商务智能基础:数据库与信息管理
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华科硕士信息管理与商务智能
华中科技大学(华科)的硕士专业“信息管理与商务智能”是一个结合了信息技术和商业知识的跨学科领域。
这个专业旨在培养学生理解和应用信息技术,以及利用这些技术进行商业智能分析和决策的能力。
主要课程可能包括:
信息技术基础:涵盖数据库管理、数据结构与算法、计算机网络等基础知识。
商业智能:深入探讨如何使用信息技术收集、处理和分析商业数据,以提
供决策支持。
数据挖掘与机器学习:介绍先进的机器学习算法和数据挖掘技术,用于商
务智能应用。
信息系统安全与隐私:强调信息系统的安全性和隐私保护,特别是在大数
据和云计算环境中。
电子商务:研究电子商务的原理、技术和应用,包括电子支付、电子商务
安全和移动商务等。
此专业毕业生具备扎实的专业知识和技能,能够从事与数据管理、商务智能、信息系统开发和管理相关的各种职业。
他们可以在企业、政府机构和咨询公
司等组织中找到工作,从事数据分析、信息系统设计和管理、商业智能解决方案开发等领域的工作。
这只是一个大体的介绍,具体的课程设置和要求可能会根据华科的教学计划和该专业的教师资源有所不同。
如果你对华科的“信息管理与商务智能”专业有更详细的问题,建议直接联系学校或相关学院的研究生办公室以获取最准确和最新的信息。
商务智能习题答案商务智能习题答案商务智能(Business Intelligence,简称BI)是一种通过收集、分析和处理大量数据来辅助企业决策的技术和方法。
在当今信息化的时代,商务智能已经成为企业管理的重要工具之一。
下面将针对商务智能的一些习题进行解答,帮助读者更好地理解和应用商务智能。
1. 商务智能的基本概念是什么?商务智能是指通过从海量数据中提取有价值的信息,帮助企业管理者做出准确决策的一种技术和方法。
它包括数据仓库、数据挖掘、数据分析等多个方面的内容,旨在帮助企业发现潜在的商机,优化业务流程,提高经营效益。
2. 商务智能的主要应用领域有哪些?商务智能的应用领域非常广泛,包括但不限于以下几个方面:- 销售和市场营销:通过对销售数据的分析,帮助企业了解市场需求、产品销售情况,提供决策支持,制定更有效的营销策略。
- 客户关系管理:通过分析客户数据,了解客户的喜好和需求,提供个性化的服务和产品,增强客户满意度和忠诚度。
- 供应链管理:通过对供应链数据的分析,帮助企业优化供应链流程,提高供应链效率,降低成本。
- 财务管理:通过对财务数据的分析,帮助企业了解财务状况,进行财务预测和风险评估,提供决策依据。
- 人力资源管理:通过对人力资源数据的分析,帮助企业进行人力资源规划、员工绩效评估和人才管理,提高人力资源管理效果。
3. 商务智能的实施过程包括哪些步骤?商务智能的实施过程一般包括以下几个步骤:- 需求分析:明确企业的需求和目标,确定需要分析的数据和指标。
- 数据采集和清洗:收集和整理各种数据源的数据,进行数据清洗和预处理,确保数据的准确性和完整性。
- 数据仓库建设:设计和构建数据仓库,将数据存储在统一的数据库中,以便进行后续的分析和挖掘。
- 数据分析和挖掘:使用商务智能工具和技术对数据进行分析和挖掘,提取有价值的信息和模式。
- 报告和可视化:将分析结果以报表、图表等形式呈现,便于管理者理解和使用。
信息管理专业商务智能课程
信息管理专业的商务智能课程主要包括以下内容:
1. 商务智能概述:介绍商务智能的基本概念、原理和应用。
2. 数据仓库与数据挖掘:讲解数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术,包括数据抽取、转换和加载(ETL)、多维数据模型、关联规则挖掘、聚类分析等。
3. 决策支持系统:学习决策支持系统的基本原理和架构,包括数据收集、数据分析、决策模型和决策过程。
4. 商务智能工具与技术:介绍各种商务智能工具和技术,如数据可视化、在线分析处理(OLAP)、数据挖掘工具等。
