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商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商业智能系统的设计与应用研究第一章引言商业智能（Business Intelligence）是一种通过收集、分析和应用大量数据来支持商业决策和业务战略的技术和方法。
商业智能系统是建立在商业智能理论基础上的软件系统，通过处理和分析海量数据，为企业提供决策支持和战略指导。
本文将探讨商业智能系统的设计原理与应用研究。
第二章商业智能系统的设计原则商业智能系统的设计原则包括可扩展性、灵活性和可靠性。
首先，可扩展性指系统能够适应不断增长的数据和用户规模。
设计商业智能系统时应考虑到数据量和用户数的增长，采用合理的系统架构和技术手段，以确保系统在增加数据和用户时能够保持性能和稳定性。
其次，灵活性是指系统能够灵活适应业务需求和变化。
设计商业智能系统时应考虑到业务需求的多样性和变化性，采用灵活的数据模型和配置方式，以满足不同用户和部门的需求。
最后，可靠性是指系统能够稳定可靠地运行。
设计商业智能系统时应采用健壮的架构和技术手段，确保系统在故障情况下能够快速恢复和保持数据完整性。
第三章商业智能系统的数据分析方法商业智能系统的数据分析方法包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和统计分析。
首先，OLAP是一种以多维数据模型为基础的数据分析方法。
商业智能系统通过构建多维数据模型，将数据按照不同的维度和度量进行组织和分析，以支持复杂的数据查询和分析需求。
其次，数据挖掘是一种通过发现数据中隐含的规律和模式，进行预测和决策支持的方法。
商业智能系统通过数据挖掘技术，从海量数据中提取有用的信息，为企业决策提供支持和指导。
最后，统计分析是一种通过数据样本和统计方法，对数据进行推断和预测的方法。
商业智能系统通过统计分析技术，对数据进行抽样和分析，得出统计规律和趋势，为企业提供决策依据。
第四章商业智能系统的应用研究商业智能系统在不同领域具有广泛的应用。
首先，在销售领域，商业智能系统可以帮助企业分析销售数据、客户行为和市场趋势，提供销售预测和市场计划，支持销售决策和战略制定。
商业智能分析实习报告一、实习背景与目的随着互联网和大数据技术的飞速发展，商业智能（Business Intelligence, BI）逐渐成为企业核心竞争力的重要组成部分。
商业智能分析可以帮助企业深入了解业务运营状况、发现潜在商机、优化决策过程，从而提高企业效益。
本次实习旨在通过实际操作，掌握商业智能分析的基本技能，培养数据分析思维，并为企业提供有针对性的解决方案。
二、实习内容与过程1. 数据收集与清洗在实习过程中，首先需要从多个数据源收集所需的数据。
数据来源包括企业内部数据库、公开数据、第三方数据等。
收集到的数据往往存在缺失、异常、重复等问题，需要进行数据清洗，提高数据质量。
2. 数据存储与管理清洗后的数据需要存储到数据仓库中，以便进行后续分析。
数据仓库是一个中央ized data store that can provide data to any number of users for any purpose. 在实习过程中，需要学习如何使用数据仓库工具，如SQL、Excel等，对数据进行有效管理。
3. 数据探索与分析通过对数据进行探索性分析，了解数据的基本特征，如分布、趋势、关联等。
探索性分析有助于发现数据中的潜在规律和问题，为后续深入分析提供方向。
在实习过程中，需要运用统计学、数据挖掘等方法进行数据探索与分析。
4. 数据可视化与报告将分析结果以可视化形式展示，使复杂的数据变得直观易懂。
数据可视化工具如Tableau、Power BI等，可以帮助我们将数据转化为图表、仪表板等，便于企业决策者快速了解业务状况。
在实习过程中，需要学会使用可视化工具，生成具有针对性的报告。
5. 解决方案设计与实施根据数据分析结果，为企业提供有针对性的解决方案。
解决方案可能包括业务流程优化、市场策略调整、产品优化等。
在实习过程中，需要结合分析结果，提出可行的解决方案，并协助企业实施。
三、实习收获与反思通过本次实习，我深刻认识到商业智能分析在企业决策中的重要性，掌握了数据收集、清洗、存储、分析、可视化等基本技能，培养了一定的数据分析思维。
商业智能技术的应用与研究一、商业智能技术的概念商业智能技术（Business Intelligence, BI），是指通过对企业内外部各种信息的整合和分析，以提供有效决策支持为核心，运用计算机技术、数据挖掘技术、人工智能、数据可视化等技术手段，提高企业竞争力和效益的一种综合性信息技术。
简单地说，商业智能技术即是指为企业决策层和管理层提供有利于商业决策行为的各种技术、工具和平台。
