商业智能(BI)技术课程42

•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。

交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。

定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。

03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。

定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。

评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。

从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。

数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。

将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。

验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。

数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。

供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。

零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。

商务智能课程设计一、课程介绍商务智能（Business Intelligence，BI）是一种利用现代信息技术解决企业决策问题的智能技术。

本课程旨在通过理论和实践相结合的方式，让学生了解商务智能的概念、原理、技术及其应用，培养学生使用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持的能力。

二、课程目标1.掌握商务智能相关的理论知识；2.熟悉常见的商务智能工具和技术；3.学会应用商务智能进行数据分析和决策支持；4.培养学生团队合作和项目管理能力。

三、教学内容1.商务智能的概念和原理；2.数据仓库和数据挖掘技术；3.商务智能工具和平台的应用；4.数据可视化和报表设计；5.商务智能项目管理和团队合作。

四、教学方式本课程采用讲解 + 实践的方式进行教学，具体如下：1.讲解–通过讲解课件，让学生掌握商务智能相关的理论知识；–通过案例分析，让学生了解商务智能技术在实际应用中的效果；–通过讲解商务智能工具和平台的使用方法，让学生熟悉操作流程。

2.实践–学生分组完成商业智能项目；–通过实践应用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持；–运用数据可视化和报表设计技巧展示分析结果。

五、考核方式1.平时成绩：30%–出勤情况；–课堂作业。

2.期中考试：30%–理论知识测试；–操作技能测试。

3.团队项目：40%–项目策划和需求分析；–数据清洗和建模；–数据分析和报表展现；–项目总结和报告答辩。

六、参考教材1.《商务智能：数据、分析和决策支持》，王强；2.《商务智能实践》，戴文海；3.《数据仓库与商业智能》，何书东。

七、教学团队1.主讲教师：XXX，硕士，商务智能领域从业经验丰富，曾主导多项商业智能项目实施。

2.助教：XXX，本科，商务智能专业毕业，对商业智能工具和技术有深入理解和实践经验。

八、总结商务智能是一种快速发展的技术，它在企业决策和战略制定中发挥着越来越重要的作用。

本课程旨在为学生提供全面系统的商务智能知识，培养他们的数据分析和决策支持能力，以适应实际工作需要。

《商业智能》课程教学大纲一、授课对象本课程讲授对象主要面向软件学院和计算机系研究生或高年级本科生。

二、本课程要求的先修课程选修本课程的学生应已修完：《数据库概论》或《数据库原理》《软件工程》三、教学方式本课程教学方式包括理论讲解与概念辨析、案例分析、课堂演讲与讨论，以及实验。

四、本课程的教学内容和基本要求1．商业智能的基本概念理解商业智能系统、数据仓库、数据集市、OLAP技术、数据挖掘的基本概念。

2．数据仓库的建模了解数据仓库建模的基本原则，掌握数据仓库逻辑模型、物理模型设计的常用方法，包括实体－联系模型、关系模型、多维模型、星型模式、雪花模式、事实星座、规范化/逆规范化、簇集设计、索引设计、分区设计。

掌握数据仓库中元数据存储、管理与维护。

了解数据仓库中数据粒度的设计原则。

3．数据仓库的构建掌握数据仓库中数据的抽取、转换、加载的常用方法。

数据仓库以及商业智能项目的组织和开发的常规流程、方法和实施要点。

4．联机分析和数据挖掘技术正确区分OLAP和OLTP系统的差异。

掌握维度设计技巧以及相应的多维分析技术和OLAP实现技术。

了解数据挖掘的常用技术。

5．商业智能系统解决方案了解商业智能系统解决方案的各个组成部分，根据具体业务需求设计合适的商业智能解决方案。

6．商业智能产品掌握商业智能主流产品的功能、特点、应用和管理通过课程学习，使学生可以对商业智能和数据挖掘的整体结构、概念、原理、技术、产品、应用和发展趋势有深入的了解和认识。

课程辅助目标－指导学生通过IBM商业智能705认证。

五、对学生能力培养的基本要求通过本教程的学习，要求学生能掌握BI系统一些基本概念，培养学生实际应用BI技术的能力。

通过本课程的学习，学生可对商业智能系统的解决方案、整体结构、技术和产品等有深入的了解和认识。

能够根据企业的现状与需求，选择合适的商业智能技术、工具与实施方案。

六、实验上机内容和基本要求通过上机实验了解IBM OLAP服务器、以及IBM智能挖掘器产品的背景知识、安装、配置、管理以及具体应用。

商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。

如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。

本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。

二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。

BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。

三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。

2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。

3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。

4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。

四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。

数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。

2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。

数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。

4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。

5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。

•商业智能(BI)概述•商业智能(BI)的核心技术•商业智能(BI)的实施步骤目•商业智能(BI)的应用案例•商业智能(BI)的未来发展趋势录商业智能的定义商业智能（Business Intelligence，简称BI）是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的技术，旨在帮助企业更好地利用数据提高决策效果。

BI通过对海量数据进行收集、整理、分析，将数据转化为有用的信息，再将这些信息转化为知识，最终为企业的战略决策提供支持。

第一阶段01第二阶段02第三阶段03数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析提供多维数据视图，支持对数据进行切片、切块、旋转等操作，以便从不同角度分析数据。

数据钻取与聚合支持对数据进行不同层次的钻取和聚合操作，满足用户对不同粒度数据的分析需求。

实时数据分析支持对实时数据进行在线分析，以便及时发现问题和机会。

可视化技术交互式可视化数据可视化提供交互式操作界面，支持用户对可视化结果进行自定义和调整，以满足个性化分析需求。

大屏展示技术评估数据需求了解所需数据的类型、来源和质量要求，确保数据的可用性和准确性。

确定分析目标明确需要解决的业务问题或目标，例如销售趋势分析、客户细分等。

制定实施计划根据业务需求和资源情况，制定详细的实施计划和时间表。

明确业务需求数据准备与处理数据收集01数据清洗02数据转换03建立数据模型选择建模方法根据分析目标和数据特点，选择合适的建模方法，例如统计模型、机器学习模型等。

构建模型利用选定的建模方法和工具，构建数据模型，并进行训练和调优。

验证模型使用验证数据集对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。

数据分析与挖掘数据可视化数据挖掘交互式分析结果呈现与解释结果报告结果解释决策支持1 2 3销售数据可视化库存优化顾客细分和个性化营销零售业销售分析生产过程监控质量控制供应链优化商业智能可以实时监控生产线的运行状态，及时发现问题并进行调整，确保生产过程的顺利进行。