5. 商务智能应用案例分析:通过实际案例分析,了解商务智能在企业中的应用,如市场分析、销售预测、客户关系管理等。
6. 业务智能策略与管理:讲解商务智能的战略规划、组织架构和项目管理,包括商务智能项目的规划、实施与评估。
通过学习商务智能课程,学生可以掌握商务智能的基本理论知识和应用技能,能够利用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持,为企业的发展和决策提供有效的信息支持。
BI(商业智能)的三个层次--企业级BI的新诠释企业信息化在中国发展了20多个年头,基本经历了三个阶段。
第一个阶段是以财务软件为核心的企业电算化阶段;第二个阶段是以企业进、销、存的计划和控制为核心的企业资源计划阶段;第三个阶段是以企业数据智能分析为核心的企业精细管理信息化阶段。
这三个阶段是和中国企业本身的发展需求相适应的。
中国企业已经从粗放式管理的做大模式,逐渐过度到精细式管理的做强模式。
商业智能(BI)类的软件正是为企业精细式管理的做强模式提供了有效的信息化保证。
BI是Business Intelligence的英文缩写,中文解释为商务智能,是业务、数据、数据价值应用的过程。
BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合,是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
站在技术角度讲BI 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术,目的是为企业决策者提供决策支持。
但技术并不是BI的全部,BI是管理手段和信息技术的融合。
一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。
第一个层次的BI是:Business i-Mode(简称:1stBI)。
i-mode(Information-Mode)是指基于信息系统的企业商业模型设计,这是BI的基础。
在做商业智能分析之前,我们要了解我们为谁分析和分析什么。
比如:企业要确定战略,我们就要有历史数据支撑我们的决策,我们需要先知道需要什么决策信息,这些决策信息是通过什么商业模型才能得到。
接下来再去从信息系统中挖掘这些数据,并通过模型计算得到这些决策信息。
这个基于BI的系统,叫DSS(数据决策支持系统)。
DSS为领导提供不同模式下的商业价值分析。
比如:在人力资源系统中企业需要找到与战略相匹配的人才,就需要先建立人才筛选模型,确定战略人才有什么特征,然后通过数据挖掘,把企业的战略人才找出来。
再比如:在销售管理系统中企业需要找到有价值的客户群,就需要建立客户价值模型。
数据仓库与商务智能数据仓库是指一个集成、非易失且用于支持管理决策的数据存储系统。
它通过将来自各种内外部数据源的数据集成到一个中心化的存储中,为企业的业务决策提供有价值的数据分析和报告。
而商务智能是指一套技术、工具和应用程序,帮助企业从数据仓库中提取、分析和可视化数据,以支持企业决策。
在信息时代的浪潮中,企业面临的市场竞争日益激烈,而数据仓库与商务智能的应用不仅能够帮助企业掌握市场趋势,挖掘商机,还能为企业提供决策支持,提高运营效率,并实现业务的持续增长。
下面将从数据仓库的建设、商务智能的应用以及两者的关系与优势等方面来探讨数据仓库与商务智能。
一、数据仓库的建设数据仓库的建设是一个需慎重考虑的过程,需要从数据源的选择、数据采集、数据清洗和数据存储等环节进行规划和设计。
在数据源选择方面,企业需要根据自身的业务需求和数据特点选择合适的数据源,如企业内部的业务系统、互联网上的开放数据等。
在数据采集方面,企业需要选用适当的ETL工具,通过抽取、转换和加载等步骤将数据导入数据仓库。
在数据清洗方面,企业需要借助数据清洗工具,对数据进行处理,如填充缺失值、去重复、格式化等。
最后,在数据存储方面,企业可选择关系型数据库或分布式存储系统等来支持数据仓库的构建。