二、商业智能技术的组成与应用商业智能技术是一个复杂的体系，主要包括数据仓库、数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据可视化五个方面。
1、数据仓库数据仓库是商业智能技术的基础，它是一个数据集合，将来自不同来源、多样化的数据进行整合、清理、转化为可应用的数据，常见的数据源有企业内部数据、外部市场数据、社交网络数据等。
数据仓库的主要功能是提供成功的商业分析，加速完成业务决策的过程、理解业务进程、监控业务关键点等。
2、数据采集数据采集是指从不同数据源，包括企业内部系统或外部信息来源收集和整理企业相关数据，是保证数据经过预处理，能够被有效地存储和使用。
数据采集旨在搜集一些有关企业的基本信息以及数据，以供后续分析。
常见的数据采集方式包括如自动化采集、批量采集、结构化采集、非结构化采集等。
3、数据清洗数据清洗是指对采集到的原始数据解析，对其进行一系列的校验、筛选、归一化的操作，最终得到可用于日常操作之用的数据。
数据清洗是整个商业智能体系中非常重要的一个环节，它可以确保数据的质量，提高商业智能分析的准确度和可靠性。
4、数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指将采集到的数据进行深层次地挖掘和分析操作，挖掘数据中隐藏的联系、规律和模式，并提供给决策者进行在线业务分析。
数据挖掘的应用比较广泛，例如基于数据挖掘算法，可进行市场趋势分析、广告点击率预测、客户细分等应用。
5、数据可视化数据可视化是指将数据分析的结果进行可视化展示，以便决策者快速了解和理解数据，为决策提供有力的支持。
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
商务智能（Business Intelligence，BI）作为一种利用先进技术对数据进行收集、处理、分析和展示的方法，已成为企业提升竞争力、优化决策的重要手段。
为了让学生深入了解商务智能的理论和实践，我们开展了商务智能实验课程。
二、实验目的1. 理解商务智能的基本概念、技术方法和应用领域；2. 掌握商务智能软件的使用方法，如Power BI、Tableau等；3. 培养学生分析数据、挖掘信息、解决实际问题的能力；4. 提高学生团队合作和沟通能力。
三、实验内容1. 商务智能基础知识（1）商务智能的定义、发展历程和未来趋势；（2）商务智能的关键技术，如数据仓库、数据挖掘、数据可视化等；（3）商务智能应用领域，如市场营销、客户关系管理、供应链管理、人力资源管理等。
2. 商务智能软件应用（1）Power BI：学习Power BI的基本操作，包括数据连接、数据建模、数据可视化等；（2）Tableau：学习Tableau的基本操作，包括数据连接、数据操作、数据可视化等。
3. 实际案例分析（1）选取一家企业，收集相关数据，分析其业务状况；（2）运用商务智能软件，对收集到的数据进行处理和分析；（3）根据分析结果，提出针对性的建议，帮助企业优化业务。
1. 实验准备：了解实验内容，熟悉实验软件，准备实验数据。
2. 数据收集：收集企业业务数据，包括销售数据、客户数据、财务数据等。
3. 数据处理：运用商务智能软件，对收集到的数据进行清洗、整合、建模等操作。
4. 数据分析：根据实验目的，对处理后的数据进行深入分析，挖掘有价值的信息。
5. 结果展示：运用商务智能软件，将分析结果以图表、报表等形式展示。
6. 撰写实验报告：总结实验过程、实验结果和实验心得。
五、实验成果1. 理论知识：掌握商务智能的基本概念、技术方法和应用领域；2. 实践技能：熟练运用商务智能软件，具备数据分析、挖掘信息的能力；3. 团队合作：与同学共同完成实验，提高团队协作和沟通能力；4. 解决问题：针对实际问题，提出优化建议，为企业创造价值。
我国商务智能研究分析论⽂ 商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为我国当前重要的研究前沿之⼀，商务智能是学术界和企业界关注的热点。
下⾯是店铺带来的关于我国商务智能研究论⽂的内容，欢迎阅读参考! 我国商务智能研究论⽂篇1 浅谈我国外贸企业商务智能的发展环境 【摘要】本⽂研究了我国外贸企业商务智能的发展环境，分别对内部环境和外部环境进⾏现状分析，并针对现状提出了外贸企业发展商务智能的不⾜和体现的问题。
【关键词】外贸企业商务智能内部环境社会环境 1. 我国外贸企业商务智能发展的内部环境 1.1我国外贸企业商务智能发展的现状分析 长期以来，外贸企业在拉动我国经济增长、提⾼财税收⼊、稳定就业和促进产业发展等⽅⾯⼀直占有举⾜轻重的地位，由于近两年世界经济持续下滑，国际市场需求严重萎缩，中国外贸⾏业发展遇到前所未有的困难。
不断变化的市场形势与国家政策，迫使我国外贸企业在短期内改变经营理念，加速信息化发展，以减少交易成本，提⾼效率;以赢得更多客户，扩⼤交易数量;以全⽅位管理，提⾼竞争⼒。
