大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能(二)課件

1大數(shù)據(jù)時(shí)代的

數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能1大數(shù)據(jù)時(shí)代的

數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能2大綱大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景商務(wù)智能與數(shù)據(jù)科學(xué)基于統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)與聯(lián)機(jī)分析處理數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)典型應(yīng)用及案例分析2大綱大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景3第二部分商務(wù)智能與數(shù)據(jù)科學(xué)34商務(wù)智能概論什么是商務(wù)智能？數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)管理、信息與決策決策支持系統(tǒng)4商務(wù)智能概論什么是商務(wù)智能？5什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能(BI)定義眾說(shuō)紛紜。高級(jí)管理人員信息系統(tǒng)（EIS)管理信息系統(tǒng)（MIS），決策支持系統(tǒng)（DSS）數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)數(shù)據(jù)整合與清洗工具查詢和報(bào)告工具,在線分析處理工具(OLAP)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘分析性ERP、CRM、SCM。企業(yè)績(jī)效管理，平衡記分卡……

5什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能(BI)定義眾說(shuō)紛紜。商業(yè)智能——Gartner商業(yè)智能的概念于1996年最早由加特納集團(tuán)（GartnerGroup）提出，加特納集團(tuán)將商業(yè)智能定義為：商業(yè)智能描述了一系列的概念和方法，通過(guò)應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。6商業(yè)智能——Gartner商業(yè)智能的概念于1996年最早由加7什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解，改善商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動(dòng)，完善各種商務(wù)流程，提升各方面商務(wù)績(jī)效，增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的智慧和能力。/view/557579.htm7什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和8企業(yè)企業(yè)——這里用“組織機(jī)構(gòu)”或“實(shí)體”會(huì)顯得更完整，因?yàn)樗械慕M織機(jī)構(gòu)和實(shí)體（不只是企業(yè)）都可以而且應(yīng)該利用商務(wù)智能；之所以仍用“企業(yè)”是為保持與“商務(wù)”的一致性。各行各業(yè)，包括非企業(yè)性機(jī)構(gòu)，比如政府部門、教育機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和公用事業(yè)等，都應(yīng)該而且能夠利用商務(wù)智能。

8企業(yè)企業(yè)——這里用“組織機(jī)構(gòu)”或“實(shí)體”會(huì)顯得更完整，因?yàn)?現(xiàn)代信息技術(shù)利用現(xiàn)代信息技術(shù)——這是這一定義中的關(guān)鍵之一，IT的發(fā)展產(chǎn)生了信息經(jīng)濟(jì)和信息社會(huì)，在這一新型的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)形態(tài)中，信息的爆炸式激增又產(chǎn)生了對(duì)能夠處理和控制信息的新技術(shù)的強(qiáng)烈需求；商務(wù)智能就是新的IT在商務(wù)分析中的有效利用。BI過(guò)程中所涉及的IT主要有：從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換、重構(gòu)后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市（這時(shí)數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔ⅲ缓髮ふ液线m的查詢、報(bào)告和分析工具和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)信息進(jìn)行處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)于用戶面前，轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。

9現(xiàn)代信息技術(shù)利用現(xiàn)代信息技術(shù)——這是這一定義中的關(guān)鍵之一，10收集數(shù)據(jù)收集——收集數(shù)據(jù)是管理和分析數(shù)據(jù)的前提，數(shù)據(jù)收集工作是十分重要的，必須引起企業(yè)的充分重視，在這方面中國(guó)企業(yè)與世界上發(fā)達(dá)國(guó)家中的先進(jìn)企業(yè)之間的差距非常大，這是商務(wù)智能在中國(guó)還不能很快成熟起來(lái)的重要原因之一，這應(yīng)了中國(guó)的一句俗話：“巧婦難為無(wú)米之炊”。數(shù)據(jù)和信息的收集主要是通過(guò)各種交易系統(tǒng)進(jìn)行的，比如ERP、CRM、SCM和E-Business等系統(tǒng)。隨著中國(guó)企業(yè)在這些方面的進(jìn)步，數(shù)據(jù)和信息的數(shù)量會(huì)快速增長(zhǎng)的。另外，信息，特別是非結(jié)構(gòu)化的信息，來(lái)自公司各個(gè)部門和各個(gè)員工創(chuàng)造和收集的、沒(méi)有放在上述交易系統(tǒng)中的內(nèi)容。第三方也是企業(yè)收集數(shù)據(jù)和信息的一個(gè)重要來(lái)源，這樣的外部數(shù)據(jù)和信息包括市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告、人口統(tǒng)計(jì)報(bào)告、顧客信用報(bào)告等。

10收集數(shù)據(jù)收集——收集數(shù)據(jù)是管理和分析數(shù)據(jù)的前提，數(shù)據(jù)收集11管理和分析數(shù)據(jù)管理——這里的“管理”主要是指對(duì)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、提取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載、整合等工作，其目的主要是為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性。

分析——“分析”是一個(gè)廣泛的概念，這里包括數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)報(bào)告、多維分析、數(shù)據(jù)挖掘、高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析等。大多數(shù)人理解的商務(wù)智能都集中在這些分析工具上。

11管理和分析數(shù)據(jù)管理——這里的“管理”主要是指對(duì)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存12結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化——結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)主要是指儲(chǔ)存于各個(gè)交易系統(tǒng)背后的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，通常都是以表格的形式存在和展現(xiàn)的。傳統(tǒng)的商務(wù)智能概念只包括這種結(jié)構(gòu)化的、可定量的數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化的——非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和信息主要是上面的提到的各個(gè)部門和各個(gè)員工創(chuàng)造和收集的、沒(méi)有放在各種交易系統(tǒng)中的內(nèi)容，通常是以零散的文件形式存在和展現(xiàn)的；新的商務(wù)智能概念納入了非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的分析，但是非機(jī)構(gòu)化的內(nèi)容的管理仍然主要是通過(guò)文件管理和內(nèi)容管理（DocumentManagement&ContentManagement）軟件來(lái)進(jìn)行的。