二、商务智能的应用商务智能的应用主要涵盖数据分析、数据挖掘和数据可视化等方面。
在数据分析方面,商务智能可以通过对数据的统计分析、趋势分析、贡献度分析等来帮助企业了解市场状况、产品销售情况与客户需求。
在数据挖掘方面,商务智能可以应用数据挖掘技术,对大量数据进行自动发现、模式识别和预测分析等,从而帮助企业挖掘潜在商机。
在数据可视化方面,商务智能可以通过数据报表、仪表盘和图表等形式,将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化图像,帮助决策者更好地理解数据,做出正确的决策。
三、数据仓库与商务智能的关系与优势数据仓库与商务智能密不可分,数据仓库提供了商务智能所需的数据基础,而商务智能则依赖于数据仓库来提供数据分析和报告的功能。
商务智能考点内容一、商务智能内容●数据仓库、数据挖掘、OLAP二、数据挖掘内容●算法、数据库技术、可视化技术、其他、机器学习、模式识别、统计分析三、知识包括什么●显性:规范化、系统化●隐性:个人思想和经验四、OTAP和OLAP区别●特征、面向、关注、功能五、数据仓库的特点●时变性、稳定性、决策支持、集成性、面向主题●主题以表存储,采用同一套编码规则、定时增加删除、实时捕捉快照、决策支持六、数据仓库流程●获取、管理、分析、展现七、数据仓库可运用于●投资组合分析、利润成本分析、资产分析八、元数据概念●是对于源数据的说明,包括名称、定义、来源、创建时间等九、数据仓库模型及联系和区别●物理模型、逻辑模型、概念模型●物理模型是逻辑模型在数据仓库中的实现十、粒度概念●粒度说明数据仓库中数据综合程度的高低。
●粒度越小,综合程度越小,可查询的种类越多;粒度越大,综合程度越高,查询的效率越高●粒度小的数据存储在低速存储器,粒度大的数据存储在高速存储器十一、OLAP概念●OLAP是针对特点问题的数据的联机访问和分析,它通过信息的可能的观察形式来进行快速的、稳定一致的、交互性的存取。
允许管理决策人员对数据进行深入观察。
十二、OLAP特点●快速性,5秒内对请求做出回应●可分析性,系统必须能够处理和应用有关的逻辑分析和统计分析●多维性,系统必须提供对数据的多维视图及分析●信息性,获得信息和管理信息十三、OLAP操作●对二维数据切片,三维数据切块●钻取,包括下钻和上卷●旋转十四、MOLAP特点●对数据进行预处理,性能好十五、MOLAP和ROLAP比较●MOLAP把多维实视图在概念上看成一个超立方体,物理上为一个多维数组,而ROLAP以表的形式存储实视图。
ROLAP更加灵活、节省空间,MOLAP在性能和管理上更加优越。
十六、数据仓库和数据库中数据的比较●数据仓库:长期框架、静态、定期更新、数据驱动●数据库:短期框架、快速变化、实时更新、事件驱动十七、BP神经网络训练步骤●分析业务问题●选择训练样本集,对输入值和输出值进行预处理●利用经验确定网络的拓扑结构,对神经元的权值和偏置进行初始化●利用反向传播等算法训练网络,逐渐缩小网络权值误差以达到最佳值●用测试集检查网络分类或预测质量●预测未知样本的分类十八、二元变量相异度计算●对称性:d(X1,X2)=b+c/a+b+c+d●非对称性:d(X1,X2)=b+c/a+b+c十九、支持度和置信度●多大可能购买集X中商品的顾客同时也购买集Y中商品二十、回归分析的步骤●确定自变量和因变量●绘制散点图,观察大致关系●求回归系数,建立回归模型●检验回归模型●预测未来情况二十一、Web挖掘概念●主要是处理文本、图形、图像等半结构化、非机构化数据。
管理信息系统》第13版(Laudon/Laudon)第章商务智能基础:数据库与信息管理单项选择题.1)一组字符组成一个字,一个文字或者一个完整的数字称之为一个字段参考答案:FALSE难度系数:12)用以描述某一特定实体的特征或性质被称为属性参考答案:TRUE难度系数:13)程序-数据依赖是指当文件和软件程序需要更新和维护时,存储在其中的数据也需要作出相应变更。