在此基础上，各企业对数据的要求不再满⾜于收集和整理，⽽是需要更加完善的查询、归纳、总结、提炼和分析系统，许多外贸企业不惜花巨资寻找软件开发商定向开发适合⾃⾝的商务智能系统。
在我国，外贸企业商务智能化开展的层次较低，尽管近⼏年国家⼤⼒投⼊信息化基础设施建设，但企业信息化基础薄弱的事实并⾮⼀时所能改变。
绝⼤多数外贸企业的信息化⽔平仅停留在⽂字处理、财务管理等办公⾃动化管理阶段，⽽对产、供、销、⼈、财、物等重要资源实现信息化管理的很少，信息处理能⼒仅是世界平均⽔平的2.1%，⽽且仍以提供单纯的技术产品信息为主，不擅长动态信息的跟踪和获取。
1.2我国外贸企业商务智能发展的不⾜ 1.2.1数据积累不充分、不全⾯ 任何⼀个外贸企业从开始经营的那⼀天起总是在产⽣各种各样的数据，⽐如海关进/出⼝提(关)单实时数据、关单统计数据、买家名录数据、买家采购信息、卖家供应信息、市场分析数据、企业资信数据等等。
一、前言随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，商务智能在企业发展中扮演着越来越重要的角色。
本报告旨在对过去一年的商务智能工作进行全面总结，分析存在的问题，并提出下一年度的工作计划。
一、年度工作回顾1. 数据采集与分析过去一年，我们成功搭建了企业数据采集平台，实现了对企业内部销售、财务、客户等数据的全面采集。
通过对数据的清洗、整合与分析，为决策层提供了有力的数据支持。
2. 智能预测与优化基于大数据和人工智能技术，我们开展了产品销售预测、客户需求分析等工作。
通过对历史数据的挖掘，为企业制定精准的市场营销策略提供了有力保障。
3. 风险管理与控制我们运用商务智能技术，对企业的供应链、资金链、市场风险等方面进行了全面分析，有效降低了企业经营风险。
4. 智能客服与营销通过引入智能客服系统，我们提升了客户服务效率，降低了人力成本。
同时，运用人工智能技术进行精准营销，提高了市场占有率。
5. 企业决策支持商务智能技术为企业的战略决策提供了有力支持，帮助企业把握市场动态，优化资源配置。
二、存在问题1. 数据质量参差不齐，部分数据缺失，影响分析结果的准确性。
2. 智能分析模型尚不成熟，对复杂问题的处理能力有限。
3. 商务智能技术在企业内部的普及程度不高，部分员工对相关技术了解不足。
4. 部分业务部门对商务智能的重视程度不够，导致项目推进缓慢。
三、下一年度工作计划1. 提升数据质量，完善数据采集体系，确保数据准确、完整。
2. 深化智能分析模型研究，提高对复杂问题的处理能力。
3. 加强商务智能技术在企业内部的推广应用，提高员工对相关技术的认知和接受度。
4. 加强与业务部门的沟通与合作，推动商务智能项目落地。
5. 持续关注市场动态，紧跟行业发展趋势，为企业的战略决策提供有力支持。
四、总结商务智能在过去一年为企业的发展做出了积极贡献。
在新的一年里，我们将继续努力，充分发挥商务智能的优势，为企业创造更多价值。
同时，我们也清醒地认识到自身存在的不足，将以更加坚定的信念和更加务实的态度，推动商务智能工作迈上新台阶。
目录研究对象 (1)主要结论 (1)重要发现 (2)一、2009年全球手机市场概述 (3)(一)市场规模与增长 (3)1、2000－2009年用户规模与增长 (3)2、2000－2009年市场规模与增长 (3)3、2009年季度市场规模与增长 (4)(二) 基本特点 (4)1、2009年手机消费稍有下降，市场增长潜力大 (5)2、3G手机市场进入加速发展期，WCDMA手机优势明显 (5)3、竞争格局稳中有变，韩国厂商优势明显 (6)4、智能手机市场快速扩张，带动增值业务应用市场 (8)(三) 主要国家与地区 (8)1、美国 (8)2、欧洲 (9)3、日本 (9)4、印度 (9)二、2009年中国手机市场概述 (10)(一)市场规模与增长 (10)1、2000－2009年用户规模与增长 (10)2、2000－2009年市场规模与增长 (11)3、2009年季度市场规模与增长 (12)(二)基本特点 (14)11、CDMA手机逆势上扬，单月销量突破200万台 (14)2、3G手机成为竞争焦点，市场竞争全面升级 (14)3、智能手机成为产品增长热点，3G手机比例高 (15)4、手机应用时代到来，3G将加速手机平台开放 (15)5、运营商蓄势待发，3G成为市场突破点 (16)(三)市场结构分析 (16)1、产品结构 (16)2、价格段结构 (19)3、细分功能结构 (22)4、省市结构 (28)5、城市层级结构 (30)6、渠道结构 (32)7、用户市场结构 (33)(四)品牌结构分析 (34)1、2008－2009年整体市场份额 (34)2、2009年价格段份额 (35)3、2009年细分市场份额 (36)三、2010－2012年中国手机市场发展预测 (41)(一)市场影响因素分析 (41)1、有利因素 (41)2、不利因素 (42)(二) 2010－2012年中国手机市场规模预测 (43)1、用户规模预测 (43)2、销量规模预测 (44)(三) 2010－2012年中国手机市场结构预测 (47)1、产品结构 (47)22、价格结构 (47)3、细分功能结构 (49)4、区域市场结构 (51)5、城市层级结构 (52)6、渠道结构 (53)7、用户市场结构 (54)四、2010－2012年中国手机市场趋势分析 (56)(一)需求：多元化需求将主导手机市场 (56)(二)市场：3G手机市场将成为竞争焦点 (56)(三)产品与技术：平放平台是产品主要发展趋势 (57)(四)价格：中高端产品份额提升 (57)(五)渠道：定制手机渠道地位加强 (57)五、2009年中国手机市场竞争分析 (59)(一)整体竞争态势 (59)(二)重点厂商策略与SWOT分析 (61)1、诺基亚 (61)2、三星 (63)3、摩托罗拉 (64)4、天宇 (66)5、索尼爱立信 (67)六、xx建议 (70)(一)产品策略 (70)(二)渠道策略 (70)(三)服务策略 (71)(四)品牌策略 (71)3表目录表1 表2 表3 表4 表5 表6 表7 表8 表9 表10 表11 表12 表13 表14 表15 表16 表17 表18 表19 表20 表21 表22 表23 表24 2009年各季度全球手机市场销量及增长率 (4)2008－2009年全球主要手机厂商销量规模及市场份额 (7)2005－2009年全球智能手机市场份额变化趋势 (8)2000－2009年中国手机市场总量及增长率 (11)2009年各季度手机市场销量及增长率 (13)2009年各季度手机市场销售额及增长率 (13)2008－2009年不同制式手机市场销量及份额 (16)2008－2009年不同制式手机市场销售额及份额 (17)2009年各季度不同制式手机市场销量及同比增长率 (17)2009年不同制式3G手机销量及占有率 (19)2008－2009年各价格段的手机市场销量及其份额 (20)2008－2009年手机市场各价格段平均价格及变化 (21)2003－2009年中国智能手机市场销售情况 (27)2008－2009年中国手机区域市场结构 (28)2009年中国手机市场省市结构 (29)市场级别划分标准 (31)2009年中国手机市场城市层级结构 (31)2008－2009年中国手机市场渠道格局 (32)2006－2009年中国手机市场用户结构 (33)2006－2009年中国手机市场用户销量变化 (33)2009年中国手机市场品牌结构 (34)2009年中国手机市场品牌价格结构 (35)2009年中国GSM手机市场品牌结构 (36)2009年中国CDMA手机市场品牌结构 (37)4表25 表26 表27 表28 表29 表30 表31 表32 表33 表34 表35 表36 表37 表38 表39 表40 表41 表42 表43 表44 2009年中国3G手机市场品牌结构 (37)2009年中国拍照手机市场品牌结构 (38)2009年中国音乐手机市场品牌结构 (39)2009年中国智能手机市场品牌结构 (40)1999－2009年中国手机市场销量情况 (44)2010－2012年中国手机市场总量、增长率及平均价格预测 (46)2010－2012年不同网络结构手机市场销量及增长 (47)2010－2012年不同网络结构3G手机市场销量及增长 (51)手机厂商竞争态势(CPM)评分体系 (59)2009年主要手机厂商竞争态势(CPM)分析 (60)2009年诺基亚手机竞争策略分析 (61)2009年诺基亚手机竞争策略SWOT分析 (62)2009年三星手机竞争策略分析 (63)2009年三星手机竞争策略SWOT分析 (64)2009年摩托罗拉手机竞争策略分析 (65)2009年摩托罗拉手机竞争策略SWOT分析 (66)2009年天宇手机竞争策略分析 (66)2009年天宇手机竞争策略SWOT分析 (67)2009年索尼爱立信手机竞争策略分析 (68)2009年索尼爱立信手机竞争策略SWOT分析 (68)5图目录图1 图2 图3 图4 图5 图6 图7 图8 图9 图10 图11 图12 图13 图14 图15 图16 图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 2000－2009年全球手机用户数量及增长 (3)2000－2009年全球手机市场规模及增长速度 (3)2004－2009年全球3G用户数量及增长 (5)2009年全球3G用户分布结构 (6)2009年全球主要手机厂商销量增长水平 (7)2000－2009年中国手机用户数量及增长 (10)2000－2009年中国手机市场销量及增长率 (12)2000－2009年中国手机市场销售额及增长率 (12)2007－2009年各季度手机市场销量 (13)2002－2009年GSM手机销量及增长率 (17)2002－2009年CDMA手机销量及增长率 (18)2008－2009年3G手机销量 (18)2009年各季度各价格段手机销量份额变化 (19)2005－2009年各价格段手机销量份额变化 (20)2000－2009年手机平均价格走势 (22)2003－2009年彩屏手机销量规模及增长 (22)2002－2009年彩屏手机销量市场份额 (23)2009年各季度不同屏幕材质彩屏手机销量市场份额 (23)2003－2009年拍照手机销量规模及增长 (24)2003－2009年拍照手机销量市场份额 (24)2009年各季度不同类型拍照手机销量市场份额对比 (24)2009年不同像素拍照手机的销量市场份额 (25)2009年各季度不同像素拍照手机销量市场份额对比 (26)2003－2009年音乐手机销量规模及增长 (26)6图25 图26 图27 图28 图29 图30 图31 图32 图33 图34 图35 图36 图37 图38 图39 图40 图41 图42 图43 2003－2009年音乐手机销量市场份额 (27)2005－2009年中国电视手机销量规模与增长 (28)2003－2009年中国手机区域市场结构 (29)1999－2009年中国手机市场国内品牌销量市场份额 (35)2010－2012年中国手机用户总数预测 (43)2010－2012年中国手机新增用户预测 (44)1999－2009年中国手机市场销量散点图 (44)中国手机市场多项式拟合回归曲线 (45)2010－2012年中国手机市场销量及增长率预测 (46)2010－2012年各不同价格段手机的销量份额预测 (48)2010－2012年手机平均价格走势 (48)2010－2012年中国智能手机销量预测及其增长率 (49)2010－2012年中国智能手机市场销售额及变化情况 (50)2010－2012年中国电视手机终端规模预测 (50)2010－2012年中国手机区域市场结构预测 (52)2010－2012年中国手机城市层级结构预测 (53)2010－2012年中国手机渠道市场结构预测 (53)2010－2012年手机用户结构预测 (54)2009中国手机市场竞争格局分析 (60)7研究对象《2009－2010年中国手机市场研究年度总报告》的研究对象为手机市场和主要手机制造商、渠道商和最终用户。
第1篇一、报告摘要随着大数据时代的到来，商业智能（BI）数据分析在企业决策中的作用日益凸显。
本报告通过对某企业进行深入的BI数据分析，旨在揭示企业运营中的关键问题，为企业提供科学合理的决策依据。
报告将从业务概述、数据收集与分析、关键指标解读、问题诊断与建议四个方面展开。
二、业务概述某企业成立于20XX年，主要从事某行业产品的研发、生产和销售。
经过多年的发展，企业已在国内市场占据一定份额，并逐步拓展海外市场。
近年来，企业面临市场竞争加剧、成本上升等多重压力，希望通过BI数据分析找出问题所在，提升企业竞争力。
三、数据收集与分析1. 数据来源本报告所涉及的数据来源于企业内部系统，包括销售系统、财务系统、人力资源系统等，共计10个系统。
数据时间范围为20XX年至20XX年，共计5年。
2. 数据处理为确保数据准确性，我们对原始数据进行以下处理：（1）清洗：去除重复、错误、异常数据；（2）整合：将不同系统数据整合为一个数据集；（3）转换：将非数值型数据转换为数值型数据；（4）标准化：对数值型数据进行标准化处理。
3. 数据分析工具本报告采用Python、SQL、Tableau等工具进行数据分析。
四、关键指标解读1. 销售业绩（1）销售额：20XX年至20XX年，企业销售额呈上升趋势，但增速逐年放缓。
尤其在20XX年，销售额同比增长仅3.2%，创五年新低。
（2）销售增长率：20XX年至20XX年，企业销售增长率逐年下降，从20XX年的15.6%降至20XX年的3.2%。
2. 成本费用（1）成本率：20XX年至20XX年，企业成本率逐年上升，从20XX年的85.6%上升至20XX年的91.2%。
（2）费用率：20XX年至20XX年，企业费用率波动较大，20XX年达到最高点，为15.2%，20XX年降至10.6%。
3. 盈利能力（1）毛利率：20XX年至20XX年，企业毛利率逐年下降，从20XX年的20.8%降至20XX年的12.3%。
一、实验背景与目的随着大数据时代的到来，商业智能（Business Intelligence，BI）技术在商业决策中的应用越来越广泛。
为了深入了解商业智能技术的应用原理和方法，我们开展了商业智能实验，旨在掌握商业智能的基本概念、技术框架、数据分析方法以及在实际商业场景中的应用。
本次实验的目的是：1. 了解商业智能的基本概念和体系结构；2. 掌握商业智能的数据处理、数据分析和数据可视化技术；3. 学习商业智能在实际商业场景中的应用案例；4. 提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
