輸和和數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)礎(chǔ)兩部分分。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本功能層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境支持層1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)1.4..1數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)基本本功能層層1.數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的數(shù)據(jù)源源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)據(jù)、歷史史數(shù)據(jù)、、辦公數(shù)數(shù)據(jù)、Web數(shù)數(shù)據(jù)、外外部數(shù)據(jù)據(jù)以及數(shù)數(shù)據(jù)源元元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集市/知識(shí)挖掘庫(kù)存取與使用1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)2.數(shù)據(jù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)區(qū)功能結(jié)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化元數(shù)據(jù)抽取與創(chuàng)建過(guò)濾與匹配凈化標(biāo)明時(shí)間戳的數(shù)據(jù)源確認(rèn)數(shù)據(jù)質(zhì)量1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)3.數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)功功能結(jié)構(gòu)構(gòu)數(shù)據(jù)重整數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建元數(shù)據(jù)管理集成與分解建模元數(shù)據(jù)瀏覽與導(dǎo)航概括與聚集概括預(yù)算與推導(dǎo)聚集元數(shù)據(jù)創(chuàng)建翻譯與格式化調(diào)整與確認(rèn)轉(zhuǎn)換與映像建立結(jié)構(gòu)化查詢創(chuàng)建詞匯表1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)4.數(shù)據(jù)據(jù)集市//知識(shí)挖挖掘庫(kù)結(jié)結(jié)構(gòu)求精與重整數(shù)據(jù)集市/知識(shí)挖掘庫(kù)創(chuàng)建元數(shù)據(jù)管理過(guò)濾與匹配建立模型元數(shù)據(jù)瀏覽與導(dǎo)航集成與分割概括概括與聚集聚集元數(shù)據(jù)的抽取與創(chuàng)建預(yù)測(cè)與推導(dǎo)調(diào)整與確認(rèn)標(biāo)明時(shí)間維的數(shù)據(jù)源建立結(jié)構(gòu)化查詢創(chuàng)建詞匯表1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)5.數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的數(shù)據(jù)存存取與使使用結(jié)構(gòu)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存取與檢索數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析與報(bào)告元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)直接存取報(bào)表工具元數(shù)據(jù)管理與報(bào)表數(shù)據(jù)集市存取分析工具數(shù)據(jù)集市重整分析建模工具元數(shù)據(jù)抽取與創(chuàng)建轉(zhuǎn)換為多維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘工具創(chuàng)建局部存儲(chǔ)圖形工具1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)1.4..2數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的管管理層1.數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的數(shù)據(jù)管管理層數(shù)據(jù)抽取與新數(shù)據(jù)需求與查詢管理數(shù)據(jù)加載、存儲(chǔ)、刷新和更新系統(tǒng)安全性與用戶授權(quán)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)歸檔、恢復(fù)及凈化系統(tǒng)1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)2.數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的元數(shù)據(jù)據(jù)管理層層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市和詞匯表管理元數(shù)據(jù)抽取、創(chuàng)建、存儲(chǔ)和更新管理預(yù)定義的查詢、報(bào)表和索引管理刷新與復(fù)制管理登錄、歸檔、恢復(fù)與凈化管理1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)1.4..3數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的環(huán)環(huán)境支持持層1)數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)的數(shù)據(jù)據(jù)傳輸層層數(shù)據(jù)傳輸和傳輸網(wǎng)絡(luò)客戶/服務(wù)器代理和中間件復(fù)制系統(tǒng)安全和保障系統(tǒng)1.4數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