12結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化——結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)主要是指儲(chǔ)存于13商務(wù)數(shù)據(jù)和信息商務(wù)數(shù)據(jù)和信息并不能加以狹隘的理解，這里所致的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息包括一切可能對(duì)商務(wù)產(chǎn)生影響的、直接和間接的數(shù)據(jù)和信息，往小里說(shuō)包括顧客的名字、地址和電話號(hào)碼等，往大里說(shuō)包括過(guò)國(guó)際上的政治、經(jīng)濟(jì)、文化和軍事情況等。

13商務(wù)數(shù)據(jù)和信息商務(wù)數(shù)據(jù)和信息并不能加以狹隘的理解，這里14商務(wù)智能的目的創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解——這是商務(wù)智能的第一層的目的和功能，也是最直接的目的和功能；“知識(shí)和見(jiàn)解”正是“智能”得名的由來(lái)。

改善商務(wù)決策水平——這是商務(wù)智能的更高一層的目的和功能，企業(yè)能否利用好這一功能、實(shí)現(xiàn)這一目的在很大程度上取決于領(lǐng)導(dǎo)者的意識(shí)和胸襟以及企業(yè)文化中決策科學(xué)化和民主化的成分。

14商務(wù)智能的目的創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解——這是商務(wù)智能的15商務(wù)行動(dòng)與商務(wù)流程采取有效的商務(wù)行動(dòng)——采取有效的商務(wù)行動(dòng)是創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解、改善商務(wù)決策水平的目的和動(dòng)力。商務(wù)智能是能夠指導(dǎo)實(shí)戰(zhàn)的高明兵法，而不是“無(wú)所不知、但無(wú)能為力”的“紙上談兵”。

完善各種商務(wù)流程——?dú)埲薄⑸y、僵化、低效的商務(wù)流程是企業(yè)的頑疾，商務(wù)智能能夠?yàn)檫@一頑疾的診斷和治療做出一定的貢獻(xiàn)；優(yōu)化后自動(dòng)化（請(qǐng)注意先后順序）的商務(wù)流程反過(guò)來(lái)也會(huì)促進(jìn)商務(wù)智能的發(fā)展。15商務(wù)行動(dòng)與商務(wù)流程采取有效的商務(wù)行動(dòng)——采取有效的商務(wù)行16商務(wù)績(jī)效提升各方面商務(wù)績(jī)效——這是商務(wù)智能在企業(yè)內(nèi)部的最高目的和作用，有效的商務(wù)智能系統(tǒng)和技術(shù)能夠幫助企業(yè)提升各個(gè)方面的績(jī)效：財(cái)務(wù)的和非財(cái)務(wù)的，前臺(tái)的和后臺(tái)的，企業(yè)內(nèi)的和供應(yīng)鏈內(nèi)的，組織的和個(gè)人的。企業(yè)績(jī)效管理已成為熱門的管理和技術(shù)概念，這既是因?yàn)楦鞣N軟件廠商的推動(dòng)又是因?yàn)槠髽I(yè)所面臨的績(jī)效方面的壓力的增大。

16商務(wù)績(jī)效提升各方面商務(wù)績(jī)效——這是商務(wù)智能在企業(yè)內(nèi)部的最17綜合競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力——這是商務(wù)智能在企業(yè)中的最高目的和作用。商務(wù)智能事關(guān)企業(yè)的興衰成敗和生死存亡。如今以及未來(lái)企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)是主要是綜合智能上的競(jìng)爭(zhēng)，不管是中國(guó)企業(yè)還是外國(guó)企業(yè)，不管是國(guó)營(yíng)企業(yè)還是民營(yíng)企業(yè)，不管是大企業(yè)還是小企業(yè)，都必須提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)和競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)中的智能水平，爭(zhēng)取成為優(yōu)秀的智能企業(yè)，否則一定會(huì)落后于智能上高人一等、捷足先登的企業(yè)。

智慧和能力——把商務(wù)智能分為智慧和能力是因?yàn)檎嬲纳虅?wù)智能既有思想層面也有行動(dòng)層面（而且“智能”本身可以一分為二、二合為一）。

17綜合競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力——這是商務(wù)智能在企業(yè)中的最高目18商務(wù)智能軟件發(fā)展前景根據(jù)Gartner公司的報(bào)告，2007年全球BI（商業(yè)智能）軟件市場(chǎng)份額達(dá)到了51億美元，比2006年增加了13%。最大的贏家是那些大的軟件廠商，如SAP、IBM、Oracle和Microsoft，它們總的市場(chǎng)份額從2006年的20%，增加到2007年的66%。這種急劇增長(zhǎng)主要是通過(guò)并購(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在2007年1月份，SAP收購(gòu)了BO（BusinessObject），IBM收購(gòu)了Cognos。在2007年3月份，Oracle則收購(gòu)了Hyperion。合并之后，SAP和BO排名第一，占據(jù)了全球26.3的BI軟件市場(chǎng)，比第二名（IBM和Cognos，市場(chǎng)份額為14.7%）高出了將近一倍。SAS為第三名，市場(chǎng)份額為14.5%。下表中的排名與此不同，是因?yàn)橛行┎①?gòu)直到2008年才最終完成。18商務(wù)智能軟件發(fā)展前景根據(jù)Gartner公司的報(bào)告，20019Gartner發(fā)布