参考答案:TRUE难度系数:24)DBMS将数据的逻辑视图与物理视图进行了区分参考答案:TRUE难度系数:25)文件中的每一条记录都至少包含一个关键字段.参考答案:TRUE难度系数:16)非关系型数据库技术被用于管理对表和关系的灵活性要求不高的数据集参考答案:TRUE 难度系数:17)数据治理制定相关政策与流程来管理企业数据的整体性和安全性参考答案:TRUE难度系数:28)由于HTML是一种跨平台语言,为此它是一种受到后端数据库青睐的方法参考答案:FALSE难度系数:29)数据字典是一种由终端使用者和程序员用以在数据库中操作数据库管理系统中相关数据的语言参考答案:FALSE难度系数:1110)在关系数据库中,复杂的数据群组必须经过精简来消除多对多关系参考答案:TRUE难度系数:111)数据仓库可以在旧系统基础上进行更新参考答案:TRUE12)一个数据仓库通常包含了几个规模较小的数据集市参考答案:FALSE难度系数:213)OLAP支持多维数据分析参考答案:TRUE难度系数:214)除了数据存储在非常大的数据库情况之外,OLAP都能够使用户快速获得对突发问题的参考答案:FALSE难度系数:215)内存计算主要依靠计算机的内存(RAM)参考答案:TRUE难度系数:316)在基于网络的服务器环境下,中间件的作用在于:将来自于公司内部数据库的信息传递给以网页形式呈献给用户的网络服务器上参考答案:TRUE难度系数:217)使用网络接口的缺点在于网络接口对于内部数据库要做出大量的改变参考答案:FALSE 难度系数:118)公共网关接口是一种处理网络服务器数据的规范参考答案:TRUE难度系数:219)数据库管理是一项通过制定政策与流程来将企业数据当成一类企业资源进行管理的组织职能参考答案:TRUE难度系数:2220)数据清洗与数据清理流程相同参考答案:TRUE难度系数:121)以下哪一项最好的概述了实体与属性之间的关系?A)实体-客户与属性-产品B)实体-客户与属性-购买C)实体-产品与属性-购买D)实体产品与属性-客户参考答案:B难度系数:322)以下哪一项不是传统文件环境的问题之一?A)数据不一致B)程序-数据依赖C)缺乏对临时需求的灵活性D)数据安全性低参考答案:B难度系数:2A)参照完整性约束B)将程序与数据分开C)运用数据字典D)最大限度地减少存放重复数据的独立文件参考答案:D难度系数:324)描述实体的特征或特性的被称为A)字段B)元组C)关键字段D)属性参考答案:D难度系数:125)以下哪一项非数字数据存储相关项是与数据库最类似的?A)卡片目录B)现金出纳收据C)医务室发票D)办公室购物清单参考答案:A3难度系数:226)由造成的难题使得企业试图进行客户关系管理,供应链管理或者从不同数据源整合成为企业信息系统的难度增大A)批量处理B)数据冗余C)数据独立性D)在线处理参考答案:B难度系数:127)在多个数据文件中出现的相同数据被称为A)冗余B)重复C)独立D)划分参考答案:A难度系数:128)数据库管理系统能够A)根据不同的逻辑视图来访问物理数据库B)根据不同的分析视图来访问逻辑数据库C)根据不同的分析视图来访问物理数据库D)根据不同的物理视图来访问逻辑数据库参考答案:A难度系数:229)逻辑视图能够A)展现在存储媒介上数据的组织方式及其结构C)生成补充报告D)展现出终端用户能看到的数据形式参考答案:D难度系数:230)中端电脑的数据库管理系统不包括以下哪一项A)DB2.B)Oracle.C)MicrosoftSQLServer.D)MicrosoftAccess.