的參照結(jié)結(jié)構(gòu)2)數(shù)據(jù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的基礎(chǔ)層層系統(tǒng)管理工作流程管理存儲(chǔ)系統(tǒng)處理系統(tǒng)1.5數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術(shù)概述述1.5..1數(shù)數(shù)據(jù)挖挖掘的發(fā)發(fā)展發(fā)展原因因主要有有：超大大規(guī)模數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的的出現(xiàn)、、先進(jìn)的的計(jì)算機(jī)機(jī)技術(shù)、、經(jīng)營(yíng)管管理的實(shí)實(shí)際需要要和數(shù)據(jù)據(jù)的精深深計(jì)算能能力1.5數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術(shù)概述述1.5..2數(shù)數(shù)據(jù)挖挖掘的定定義1.數(shù)據(jù)據(jù)挖掘的的技術(shù)定定義數(shù)據(jù)挖掘掘是從大大量的、、不完全全的、有有噪聲的的、模糊糊的、隨隨機(jī)的實(shí)實(shí)際數(shù)據(jù)據(jù)中，提提取隱含含在其中中的、人人們所不不知道的的、但又又是潛在在有用的的信息和和知識(shí)的的過(guò)程。。2.數(shù)據(jù)據(jù)挖掘的的商業(yè)定定義一種嶄新新的商業(yè)業(yè)信息處處理技術(shù)術(shù)，其主主要特點(diǎn)點(diǎn)是對(duì)商商業(yè)數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)中的的大量業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)據(jù)進(jìn)行抽抽取、轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)化、分分析和模模式化處處理，從從中提取取輔助商商業(yè)決策策的關(guān)鍵鍵知識(shí)1.5數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術(shù)概述述傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具(DSS/EIS)數(shù)據(jù)挖掘工具工具特點(diǎn)回顧型的、驗(yàn)證型的預(yù)測(cè)型的、發(fā)現(xiàn)型的分析重點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了什么預(yù)測(cè)未來(lái)的情況、解釋發(fā)生的原因分析目的從最近的銷售文件中列出最大客戶鎖定未來(lái)的可能客戶，以減少未來(lái)的銷售成本數(shù)據(jù)集大小數(shù)據(jù)維、維中屬性數(shù)、維中數(shù)據(jù)均是少量的數(shù)據(jù)維、維中屬性數(shù)、維中數(shù)據(jù)均是龐大的啟動(dòng)方式企業(yè)管理人員、系統(tǒng)分析員、管理顧問(wèn)啟動(dòng)與控制數(shù)據(jù)與系統(tǒng)啟動(dòng)，少量的人員指導(dǎo)技術(shù)狀況成熟統(tǒng)計(jì)分析工具已成熟，其他工具正在發(fā)展中1.6數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術(shù)與工工具1.6..1常常用數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘技術(shù)1.傳統(tǒng)統(tǒng)分析類類線性分析析和非線線性分析析、回歸歸分析、、邏輯回回歸分析析、單變變量分析析、多變變量分析析、時(shí)間間序列分分析、最最近鄰算算法和聚聚類分析析等技術(shù)術(shù)。2.知識(shí)識(shí)發(fā)現(xiàn)類類人工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、、決策樹(shù)樹(shù)、遺傳傳算法、、粗糙集集、規(guī)則則發(fā)現(xiàn)、、關(guān)聯(lián)順順序等。。3.數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術(shù)的發(fā)發(fā)展文本數(shù)據(jù)據(jù)挖掘、、Web數(shù)據(jù)挖挖掘、可可視化系系統(tǒng)、空空間數(shù)據(jù)據(jù)挖掘和和分布式式數(shù)據(jù)挖挖掘技術(shù)術(shù)等。1.6數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術(shù)與工工具1.6..2常常用數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘工具1.按使使用方式式分類的的數(shù)據(jù)挖挖掘工具具決策方案案生成工工具、商商業(yè)分析析工具和和研究分分析工具具三大類類。2.按數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘技術(shù)分分類的數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘工具基于神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的工具、、基于規(guī)規(guī)則和決決策樹(shù)的的工具、、基于模模糊邏輯輯的工具具和綜合合性數(shù)據(jù)據(jù)挖掘工工具等。。3.按應(yīng)應(yīng)用范圍圍分類的的數(shù)據(jù)挖挖掘工具具專用型數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘工具和和通用型型數(shù)據(jù)挖挖掘工具具。1.6數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘技技術(shù)與工工具1.6..3數(shù)數(shù)據(jù)挖挖掘工具具的評(píng)價(jià)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)1.模式式種類的的數(shù)量2.解決決復(fù)雜問(wèn)問(wèn)題的能能力3.操作作性能4.數(shù)據(jù)據(jù)獲取能能力5.挖掘掘結(jié)果的的輸出6.噪聲聲數(shù)據(jù)的的處理及及挖掘工工具的