商務(wù)智能魔力象限/reprints/oracle/154227.html19Gartner發(fā)布

商務(wù)智能魔力象限http://me20Gartner發(fā)布

客戶數(shù)據(jù)挖掘魔力象限/reprints/sas/vol5/article3/article3.html20Gartner發(fā)布

客戶數(shù)據(jù)挖掘魔力象限http://21數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)每時(shí)每刻，我們身邊都充滿了各種各樣的數(shù)據(jù)。但只有將這些雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為信息和知識(shí)，才能幫助我們做出聰明的選擇。由于數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)三者之間有著密切的相關(guān)性，他們常被混淆使用。我們將重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)進(jìn)行分析和對(duì)比。21數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)每時(shí)每刻，我們身邊都充滿了各種各樣的數(shù)據(jù)22數(shù)據(jù)（Data）數(shù)據(jù)泛指對(duì)客觀事物的數(shù)量、屬性、位置及其相互關(guān)系的抽象表示，以適合于用人工或自然的方式進(jìn)行保存、傳遞和處理。例如，水的溫度是100℃，禮物的重量是500克，木頭的長(zhǎng)度是2米，大樓的高度時(shí)45層。在這些表述中：100℃；500克；2米；45層就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式是多種多樣的，除了數(shù)字，數(shù)據(jù)還以圖像、聲音、文字等形式表現(xiàn)出來(lái)。22數(shù)據(jù)（Data）數(shù)據(jù)泛指對(duì)客觀事物的數(shù)量、屬性、位置及其23信息（Information）信息是指有一定含義的、經(jīng)過(guò)加工處理的、對(duì)決策有價(jià)值的數(shù)據(jù)。信息＝數(shù)據(jù)＋處理信息是有意義的數(shù)據(jù)，是被賦予相關(guān)性和目的性的數(shù)據(jù)。例如，人口的分布情況、降雨量分布情況等?？梢杂脤ｉT的信息管理系統(tǒng)對(duì)各類信息進(jìn)行管理。信息管理系統(tǒng)的最基本功能就是數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理。23信息（Information）信息是指有一定含義的、經(jīng)過(guò)24知識(shí)（Knowledge）知識(shí)是信息基礎(chǔ)上的又一次升華，是濃縮的系統(tǒng)化了的信息。需要通過(guò)信息，使用歸納、演繹的方法得到。知識(shí)只有在經(jīng)過(guò)廣泛深入地實(shí)踐檢驗(yàn)，被人消化吸收，并成為了個(gè)人的信念和判斷取向之后才能成為知識(shí)。知識(shí)＝信息+理解（understanding）與推理（reasoning）＋解決問(wèn)題的技能（skill）決策支持系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、案例推理系統(tǒng)是對(duì)人類知識(shí)的利用，而智能數(shù)據(jù)分析是獲得隱含在數(shù)據(jù)信息中的知識(shí)。OECD1990s知識(shí)分類3W+H24知識(shí)（Knowledge）知識(shí)是信息基礎(chǔ)上的又一次升華，25信息（Information）知識(shí)（Knowledge）與智慧（Wisdom）

25信息（Information）知識(shí)（Knowledge）26TheDataInformationKnowledgeandWisdomHierarchy(DIKW)

知識(shí)是從數(shù)據(jù)到智慧劃分為不同層次的。26TheDataInformationKnowled27示例

數(shù)據(jù)：上季度產(chǎn)品A在華東地區(qū)銷售額為120萬(wàn)。

信息：上季度產(chǎn)品A華東地區(qū)銷售額比去年同期減少了25%。

知識(shí)：如分析原因是華東地區(qū)銷售單位不行，或產(chǎn)品A進(jìn)入了衰退期，還是公司整體營(yíng)銷活動(dòng)落后，競(jìng)爭(zhēng)者強(qiáng)力促銷導(dǎo)致？或是其它原因。針對(duì)這一問(wèn)題公司應(yīng)對(duì)的策略是什么？

智慧：應(yīng)對(duì)的行動(dòng)方案可能有多種，但（戰(zhàn)略）選擇哪個(gè)靠智慧。行動(dòng)則又會(huì)產(chǎn)生新的交易數(shù)據(jù)。

27示例數(shù)據(jù)：上季度產(chǎn)品A在華東地區(qū)銷售額為120萬(wàn)。28管理與管理系統(tǒng)

管理是管理主體作用于管理客體的活動(dòng)過(guò)程。隨著科技的發(fā)展，管理及管理系統(tǒng)的信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化已越來(lái)越受到人們的廣泛關(guān)注。（信息）管理系統(tǒng)：數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、檢索系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)MIS、辦公自動(dòng)化系統(tǒng)OA、決策支持系統(tǒng)DSS、知識(shí)管理系統(tǒng)KMS等。28管理與管理系統(tǒng)管理是管理主體作用于管理客體的活動(dòng)過(guò)程。29決策與信息

“決策”一詞的英語(yǔ)表述為decision-making，意思就是作出決定或選擇。當(dāng)今是信息爆炸時(shí)代，重要的不是獲得信息，而在于對(duì)信息的加工和分析，使之對(duì)決策有用。決策者需要的是對(duì)決策有意義的新信息，決策者的注意力是一種最寶貴資源，不能無(wú)謂消耗在大量無(wú)關(guān)的信息上。對(duì)信息的提供，就應(yīng)當(dāng)有一定條件的限制，不符合這些條件的信息，不應(yīng)該輸送給決策者。所以信息系統(tǒng)應(yīng)該包括一個(gè)篩選系統(tǒng)，以保證提供與決策有關(guān)的有用信息。