二、实验内容与步骤1. 实验内容本次实验主要分为以下几个部分：（1）商业智能概述：介绍商业智能的基本概念、发展历程、应用领域等；（2）商业智能技术框架：讲解商业智能的技术架构，包括数据仓库、数据挖掘、数据分析和数据可视化等；（3）商业智能数据分析方法：学习商业智能的数据分析方法，如聚类、关联规则、时间序列分析等；（4）商业智能应用案例：分析实际商业场景中的商业智能应用案例，如客户关系管理、供应链管理、市场预测等；（5）商业智能实践操作：利用实验平台进行商业智能实践操作，如数据采集、数据预处理、数据分析等。
2. 实验步骤（1）了解商业智能基本概念，掌握商业智能的技术框架；（2）学习商业智能的数据分析方法，如聚类、关联规则、时间序列分析等；（3）分析实际商业场景中的商业智能应用案例，总结经验教训；（4）利用实验平台进行商业智能实践操作，如数据采集、数据预处理、数据分析等；（5）撰写实验报告，总结实验过程中的心得体会。
三、实验结果与分析1. 商业智能概述通过学习，我们了解到商业智能是一种将数据转化为洞察力，进而指导商业决策的技术。
商业智能的应用领域广泛，如金融、零售、医疗、制造等。
2. 商业智能技术框架商业智能的技术框架主要包括以下几部分：（1）数据仓库：用于存储和管理企业内部和外部的数据；（2）数据挖掘：从数据仓库中提取有价值的信息，为决策提供支持；（3）数据分析：对挖掘出的信息进行深度分析，发现数据背后的规律；（4）数据可视化：将分析结果以图形、图表等形式直观展示，便于决策者理解。
2010年商业智能研究分析报告作者周倚平商业智能通常被理解为将企业中现有的数据（业务，财务，研发等）转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的系统架构。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘（DM）等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能的形成过程：采集（业务系统ERP）→组织存储（数据仓库）→分析预测（数据挖掘）→实时报表（OLAP）相对来说做商务智能和ERP最大的区别在于ERP是流程驱动，商务智能是目标驱动。
看企业究竟想做什么。
主流产品：Cognos（IBM），SPSS（IBM），Hyperion（Oracle），BO（SAP，Crystal），Excel+SQL Server （Microsoft），Informatica，SAS主要厂商ETL：Informatica, SQL Server Analysis ServerDW：IBM DB2，Oracle，Sybase IQ，NCR TeradataOLAP：Cognos，Business Objects，MicroStrategy，Hyperion，IBMData Mining：IBM，SAS，SPSS1. 关键技术1.1. ETL 过程不同数据源（Oracle ，DB2，SQLServer ） 不同的数据（关系型数据，文档，图片，音视频）商业智能的核心内容是从许多来自企业不同的业务处理系统的数据（分布的，异构的源数据）中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction ）、转换（Transformation ）和装载（Load ），即ETL 过程（本质上是样本提取的过程），整合到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业信息的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库里的数据进行分析和处理，形成信息，甚至进一步把信息提炼出辅助决策的知识，最后把知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
ETL 特征：l 以串行/并行方式，从不同异构数据源流向统一的目标数据，核心在于转换过程（关联，聚集），而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出。
l ETL 元数据主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。
l 数据同步，数据ETL 是经常性的活动，按照固定周期运行，甚至实时运行。
l 庞大的数据量，需要ETL 工具有良好的伸缩性。
l 流程控制和数据验证机制。
下图是数据仓库/商业智能的完整的体系结构图，根据数据的不同形态，整个体系被划分为四个大的层面，并根据数据的处理和应用过程再细分成七个环节。
