一种基于数据集市的产品设计知识处理方法

Smartbi 智分析功能详细说明书目 录 Contents1.行业背景 (1)2.SMARTBI 智分析产品简介 (3)2.1.产品定位 (3)2.2.产品架构 (5)2.3.客户痛点 (5)2.4.产品价值 (6)2.4.1.成本价值 (6)2.4.2.连接价值 (6)2.4.3.复用价值 (6)2.4.4.生态价值 (7)2.5.产品优势 (7)2.5.1.强管控 (7)2.5.2.全自助 (7)2.5.3.真共享 (8)3.SMARTBI 智分析模块介绍 (9)3.1.数据接入与采集 (9)3.1.1.数据源管理 (9)3.1.2.本地文件上传 (11)3.1.3.元数据管理 (11)3.1.4.权限管理 (13)3.1.5.MPP高速缓存数据库 (15)3.1.6.数据网关 (15)3.1.7.互联网公开数据采集 (15)3.1.8.跨系统数据采集 (15)3.1.9.S AAS平台数据接入 (15)3.2.数据准备 (16)3.2.1.业务主题 (16)3.2.2.自助数据集 (17)3.2.3.自助ETL (20)3.3.数据探索 (22)3.3.1.即席查询 (22)3.3.2.透视分析 (23)3.3.3.多维数据分析 (24)3.4.数据分析 (25)3.4.1.自助仪表盘 (25)3.4.2.电子表格报表 (28)3.4.3.E XCEL融合分析 (35)3.4.4.数据挖掘 ··············································································· 错误!未定义书签。

Warehouse解决⽅案IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实⼒的公司相继通过收购或研发的途径推出了⾃⼰的数据仓库解决⽅案。

BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理⼯具市场上占有⼀席之地。

根据各个公司提供的数据仓库⼯具的功能，可以将其分为3⼤类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决⽅案）、提供部分解决⽅案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决⽅案）和提供全⾯解决⽅案的产品（CA是⽬前的主要⼚商）。

1 、BusinessObjects（BO）数据仓库解决⽅案BO是集查询、报表和OLAP技术为⼀⾝的IDSS，它使⽤独特的语义层和动态微⽴⽅技术来表⽰数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取等多维分析技术，⽀持多种数据库，同时还⽀持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。

虽然BO在不断增加新的功能，但从严格意义上讲，只能算是⼀个前端⼯具。

也许正是因为如此，⼏乎所有的数据仓库解决⽅案都把BO作为可选的数据展现⼯具。

BO⽀持多种平台和多种数据库，同时⽀持Internet/Intranet。

BO主要作为第三⽅产品或其它公司的产品结合进⾏使⽤。

BO是集成查询，报表和分析功能⼯具，它还提供了世界上第⼀个通过Web进⾏查询、报表和分析的决策⽀持⼯具Webintelligence，第⼀个可以在Microsoft Excel 集成企业公共数据源中数据的⼯具Businessquery和⾯向主流商业⽤户的数据挖掘⼯具Businessminer，⽤其可以实现深⼊的分析⽤以发掘深层次的数据之间的关系。

2、 IBM数据仓库解决⽅案IBM公司提供了⼀套基于可视数据仓库的商业智能解决⽅案，具有集成能⼒强，⾼级⾯向对象SQL等特性。

包括：VisualWarehouse（VM）、Essbase/DB2OLAP Server 5.0和IBM DB2 UDB，以及来⾃第三⽅的前端数据展现⼯具（如BO）和数据挖掘⼯具（如SAS）。

商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。

2 统一调度62。

3 监控72。

4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。

1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。

4 数据挖掘104。

前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。

2 企业报表ReportNet164。

3 KPI企业关键指标254。

4 报表预警与分发264。

5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。

其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。

其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。

商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。

先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。

基于大数据的农产品市场分析报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与数据来源 (3)第二章农产品市场概述 (4)2.1 农产品市场发展历程 (4)2.2 农产品市场现状 (4)2.3 农产品市场分类 (5)第三章农产品供需分析 (5)3.1 供需状况总体分析 (5)3.2 供需结构分析 (5)3.2.1 供需品种结构 (5)3.2.2 供需区域结构 (6)3.2.3 供需质量结构 (6)3.3 供需变动趋势 (6)3.3.1 供需总量变动趋势 (6)3.3.2 供需结构变动趋势 (6)3.3.3 供需区域变动趋势 (6)第四章农产品价格波动分析 (6)4.1 价格波动规律 (7)4.2 影响价格波动的因素 (7)4.3 价格预测模型 (7)第五章农产品市场竞争格局 (8)5.1 市场竞争现状 (8)5.2 市场竞争格局演变 (8)5.3 市场竞争趋势 (9)第六章农产品产业链分析 (9)6.1 产业链结构 (9)6.2 产业链环节分析 (9)6.3 产业链发展趋势 (10)第七章农产品区域市场分析 (10)7.1 各区域市场发展概况 (10)7.1.1 东北地区 (10)7.1.2 华北地区 (10)7.1.3 华东地区 (10)7.1.4 华南地区 (11)7.1.5 西部地区 (11)7.2 区域市场竞争力分析 (11)7.2.1 东北地区 (11)7.2.2 华北地区 (11)7.2.3 华东地区 (11)7.2.4 华南地区 (11)7.2.5 西部地区 (12)7.3 区域市场发展潜力 (12)7.3.1 东北地区 (12)7.3.2 华北地区 (12)7.3.3 华东地区 (12)7.3.4 华南地区 (12)7.3.5 西部地区 (12)第八章农产品品牌建设与推广 (12)8.1 品牌建设现状 (12)8.1.1 成果 (12)8.1.2 问题 (13)8.2 品牌推广策略 (13)8.2.1 提升品牌内涵 (13)8.2.2 创新营销手段 (13)8.2.3 加强品牌保护 (13)8.3 品牌发展趋势 (13)8.3.1 品牌集中度提高 (13)8.3.2 品牌国际化趋势 (14)8.3.3 绿色有机品牌崛起 (14)第九章农产品市场政策环境分析 (14)9.1 国家政策对农产品市场的影响 (14)9.1.1 政策扶持力度 (14)9.1.2 政策调控手段 (14)9.1.3 政策效应分析 (14)9.2 政策环境变化趋势 (14)9.2.1 政策导向 (14)9.2.2 政策调整 (15)9.3 政策建议 (15)9.3.1 完善农产品市场调控体系 (15)9.3.2 优化农业产业结构 (15)9.3.3 强化农业基础设施建设 (15)第十章农产品市场发展前景与建议 (15)10.1 发展前景分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.2.1 挑战 (16)10.2.2 机遇 (16)10.3 发展建议 (16)10.3.1 加强农业生产成本控制 (16)10.3.2 提升农产品市场竞争力 (16)10.3.3 拓宽农产品市场渠道 (16)10.3.4 培育农产品市场人才 (17)第一章绪论1.1 研究背景我国经济的快速发展，农业作为国民经济的基础产业，其市场分析显得尤为重要。