29決策與信息“決策”一詞的英語(yǔ)表述為decision-30國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的信息化社會(huì)信息化后，社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)是軟件的運(yùn)轉(zhuǎn)社會(huì)信息化后，社會(huì)的歷史是數(shù)據(jù)的歷史因此政府提出“信息化”和“發(fā)展軟件產(chǎn)業(yè)”30國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的信息化社會(huì)信息化后，社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)是軟件的運(yùn)31數(shù)據(jù)分析與挖掘有許多預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)和名人都看好數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)未來(lái)科學(xué)技術(shù)的影響，對(duì)市場(chǎng)所占有的份額有樂(lè)觀的估計(jì)。世界有名的GartnerGroup咨詢公司預(yù)計(jì)：不久的將來(lái)先進(jìn)大型企業(yè)會(huì)設(shè)置“統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析專家”,數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用一定會(huì)擴(kuò)展開(kāi)來(lái)！微軟專家也認(rèn)為數(shù)據(jù)分析與挖掘會(huì)成為21世紀(jì)的重要技術(shù)之一，也有研究小組。在微軟亞洲研究院（/asia/）有相應(yīng)的研究，有多個(gè)研究小組與數(shù)據(jù)分析有關(guān)。31數(shù)據(jù)分析與挖掘有許多預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)和名人都看好數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)未32數(shù)據(jù)分析與挖掘概況一些技術(shù)的發(fā)展也需要數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

ERP(企業(yè)資源計(jì)劃),SCM(物流與供應(yīng)鏈管理),CRM(客戶關(guān)系管理)，BI（商務(wù)智能），數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，知識(shí)管理決策支持系統(tǒng)新的發(fā)展。

數(shù)據(jù)的大量積累，需求的多樣性而發(fā)展起來(lái)。32數(shù)據(jù)分析與挖掘概況一些技術(shù)的發(fā)展也需要數(shù)據(jù)分析技術(shù)。33數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越大有價(jià)值的知識(shí)可怕的數(shù)據(jù)33數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越大有價(jià)值的知34數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)爆炸，知識(shí)貧乏

苦惱:淹沒(méi)在數(shù)據(jù)中;不能制定合適的決策!

數(shù)據(jù)知識(shí)決策模式趨勢(shì)事實(shí)關(guān)系模型關(guān)聯(lián)規(guī)則序列目標(biāo)市場(chǎng)資金分配貿(mào)易選擇在哪兒做廣告銷售的地理位置金融經(jīng)濟(jì)政府人口統(tǒng)計(jì)生命周期34數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)爆炸，知識(shí)貧乏苦惱:淹沒(méi)在數(shù)據(jù)35應(yīng)用需求Necessityisthemotherofinvention（Plato）35應(yīng)用需求Necessityisthemother36現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)最大的特點(diǎn)：海量數(shù)據(jù)集（大數(shù)據(jù)）美國(guó)零售商沃爾瑪每天大約2千萬(wàn)筆的交易，一年的客戶交易數(shù)據(jù)庫(kù)容量超過(guò)11TBAT&T公司，1億電話用戶，每天3億次的呼叫特征數(shù)據(jù)美國(guó)宇航局NASA的地球觀測(cè)系統(tǒng)每小時(shí)生成幾個(gè)GB的原始數(shù)據(jù)人類基因工程中超過(guò)3.3×109個(gè)核苷酸的數(shù)據(jù)庫(kù)其它特點(diǎn)：較高維度，有噪聲，屬性值缺失36現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)最大的特點(diǎn)：海量數(shù)據(jù)集（大數(shù)據(jù)）37技術(shù)驅(qū)動(dòng)

更大,更便宜的存儲(chǔ)器

--

磁盤(pán)密度以Moore’slaw增長(zhǎng)

“每18個(gè)月增長(zhǎng)一倍”

--存儲(chǔ)器價(jià)格飛快下降下降更快,更便宜的信息處理器

--分析更多的數(shù)據(jù)

--適應(yīng)更多復(fù)雜的模型

--引起更多查詢技術(shù)

--激起更強(qiáng)的可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)

--數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

--統(tǒng)計(jì)學(xué)

--人工智能

--機(jī)器學(xué)習(xí)37技術(shù)驅(qū)動(dòng)更大,更便宜的存儲(chǔ)器38智能數(shù)據(jù)分析（1）Intelligentdataanalysishasitsoriginsinvariousdisciplines.

Ststisticsandmachinelearningisthemostimportanttwodisciplines.（2003）38智能數(shù)據(jù)分析（1）Intelligentdataa39智能數(shù)據(jù)分析（2）

