數(shù)據(jù)分析與商務智能概述

數(shù)據(jù)分析與商務智能管理科學與工程系安利平數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第1頁教學內(nèi)容數(shù)據(jù)分析與商務智能概述數(shù)據(jù)倉庫與OLAP基礎數(shù)據(jù)倉庫設計與OLAP建模數(shù)據(jù)挖掘過程與算法數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第2頁主要參考書1.WHInmon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.JiaweiHan,MichelineKamber著.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術.機械工業(yè)出版社.4.（美）譚,（美）斯坦巴赫著,范明等譯,數(shù)據(jù)挖掘導論.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——客戶關系管理科學與藝術.中國財經(jīng)出版社.數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第3頁軟件SQLServer/數(shù)據(jù)倉庫IBMSPSSModeler企業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘IBMSPSSStatistics標準統(tǒng)計分析關于Wekahttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/西蒙(印度).數(shù)據(jù)挖掘基礎教程.

機械工業(yè)出版社.關于SAS數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第4頁主要軟件參考書朱德利.SQLServer數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能完全處理方案.

電子工業(yè)出版社.張文彤,鐘云飛.IBMSPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘實戰(zhàn)案例精粹.清華大學出版社.元昌安.數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應用寶典.電子工業(yè)出版社.（印度）西蒙.數(shù)據(jù)挖掘基礎教程.

范明,牛常勇譯.機械工業(yè)出版社.（Weka）http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第5頁案例1.電信企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設2.Dataminingfordecisionsupportoncustomerinsolvencyintelecommunicationsbusiness數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第6頁商務智能概述為何出現(xiàn)商務智能？Why企業(yè)經(jīng)營管理活動對商務智能需求怎樣了解商務智能?What商務智能怎樣實現(xiàn)?How商務智能技術組成數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第7頁1企業(yè)對商務智能需求商務工具變遷企業(yè)信息化系統(tǒng)進化數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第8頁商務工具變遷伴伴隨商務工具變遷，人們處理信息能力在工具幫助下變得越來越強大，信息量增加也越來越快。電報電話傳真機計算機互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第9頁商務工具變遷在20世紀初，或者即使到了20世紀中葉，沒有一個企業(yè)賬目、訂貨統(tǒng)計和文件柜數(shù)據(jù)總和能超出幾十個百萬字節(jié)(megabytes)。穿孔紙帶數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第10頁商務工具變遷計算機在商業(yè)領域應用，標志著商業(yè)活動真正進入信息化時代，信息處理方式發(fā)生了革命性改變。商業(yè)單據(jù)電子化MIS(管理信息系統(tǒng))廣泛應用數(shù)據(jù)處理方式以數(shù)據(jù)庫為主數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第11頁商務工具變遷互聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)活動中應用，在信息增加和信息處理方式上也發(fā)生了前所未有改變。每個郵件在遞送過程中都要對條形碼進行屢次掃描；統(tǒng)計控制過程經(jīng)過成千上萬個傳感器不停讀取和統(tǒng)計生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)；電話系統(tǒng)要跟蹤每一個電話開始時間、連續(xù)時間和網(wǎng)絡路線等；用戶在網(wǎng)絡上每一次鏈接及看過每一件商品都被統(tǒng)計下來。數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第12頁商務工具變遷今天，最大企業(yè)數(shù)據(jù)庫容量是用萬億字節(jié)(terabytes)來計量。對于這些企業(yè)來說，數(shù)據(jù)增加是以10萬倍來計量。數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第13頁商務工具變遷多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)搜集是為了提升內(nèi)在操作效率，并不是為了分析或者為了建立預測模型。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域決議。人們已不再滿足于簡單數(shù)據(jù)操作，產(chǎn)生了深入使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)要求。數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第14頁商務工具變遷利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分析和推理，從而為決議提供依據(jù)。誰是高價值客戶？誰將成為高價值客戶？什么產(chǎn)品能夠交叉銷售或提升銷售？企業(yè)明年收入前景怎樣？這種需求既要求聯(lián)機服務，又包括大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第15頁商務工具變遷傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術已無法滿足這種需求，詳細表達在以下三方面：決議所需歷史數(shù)據(jù)量很大，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫普通只存放短期數(shù)據(jù)。輔助決議信息包括許多部門數(shù)據(jù)，而不一樣系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以集成。因為訪問數(shù)據(jù)庫能力不足，它對大量數(shù)據(jù)訪問性能顯著下降。數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第16頁怎樣將數(shù)以百萬計網(wǎng)絡文件、電話統(tǒng)計、銷售細目文件統(tǒng)計變成可利用信息和知識？數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第17頁企業(yè)信息系統(tǒng)進化數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第18頁管理信息系統(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)積累了大量歷史數(shù)據(jù)。不一樣歷史時期數(shù)據(jù)依據(jù)不一樣業(yè)務需要數(shù)據(jù)由不一樣供給商提供數(shù)據(jù)體系結構和管理實施等方面存在著較大差異數(shù)據(jù)相對分散和獨立，難以共享沒有建立起統(tǒng)一能用于分析處理基礎數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第19頁管理信息系統(tǒng)和企業(yè)資源計劃系統(tǒng)明確整個企業(yè)中業(yè)務數(shù)據(jù)和相互關系是有較大困難。百家爭鳴、百花齊放管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)——共有多少個三角形?數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第20頁商務智能系統(tǒng)來自不一樣系統(tǒng)大量數(shù)據(jù)中往往隱藏著主要規(guī)律和商業(yè)規(guī)則，這些是企業(yè)管理者需要尋找“金礦”。數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第21頁此“金礦”挖掘過程就是“數(shù)據(jù)