从数据源经过抽取(Extra ，E)、转换（Transform ，T ）、装载（Load ，L ）过程加载到中央数据仓库, 再从数据仓库经过分类加工放到数据集市(DM, Data Market)，或者将数据集市中的数据进一步存放到多维数据库(MDD, Multi-dimension Database)，这都属于数据组织的问题，从中间层到终端用户或从多维数据库到终端用户可将其划归为前端应用实现的问题。
而贯穿整个体系数据处理环节的，是系统的流程调度控制和元数据管理。
数据仓库 ETL1.2. 数据仓库（DW）按照W.H.Inmon 这位数据仓库权威的说法，“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”。
这个简短而又全面的定义指出了表明数据仓库主要特征的四个关键词：面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其他数据存储系统（如关系数据库系统、事务处理系统和文件系统）区别开来。
面向主题的（subject-oriented）：数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。
数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织机构的日常操作和事务处理。
因此，数据仓库排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
集成的（integrated）：通常，构造数据仓库是将多个异种数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录集成在一起。
使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构和属性度量等指标的一致性。
时变的（time-variant）：数据存储从历史的角度提供信息。
数据仓库中的关键结构，隐式或显式地包含时间元素。
非易失的（nonvolatile）：数据仓库的数据是有历史保存意义的，数据仓库的数据也只使用添加的方式，进入了数据仓库的数据一般情况下是不需要更新的，这样就保证了数据的稳定性。
通常，它只需要三种数据访问：数据的初始化装入、数据的添加和数据查询访问。
在已有的数据仓库实践中，关系数据库仍然是实质的数据库存储工具，只是将数据库表改称为了事实表和维表，将属性域之间的关系重新定义为维度，量度，层次，粒度等。
事实表是用来记录具体事件的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情；维表则是对事实表中事件的要素的描述信息。
数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式。
星型架构的中间为事实表，四周为维度表，类似星星；而相比较而言，雪花型架构的中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，从而表达了清晰的维度层次关系。
销售数据仓库中的星型模型销售数据仓库中的雪花型模型构建企业级Data仓库五步法(一) 确定主题即确定数据分析或前端展现的主题。
例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。
主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数value型数据(量度)之间的关系，确定主题时要综合考虑。
我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数value型数据(量度)存在于星星中间的事实表；分析角度(维度)是星星的各个角；我们将通过维度的组合，来考察量度。
那么，“某年某月某一地区的啤酒销售情况”这样一个主题，就要求我们通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。
从而，不同的主题来源于数据仓库中的不同子集，我们可以称之为数据集市。
数据集市体现了数据仓库某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。
(二) 确定量度在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。
它们一般为数value 型数据，称为量度。
量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标(KPI)等的设计和计算。
(三) 确定事实数据粒度在确定了量度之后，我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。