智能數(shù)據(jù)分析是指利用人工智能的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，力圖從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，獲取所需的知識(shí)。（2007）39智能數(shù)據(jù)分析（2）智能數(shù)據(jù)分析是指利用人工智能的方法對(duì)40智能數(shù)據(jù)分析（3）智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)是多種學(xué)科的交叉的產(chǎn)物。它是商業(yè)（企業(yè)）競(jìng)爭(zhēng)需求和技術(shù)發(fā)展推動(dòng)的結(jié)果。個(gè)人觀點(diǎn)：商務(wù)智能智能數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息管理知識(shí)管理40智能數(shù)據(jù)分析（3）智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)是多種學(xué)科的交叉的產(chǎn)物數(shù)據(jù)科學(xué)的構(gòu)成41計(jì)算機(jī)技巧數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)實(shí)質(zhì)性的專業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)的構(gòu)成41計(jì)算機(jī)技巧4242數(shù)據(jù)科學(xué)家的能力計(jì)算機(jī)能力：數(shù)據(jù)的獲取和整理數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)能力：數(shù)據(jù)的挖掘圖形可視化：數(shù)據(jù)的提煉和展現(xiàn)43數(shù)據(jù)科學(xué)家的能力計(jì)算機(jī)能力：數(shù)據(jù)的獲取和整理4344謝謝！44樹(shù)立質(zhì)量法制觀念、提高全員質(zhì)量意識(shí)。12月-2212月-22Saturday,December17,2022人生得意須盡歡，莫使金樽空對(duì)月。19:19:1719:19:1719:1912/17/20227:19:17PM安全象只弓，不拉它就松，要想保安全，常把弓弦繃。12月-2219:19:1719:19Dec-2217-Dec-22加強(qiáng)交通建設(shè)管理，確保工程建設(shè)質(zhì)量。19:19:1719:19:1719:19Saturday,December17,2022安全在于心細(xì)，事故出在麻痹。12月-2212月-2219:19:1719:19:17December17,2022踏實(shí)肯干，努力奮斗。2022年12月17日7:19下午12月-2212月-22追求至善憑技術(shù)開(kāi)拓市場(chǎng)，憑管理增創(chuàng)效益，憑服務(wù)樹(shù)立形象。17十二月20227:19:17下午19:19:1712月-22嚴(yán)格把控質(zhì)量關(guān)，讓生產(chǎn)更加有保障。十二月227:19下午12月-2219:19December17,2022作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)記得牢，駕輕就熟除煩惱。2022/12/1719:19:1719:19:1717December2022好的事情馬上就會(huì)到來(lái)，一切都是最好的安排。7:19:17下午7:19下午19:19:1712月-22一馬當(dāng)先，全員舉績(jī)，梅開(kāi)二度，業(yè)績(jī)保底。12月-2212月-2219:1919:19:1719:19:17Dec-22牢記安全之責(zé)，善謀安全之策，力務(wù)安全之實(shí)。2022/12/1719:19:17Saturday,December17,2022相信相信得力量。12月-222022/12/1719:19:1712月-22謝謝大家！樹(shù)立質(zhì)量法制觀念、提高全員質(zhì)量意識(shí)。12月-2212月-2246大數(shù)據(jù)時(shí)代的

數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能1大數(shù)據(jù)時(shí)代的

數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能47大綱大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景商務(wù)智能與數(shù)據(jù)科學(xué)基于統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)與聯(lián)機(jī)分析處理數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)典型應(yīng)用及案例分析2大綱大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景48第二部分商務(wù)智能與數(shù)據(jù)科學(xué)349商務(wù)智能概論什么是商務(wù)智能？數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)管理、信息與決策決策支持系統(tǒng)4商務(wù)智能概論什么是商務(wù)智能？50什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能(BI)定義眾說(shuō)紛紜。高級(jí)管理人員信息系統(tǒng)（EIS)管理信息系統(tǒng)（MIS），決策支持系統(tǒng)（DSS）數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(數(shù)據(jù)集市)數(shù)據(jù)整合與清洗工具查詢和報(bào)告工具,在線分析處理工具(OLAP)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘分析性ERP、CRM、SCM。企業(yè)績(jī)效管理，平衡記分卡……

5什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能(BI)定義眾說(shuō)紛紜。商業(yè)智能——Gartner商業(yè)智能的概念于1996年最早由加特納集團(tuán)（GartnerGroup）提出，加特納集團(tuán)將商業(yè)智能定義為：商業(yè)智能描述了一系列的概念和方法，通過(guò)應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。51商業(yè)智能——Gartner商業(yè)智能的概念于1996年最早由加52什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解，改善商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動(dòng)，完善各種商務(wù)流程，提升各方面商務(wù)績(jī)效，增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的智慧和能力。/view/557579.htm7什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和53企業(yè)企業(yè)——這里用“組織機(jī)構(gòu)”或“實(shí)體”會(huì)顯得更完整，因?yàn)樗械慕M織機(jī)構(gòu)和實(shí)體（不只是企業(yè)）都可以而且應(yīng)該利用商務(wù)智能；之所以仍用“企業(yè)”是為保持與“商務(wù)”的一致性。各行各業(yè)，包括非企業(yè)性機(jī)構(gòu)，比如政府部門、教育機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和公用事業(yè)等，都應(yīng)該而且能夠利用商務(wù)智能。

8企業(yè)企業(yè)——這里用“組織機(jī)構(gòu)”或“實(shí)體”會(huì)顯得更完整，因?yàn)?4現(xiàn)代信息技術(shù)利用現(xiàn)代信息技術(shù)——這是這一定義中的關(guān)鍵之一，IT的發(fā)展產(chǎn)生了信息經(jīng)濟(jì)和信息社會(huì)，在這一新型的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)形態(tài)中，信息的爆炸式激增又產(chǎn)生了對(duì)能夠處理和控制信息的新技術(shù)的強(qiáng)烈需求；商務(wù)智能就是新的IT在商務(wù)分析中的有效利用。BI過(guò)程中所涉及的IT主要有：從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換、重構(gòu)后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市（這時(shí)數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔ⅲ?，然后尋找合適的查詢、報(bào)告和分析工具和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)信息進(jìn)行處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)于用戶面前，轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。