信息

知識

智慧”轉化過程。商務智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息知識智慧信息分析輔助決議數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第22頁商務智能系統(tǒng)假如將知識用在輔助企業(yè)經(jīng)營管理決議中，那么這種智慧就能夠稱為商業(yè)智慧，也就是商業(yè)智能，或者叫商務智能。BusinessIntelligence,BI數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第23頁商務智能2個層次第1個層次：在整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎上提供靈活前端展現(xiàn)。比如，經(jīng)過直方圖等形式表現(xiàn)來自銷售管理系統(tǒng)地域銷售情況報表。數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第24頁商務智能2個層次經(jīng)過數(shù)據(jù)整合BI系統(tǒng)功效——現(xiàn)在有多少個三角形?數(shù)據(jù)倉庫DataWarehouse,DW聯(lián)機分析處理On-LineAnalyticalProcessing,OLAP數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第25頁商務智能2個層次第2個層次：數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)覺。數(shù)據(jù)庫爆炸性增加已遠遠超出了能夠解釋和消化這些數(shù)據(jù)能力，需要新一代工具和技術對數(shù)據(jù)庫進行自動和智能地分析。這些工具和技術正是知識發(fā)覺。知識發(fā)覺主要技術組成就是數(shù)據(jù)挖掘。KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDDDataMining，DM數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第26頁商務智能2個層次歷史數(shù)據(jù)預測數(shù)據(jù)？加入智能挖掘算法系統(tǒng)功效——最終一個框中應該有多少個三角形?數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第27頁商務智能2個層次比如，經(jīng)過對銷售數(shù)據(jù)分析，發(fā)覺一條關聯(lián)規(guī)則：這條規(guī)律對于商務智能化和決議科學化將有主要意義。購置面包and

購置黃油

90％購置牛奶數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第28頁2商務智能技術組成什么是商務智能商務智能結構描述商務智能工具SQLServer商務智能構架數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第29頁什么是商務智能1.Microsoft努力2.SAS智能和知識3.DMReview過程4.Gartner、IDC、IBM、SAP和MSTR工具和技術集合數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第30頁商務智能結構描述商務智能實現(xiàn)包含了“數(shù)據(jù)

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智慧”這一過程所利用技術和方法。數(shù)據(jù)倉庫聯(lián)機分析處理(OLAP)數(shù)據(jù)挖掘模型庫和方法庫數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第31頁抽取轉換清洗過濾轉載數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)挖掘OLAP數(shù)據(jù)報表前端展現(xiàn)工具數(shù)據(jù)源ETL過程數(shù)據(jù)倉庫及其應用BI前端展現(xiàn)外部數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)文檔資料數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第32頁商務智能結構描述商務智能系統(tǒng)工作過程技術抽象源數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)轉換層數(shù)據(jù)倉庫(數(shù)據(jù)集市)層OLAP數(shù)據(jù)挖掘層用戶展現(xiàn)層數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第33頁商務智能結構描述商務智能系統(tǒng)工作過程技術抽象源數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)轉換層數(shù)據(jù)倉庫(數(shù)據(jù)集市)層OLAP數(shù)據(jù)挖掘層用戶展現(xiàn)層數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第34頁數(shù)據(jù)挖掘和商務智能工具企業(yè)名稱ETL工具數(shù)據(jù)倉庫管理OLAP工具數(shù)據(jù)挖掘工具報表工具IBMWarehouseManagerVisualWarehouseOLAPServerIntelligentMinerInsight&QucikviewOracleOracleETLServerEnterpriseManagerExpressServerDarwinExpressAnalyserSybaseReplicationServerPowerStageWarehouseStudioWarehouseAnalyzerSASSPSSInfoMakerCAInfoPumpPLATINUMERWinPLATINUMInfoPumpDecisionBaseInfoBeaconNeugentAionForest&TreesInfoReprotsSAS第三方WarehouseAdministratorSASMDDBEnterpriseMinerEISERMicrosoftSSISSQLServerSSASSSASSSRS數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第35頁SQLServer商務智能構架SQLServer兩大致系數(shù)據(jù)庫管理商務智能應用數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第36頁SQLServer商務智能構架整合服務數(shù)據(jù)庫引擎分析服務匯報服務復制服務全文檢索服務服務代理通知服務數(shù)據(jù)庫管理部分商業(yè)智能應用部分數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第37頁SQLServer商務智能構架SQLServer商務智能三大服務SQLServerAnalysisServices(SSAS)SQLServerIntegrationServices(SSIS)SQLServerReportingServices(SSRS)一個工具BusinessIntelligenceDevelopmentStudio數(shù)據(jù)分析與商務智能概述第38頁SQLServer商務智能構架Bus