参考答案:D431)逻辑数据库模型的哪一类将数据存储在二维表中A)非关系数据库B)移动数据库C)关系数据库D)层级数据库参考答案:C难度系数:132)OracleDatabaseLite是一款A)小型手持计算机设备上的数据库管理系统B)网络数据库管理系统C)大型机关系数据库管理系统D)中端机数据库管理系统参考答案:A难度系数:333)MicrosoftSQLServer是一款A)小型手持计算机设备上的数据库管理系统B)网络数据库管理系统C)大型机关系数据库管理系统D)中端机数据库管理系统参考答案:D34)客户这张表中,关于单个客户的信息会被存储在单个中A)字段B)行C)列D)表参考答案:B难度系数:135)关系数据库中,一条记录用专业术语被称为A)元组B)行C)实体D)字段参考答案:A难度系数:2536)识别表中每一行所有信息的唯一标识的字段被称为A)主键B)关键字段C)主字段D)唯一ID参考答案:A难度系数:237)表中唯一识别每条记录的字段被称为A)主键B)关键字段C)主字段D)唯一ID参考答案:B难度系数:238)在关系数据库中,用以获得有用的数据集合的三项基本操作是A)select,project,andwhere.B)select,join,andwhere.C)select,project,andjoin.D)select,from,andjoin.参考答案:C难度系数:239)选择操作是指A)联合多个表,为用户提供比单个表更多的信息B)创建一个只有列组成的子集C)辨识从哪张表中选择列D)建立一个子集,包含文件中所有符合设定标准的记录参考答案:D 难度系数:140)连接操作是指A)联合多个表,为用户提供比单个表更多的信息B)辨识从哪张表中选择列C)创建一个只有列组成的子集D)将元素组合成片段参考答案:A难度系数:141)投影操作是指A)联合多个表,为用户提供比单个表更多的信息6B)创建一个只有列组成的子集C)将元素组合成片段D)辨识从哪张表中选择列参考答案:B难度系数:142)大数据不指代A)少于十亿条记录的数据库B)数据结构是给结构化的数据库C)机器生成的数据(传感器)D)社交媒体的内容(推特和脸书)参考答案:A难度系数:243)以下哪一项技术能够用以分析由大型网络零售商所生成的社交媒体数据?A)OLAPB)数据仓库C)数据集市D)Hadoop参考答案:D难度系数:244)数据字典作为重要的数据管理工具,其职能体现在A)设定了数据的属性B)建立了数据库中数据元素的清单C)展示了终端用户或者商务人员看到数据的形式D)保证了数据处于更新的状态参考答案:B难度系数:245)用以存储数据元素的定义与数据特性(用法,表示形式,管理权,授权,安全性)的自动化和人工化的文件被称为A)数据字典B)数据定义图C)实体-关系图D)关系字典参考答案:A难度系数:246)用于增加和更改数据库中数据的专门语言称为A)数据存取语言B)数据操纵语言7C)结构化查询语言D)数据定义语言参考答案:B难度系数:147)现如今最受欢迎的数据操纵语言是A)Access.B)DB2.C)SQL.D)CrystalReports.参考答案:C难度系数:248)DBMS通常包含报告生成工具,其目的在于A)生成和展示数据B)将数据以易于阅读的方式呈现C)以图表方式展现数据D)体现出预测分析参考答案:B难度系数:249)简化数据以最小化冗余以及棘手的多对多关系的过程被称为B)数据清理C)数据清洗D)数据定义参考答案:A难度系数:150)用以描述整个数据库的关系的原理图被称为A)数据字典B)交互关系图C)实体关系图D)数据定义图参考答案:C难度系数:251)表示实体之间存在的一对一关系由下列哪一个表示A)两根短竖线结尾的连线B)一根短竖线结尾的连线C)一条短线和一个箭头结尾的连线D)一条短线和一个箭头结尾上加一短线的连线参考答案:A8难度系数:352)以下哪一项不是网络数据挖掘的技术之一?A)内容挖掘B)网络结构挖掘C)网络服务器挖掘D)网络使用挖掘参考答案:D难度系数:253)假设你正在为一家零售服装连锁店工作,它们的主要销售对象是购物商场,而你正在为你的消费者以及其偏好作分析。
商务智能方法与应用笔记一、商务智能的概念商务智能是指利用数据分析、数据挖掘、商业预测等技术手段,帮助企业管理者进行决策的一种信息化工具。
商务智能的实际应用是将各种不同的数据整合在一起,以便更好地进行分析和利用,从而为企业的管理层提供决策支持。
二、商务智能的方法1. 数据仓库数据仓库是商务智能的基础,它是一个用于存储和管理企业核心数据的集中式数据库系统。