9現(xiàn)代信息技術(shù)利用現(xiàn)代信息技術(shù)——這是這一定義中的關(guān)鍵之一，55收集數(shù)據(jù)收集——收集數(shù)據(jù)是管理和分析數(shù)據(jù)的前提，數(shù)據(jù)收集工作是十分重要的，必須引起企業(yè)的充分重視，在這方面中國(guó)企業(yè)與世界上發(fā)達(dá)國(guó)家中的先進(jìn)企業(yè)之間的差距非常大，這是商務(wù)智能在中國(guó)還不能很快成熟起來(lái)的重要原因之一，這應(yīng)了中國(guó)的一句俗話：“巧婦難為無(wú)米之炊”。數(shù)據(jù)和信息的收集主要是通過(guò)各種交易系統(tǒng)進(jìn)行的，比如ERP、CRM、SCM和E-Business等系統(tǒng)。隨著中國(guó)企業(yè)在這些方面的進(jìn)步，數(shù)據(jù)和信息的數(shù)量會(huì)快速增長(zhǎng)的。另外，信息，特別是非結(jié)構(gòu)化的信息，來(lái)自公司各個(gè)部門和各個(gè)員工創(chuàng)造和收集的、沒(méi)有放在上述交易系統(tǒng)中的內(nèi)容。第三方也是企業(yè)收集數(shù)據(jù)和信息的一個(gè)重要來(lái)源，這樣的外部數(shù)據(jù)和信息包括市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告、人口統(tǒng)計(jì)報(bào)告、顧客信用報(bào)告等。

10收集數(shù)據(jù)收集——收集數(shù)據(jù)是管理和分析數(shù)據(jù)的前提，數(shù)據(jù)收集56管理和分析數(shù)據(jù)管理——這里的“管理”主要是指對(duì)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、提取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載、整合等工作，其目的主要是為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性。

分析——“分析”是一個(gè)廣泛的概念，這里包括數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)報(bào)告、多維分析、數(shù)據(jù)挖掘、高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析等。大多數(shù)人理解的商務(wù)智能都集中在這些分析工具上。

11管理和分析數(shù)據(jù)管理——這里的“管理”主要是指對(duì)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存57結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化——結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)主要是指儲(chǔ)存于各個(gè)交易系統(tǒng)背后的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，通常都是以表格的形式存在和展現(xiàn)的。傳統(tǒng)的商務(wù)智能概念只包括這種結(jié)構(gòu)化的、可定量的數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化的——非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和信息主要是上面的提到的各個(gè)部門和各個(gè)員工創(chuàng)造和收集的、沒(méi)有放在各種交易系統(tǒng)中的內(nèi)容，通常是以零散的文件形式存在和展現(xiàn)的；新的商務(wù)智能概念納入了非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的分析，但是非機(jī)構(gòu)化的內(nèi)容的管理仍然主要是通過(guò)文件管理和內(nèi)容管理（DocumentManagement&ContentManagement）軟件來(lái)進(jìn)行的。

12結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化——結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)主要是指儲(chǔ)存于58商務(wù)數(shù)據(jù)和信息商務(wù)數(shù)據(jù)和信息并不能加以狹隘的理解，這里所致的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息包括一切可能對(duì)商務(wù)產(chǎn)生影響的、直接和間接的數(shù)據(jù)和信息，往小里說(shuō)包括顧客的名字、地址和電話號(hào)碼等，往大里說(shuō)包括過(guò)國(guó)際上的政治、經(jīng)濟(jì)、文化和軍事情況等。

13商務(wù)數(shù)據(jù)和信息商務(wù)數(shù)據(jù)和信息并不能加以狹隘的理解，這里59商務(wù)智能的目的創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解——這是商務(wù)智能的第一層的目的和功能，也是最直接的目的和功能；“知識(shí)和見(jiàn)解”正是“智能”得名的由來(lái)。

改善商務(wù)決策水平——這是商務(wù)智能的更高一層的目的和功能，企業(yè)能否利用好這一功能、實(shí)現(xiàn)這一目的在很大程度上取決于領(lǐng)導(dǎo)者的意識(shí)和胸襟以及企業(yè)文化中決策科學(xué)化和民主化的成分。

14商務(wù)智能的目的創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解——這是商務(wù)智能的60商務(wù)行動(dòng)與商務(wù)流程采取有效的商務(wù)行動(dòng)——采取有效的商務(wù)行動(dòng)是創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見(jiàn)解、改善商務(wù)決策水平的目的和動(dòng)力。商務(wù)智能是能夠指導(dǎo)實(shí)戰(zhàn)的高明兵法，而不是“無(wú)所不知、但無(wú)能為力”的“紙上談兵”。

完善各種商務(wù)流程——?dú)埲?、散亂、僵化、低效的商務(wù)流程是企業(yè)的頑疾，商務(wù)智能能夠?yàn)檫@一頑疾的診斷和治療做出一定的貢獻(xiàn)；優(yōu)化后自動(dòng)化（請(qǐng)注意先后順序）的商務(wù)流程反過(guò)來(lái)也會(huì)促進(jìn)商務(wù)智能的發(fā)展。15商務(wù)行動(dòng)與商務(wù)流程采取有效的商務(wù)行動(dòng)——采取有效的商務(wù)行61商務(wù)績(jī)效提升各方面商務(wù)績(jī)效——這是商務(wù)智能在企業(yè)內(nèi)部的最高目的和作用，有效的商務(wù)智能系統(tǒng)和技術(shù)能夠幫助企業(yè)提升各個(gè)方面的績(jī)效：財(cái)務(wù)的和非財(cái)務(wù)的，前臺(tái)的和后臺(tái)的，企業(yè)內(nèi)的和供應(yīng)鏈內(nèi)的，組織的和個(gè)人的。企業(yè)績(jī)效管理已成為熱門的管理和技術(shù)概念，這既是因?yàn)楦鞣N軟件廠商的推動(dòng)又是因?yàn)槠髽I(yè)所面臨的績(jī)效方面的壓力的增大。