考虑到量度的聚合程度不同，或采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。
(四) 确定维度维度是指分析的各个角度。
例如我们希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析，那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度。
基于不同的维度，我们可以看到各量度的汇总情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。
(五) 创建事实表在确定好事实数据和维度后，我们将考虑加载事实表。
在公司的大量数据堆积如山时，我们想看看里面究竟是什么，结果发现里面是一笔笔生产记录，一笔笔交易记录…那么这些记录是我们将要建立的事实表的原始数据，即关于某一主题的事实记录表。
事实表是数据仓库的核心。
数据仓库供应商目前主要的数据仓库产品供应商包括Oracle、IBM、Microsoft、SAS、Teradata、Sybase、Business Objects等。
其特点是分布式运行，高伸缩性，支持不同操作系统，支持主流数据库，支持主流OLAP客户端。
Oracle公司的数据仓库解决方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统，能够提供一系列的数据仓库工具集和服务，具有多用户数据仓库管理能力，多种分区方式，较强的与OLAP工具的交互能力及快速和便捷的数据移动机制等特性；IBM公司的数据仓库产品称为DB2 Data Warehouse Edition，它结合了DB2数据服务器的长处和IBM的商业智能基础设施，集成了用于仓库管理、数据转换、数据挖掘以及OLAP分析和报告的核心组件，提供了一套基于可视数据仓库的商业智能解决方案。
微软的SQL Server提供了三大服务和一个工具来实现数据仓库系统的整合，为用户提供了可用于构建典型和创新的分析应用程序所需的各种特性、工具和功能，可以实现建模、ETL、建立查询分析或图表、定制KPI、建立报表和构造数据挖掘应用及发布等功能。
SAS公司的数据仓库解决方案是一个由30多个专用模块构成的架构体系，适应于对企业级的数据进行重新整合，支持多维、快速查询，提供服务于OLAP操作和决策支持的数据采集、管理、处理和展现功能。
Teradata公司提出了可扩展数据仓库基本架构，包括数据装载、数据管理和信息访问几个部分，是高端数据仓库市场最有力竞争者，主要运行在基于Unix操作系统平台的NCR硬件设备上。
Sybase（SAP）提供了称为Warehouse Studio的一整套覆盖整个数据仓库建立周期的产品包，包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数据管理和数据可视化分析等产品。
Business Objects（SAP）是集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统，具有较好的查询和报表功能，提供多维分析技术，支持多种数据库，同时它还支持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。
1.3. 元数据（Meta-data）元数据通常定义为“关于数据的数据（例如视图，查询SQL，事务，存储过程）”，是描述和管理数据仓库自身内容对象、用来表示数据项的意义及其在系统各组成部件之间的关系的数据。
元数据作用于数据仓库的创建，维护，管理和使用的各个方面。
是从广义上来讲，用元数据来描述数据仓库对象的任何东西——无论是一个表、一个列、一个查询、一个商业规则，或者是数据仓库内部的数据转移。
它在数据源的抽取、数据加工、访问与使用等过程中都会存在。
实现元数据管理的主要目标就是使企业内部元数据的定义标准化。
数据仓库的维护工具可以根据元数据完成数据的抽取、清洗和转换，并做适度的汇总。
数据仓库的元数据包括：（1）数据资源：包括各个数据源的模型，描述源数据表字段属性及业务含义，源数据到数据仓库的映射关系；（2）数据组织：数据仓库、数据集市表的结构、属性及业务含义，多维结构等等；（3）数据应用：查询与报表输出格式描述、OLAP、数据挖掘等的数据模型的信息展现；（4）数据管理：这里包括数据仓库过程以及数据仓库操作结果的模型，包括描述数据抽取和清洗规则、数据加载控制、临时表结构、用途和使用情况、数据汇总控制。
1.4. 数据挖掘（DM，Data Mining）数据挖掘（Data Mining）是采用数学的、统计的、人工智能（人工生命，数篇论文）和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势, 并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