数据仓库可以整合来自不同数据源的数据,包括交易数据、客户数据、市场数据等。
数据仓库的建立和维护是商务智能的第一步,也是商务智能方法中最重要的一环。
2. 数据分析数据分析是商务智能的核心方法之一,通过对大量数据的分析,可以帮助企业发现潜在的业务趋势和问题。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术手段,以发现数据中的规律和关联,从而为企业的决策提供可靠的依据。
3. 商业智能工具商业智能工具是商务智能方法中的重要支撑,包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘工具等。
这些工具可以帮助企业管理者更直观地了解数据,以便更好地进行业务分析和决策。
三、商务智能的应用1. 销售预测通过商务智能方法可以分析历史销售数据、市场趋势等信息,从而预测未来的销售趋势,帮助企业做出合理的生产计划和市场策略。
2. 客户分析商务智能可以对客户进行深入的分析,包括客户的消费习惯、偏好、忠诚度等方面,从而帮助企业制定更有针对性的营销策略,提升客户满意度和忠诚度。
3. 供应链优化通过对供应链数据的分析,商务智能可以帮助企业优化供应链管理,提高供应链的效率和灵活性,减少库存成本和生产周期,提升企业的竞争力。
四、商务智能的发展趋势随着大数据、人工智能等技术的发展,商务智能也在不断演进。
未来,商务智能将更加注重数据的实时性和智能化分析能力,以更好地满足企业决策的需求。
总结:商务智能方法与应用是企业信息化的重要组成部分,它通过数据分析、预测建模、决策支持等手段,帮助企业管理者更好地把握市场动向、优化资源配置,提高企业的竞争力和盈利能力。
《商务智能》教学大纲一、课程设计的背景与目的大数据时代,数据分析无处不在,商场竞争离不开数据决策。
商务智能技术与方法是大数据分析的核心,也是商务决策分析的基础。
本课程是数据科学与大数据技术系列课程之一,强调理论和工程技术应用相结合,学生通过学习该课程后,可以学会商务智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据可视化等专业术语,掌握数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等专业应用技术。
通过本课程学习,学生可以通过专业应用软件对数据进行深层次加工获得有实际应用的有价值信息,增强学生对信息管理的深层次认识。
二、教学目标与课程收获商务智能的实质是从数据中有效地提取信息,为管理者的决策和企业战略开发提供信息支持。
商务智能系统是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据,针对不同的领域提供不同的应用解决方案,协助用户解决商务活动中的复杂问题,从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。
三、培训对象具备一定数据库技术和管理知识的学生或企业白领,尤其是产品、市场、财务、研发、供应等部门的决策分析人员。
四、培训学时18小时五、教学内容与要求第一单元:商务智能概述(1小时)【教学内容】商务智能的产生背景,商务智能的基本概念,商务智能的应用范围,商务智能的应用价值,商务智能的体系结构,商务智能的主要功能,商务智能的核心技术,商务智能模型建立,商务智能的应用。
【教学重点及难点】商务智能的基本概念、商务智能技术的发展、商务智能技术、商务智能的体系结构。
【基本要求】了解商务智能项目的应用,商务智能技术的发展,商务智能的应用范围和应用价值等,理解商务智能的核心技术,实现商务智能的工具、技术路线的选择,掌握商务智能的相关基本概念,商务智能的主要功能、商务智能模型建立,商务智能架构,商务智能的项目实施过程。
第二单元:数据仓库(2小时)【教学内容】数据仓库概念与特征,数据仓库开发模型,数据仓库规划与分析,ETL概述,元数据,商业数据维度化分析,工具简介。