16商務(wù)績(jī)效提升各方面商務(wù)績(jī)效——這是商務(wù)智能在企業(yè)內(nèi)部的最62綜合競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力——這是商務(wù)智能在企業(yè)中的最高目的和作用。商務(wù)智能事關(guān)企業(yè)的興衰成敗和生死存亡。如今以及未來(lái)企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)是主要是綜合智能上的競(jìng)爭(zhēng)，不管是中國(guó)企業(yè)還是外國(guó)企業(yè)，不管是國(guó)營(yíng)企業(yè)還是民營(yíng)企業(yè)，不管是大企業(yè)還是小企業(yè)，都必須提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)和競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)中的智能水平，爭(zhēng)取成為優(yōu)秀的智能企業(yè)，否則一定會(huì)落后于智能上高人一等、捷足先登的企業(yè)。

智慧和能力——把商務(wù)智能分為智慧和能力是因?yàn)檎嬲纳虅?wù)智能既有思想層面也有行動(dòng)層面（而且“智能”本身可以一分為二、二合為一）。

17綜合競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力——這是商務(wù)智能在企業(yè)中的最高目63商務(wù)智能軟件發(fā)展前景根據(jù)Gartner公司的報(bào)告，2007年全球BI（商業(yè)智能）軟件市場(chǎng)份額達(dá)到了51億美元，比2006年增加了13%。最大的贏家是那些大的軟件廠商，如SAP、IBM、Oracle和Microsoft，它們總的市場(chǎng)份額從2006年的20%，增加到2007年的66%。這種急劇增長(zhǎng)主要是通過(guò)并購(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在2007年1月份，SAP收購(gòu)了BO（BusinessObject），IBM收購(gòu)了Cognos。在2007年3月份，Oracle則收購(gòu)了Hyperion。合并之后，SAP和BO排名第一，占據(jù)了全球26.3的BI軟件市場(chǎng)，比第二名（IBM和Cognos，市場(chǎng)份額為14.7%）高出了將近一倍。SAS為第三名，市場(chǎng)份額為14.5%。下表中的排名與此不同，是因?yàn)橛行┎①?gòu)直到2008年才最終完成。18商務(wù)智能軟件發(fā)展前景根據(jù)Gartner公司的報(bào)告，20064Gartner發(fā)布

商務(wù)智能魔力象限/reprints/oracle/154227.html19Gartner發(fā)布

商務(wù)智能魔力象限http://me65Gartner發(fā)布

客戶數(shù)據(jù)挖掘魔力象限/reprints/sas/vol5/article3/article3.html20Gartner發(fā)布

客戶數(shù)據(jù)挖掘魔力象限http://66數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)每時(shí)每刻，我們身邊都充滿了各種各樣的數(shù)據(jù)。但只有將這些雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為信息和知識(shí)，才能幫助我們做出聰明的選擇。由于數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)三者之間有著密切的相關(guān)性，他們常被混淆使用。我們將重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)進(jìn)行分析和對(duì)比。21數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)每時(shí)每刻，我們身邊都充滿了各種各樣的數(shù)據(jù)67數(shù)據(jù)（Data）數(shù)據(jù)泛指對(duì)客觀事物的數(shù)量、屬性、位置及其相互關(guān)系的抽象表示，以適合于用人工或自然的方式進(jìn)行保存、傳遞和處理。例如，水的溫度是100℃，禮物的重量是500克，木頭的長(zhǎng)度是2米，大樓的高度時(shí)45層。在這些表述中：100℃；500克；2米；45層就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式是多種多樣的，除了數(shù)字，數(shù)據(jù)還以圖像、聲音、文字等形式表現(xiàn)出來(lái)。22數(shù)據(jù)（Data）數(shù)據(jù)泛指對(duì)客觀事物的數(shù)量、屬性、位置及其68信息（Information）信息是指有一定含義的、經(jīng)過(guò)加工處理的、對(duì)決策有價(jià)值的數(shù)據(jù)。信息＝數(shù)據(jù)＋處理信息是有意義的數(shù)據(jù)，是被賦予相關(guān)性和目的性的數(shù)據(jù)。例如，人口的分布情況、降雨量分布情況等?？梢杂脤ｉT的信息管理系統(tǒng)對(duì)各類信息進(jìn)行管理。信息管理系統(tǒng)的最基本功能就是數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理。23信息（Information）信息是指有一定含義的、經(jīng)過(guò)69知識(shí)（Knowledge）知識(shí)是信息基礎(chǔ)上的又一次升華，是濃縮的系統(tǒng)化了的信息。需要通過(guò)信息，使用歸納、演繹的方法得到。知識(shí)只有在經(jīng)過(guò)廣泛深入地實(shí)踐檢驗(yàn)，被人消化吸收，并成為了個(gè)人的信念和判斷取向之后才能成為知識(shí)。知識(shí)＝信息+理解（understanding）與推理（reasoning）＋解決問(wèn)題的技能（skill）決策支持系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、案例推理系統(tǒng)是對(duì)人類知識(shí)的利用，而智能數(shù)據(jù)分析是獲得隱含在數(shù)據(jù)信息中的知識(shí)。OECD1990s知識(shí)分類3W+H24知識(shí)（Knowledge）知識(shí)是信息基礎(chǔ)上的又一次升華，70信息（Information）知識(shí)（Knowledge）與智慧（Wisdom）

25信息（Information）知識(shí)（Knowledge）71TheDataInformationKnowledgeandWisdomHierarchy(DIKW)

知識(shí)是從數(shù)據(jù)到智慧劃分為不同層次的。26TheDataInformationKnowled72示例

數(shù)據(jù)：上季度產(chǎn)品A在華東地區(qū)銷售額為120萬(wàn)。

信息：上季度產(chǎn)品A華東地區(qū)銷售額比去年同期減少了25%。

知識(shí)：如分析原因是華東地區(qū)銷售單位不行，或產(chǎn)品A進(jìn)入了衰退期，還是公司整體營(yíng)銷活動(dòng)落后，競(jìng)爭(zhēng)者強(qiáng)力促銷導(dǎo)致？或是其它原因。針對(duì)這一問(wèn)題公司應(yīng)對(duì)的策略是什么？

智慧：應(yīng)對(duì)的行動(dòng)方案可能有多種，但（戰(zhàn)略）選擇哪個(gè)靠智慧。行動(dòng)則又會(huì)產(chǎn)生新的交易數(shù)據(jù)。

27示例數(shù)據(jù)：上季度產(chǎn)品A在華東地區(qū)銷售額為120萬(wàn)。73管理與管理系統(tǒng)

管理是管理主體作用于管理客體的活動(dòng)過(guò)程。隨著科技的發(fā)展，管理及管理系統(tǒng)的信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化已越來(lái)越受到人們的廣泛關(guān)注。（信息）管理系統(tǒng)：數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、檢索系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)MIS、辦公自動(dòng)化系統(tǒng)OA、決策支持系統(tǒng)DSS、知識(shí)管理系統(tǒng)KMS等。28管理與管理系統(tǒng)管理是管理主體作用于管理客體的活動(dòng)過(guò)程。74決策與信息

“決策”一詞的英語(yǔ)表述為decision-making，意思就是作出決定或選擇。當(dāng)今是信息爆炸時(shí)代，重要的不是獲得信息，而在于對(duì)信息的加工和分析，使之對(duì)決策有用。決策者需要的是對(duì)決策有意義的新信息，決策者的注意力是一種最寶貴資源，不能無(wú)謂消耗在大量無(wú)關(guān)的信息上。對(duì)信息的提供，就應(yīng)當(dāng)有一定條件的限制，不符合這些條件的信息，不應(yīng)該輸送給決策者。所以信息系統(tǒng)應(yīng)該包括一個(gè)篩選系統(tǒng)，以保證提供與決策有關(guān)的有用信息。

29決策與信息“決策”一詞的英語(yǔ)表述為decision-75國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的信息化社會(huì)信息化后，社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)是軟件的運(yùn)轉(zhuǎn)社會(huì)信息化后，社會(huì)的歷史是數(shù)據(jù)的歷史因此政府提出“信息化”和“發(fā)展軟件產(chǎn)業(yè)”30國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的信息化社會(huì)信息化后，社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)是軟件的運(yùn)76數(shù)據(jù)分析與挖掘有許多預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)和名人都看好數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)未來(lái)科學(xué)技術(shù)的影響，對(duì)市場(chǎng)所占有的份額有樂(lè)觀的估計(jì)。世界有名的GartnerGroup咨詢公司預(yù)計(jì)：不久的將來(lái)先進(jìn)大型企業(yè)會(huì)設(shè)置“統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析專家”,數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用一定會(huì)擴(kuò)展開(kāi)來(lái)！微軟專家也認(rèn)為數(shù)據(jù)分析與挖掘會(huì)成為21世紀(jì)的重要技術(shù)之一，也有研究小組。在微軟亞洲研究院（/asia/）有相應(yīng)的研究，有多個(gè)研究小組與數(shù)據(jù)分析有關(guān)。31數(shù)據(jù)分析與挖掘有許多預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)和名人都看好數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)未77數(shù)據(jù)分析與挖掘概況一些技術(shù)的發(fā)展也需要數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

ERP(企業(yè)資源計(jì)劃),SCM(物流與供應(yīng)鏈管理),CRM(客戶關(guān)系管理)，BI（商務(wù)智能），數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，知識(shí)管理決策支持系統(tǒng)新的發(fā)展。

數(shù)據(jù)的大量積累，需求的多樣性而發(fā)展起來(lái)。32數(shù)據(jù)分析與挖掘概況一些技術(shù)的發(fā)展也需要數(shù)據(jù)分析技術(shù)。78數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越大有價(jià)值的知識(shí)可怕的數(shù)據(jù)33數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越大有價(jià)值的知79數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)爆炸，知識(shí)貧乏

苦惱:淹沒(méi)在數(shù)據(jù)中;不能制定合適的決策!

數(shù)據(jù)知識(shí)決策模式趨勢(shì)事實(shí)關(guān)系模型關(guān)聯(lián)規(guī)則序列目標(biāo)市場(chǎng)資金分配貿(mào)易選擇在哪兒做廣告銷售的地理位置金融經(jīng)濟(jì)政府人口統(tǒng)計(jì)生命周期34數(shù)據(jù)分析與挖掘概況數(shù)據(jù)爆炸，知識(shí)貧乏苦惱:淹沒(méi)在數(shù)據(jù)80應(yīng)用需求Necessityisthemotherofinvention（Plato）35應(yīng)用需求Necessityisthemother81現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)最大的特點(diǎn)：海量數(shù)據(jù)集（大數(shù)據(jù)）美國(guó)零售商沃爾瑪每天大約2千萬(wàn)筆的交易，一年的客戶交易數(shù)據(jù)庫(kù)容量超過(guò)11TBAT&T公司，1億電話用戶，每天3億次的呼叫特征數(shù)據(jù)美國(guó)宇航局NASA的地球觀測(cè)系統(tǒng)每小時(shí)生成幾個(gè)GB的原始數(shù)據(jù)人類基因工程中超過(guò)3.3×109個(gè)核苷酸的數(shù)據(jù)庫(kù)其它特點(diǎn)：較高維度，有噪聲，屬性值缺失36現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)最大的特點(diǎn)：海量數(shù)據(jù)集（大數(shù)據(jù)）82技術(shù)驅(qū)動(dòng)

更大,更便宜的存儲(chǔ)器

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磁盤(pán)密度以Moore’slaw增長(zhǎng)