商务智能论文

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。

数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语：学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 ************成绩指导老师曾勇进2016年 6 月 12 日BI技术应用现状及相应软件工具介绍[摘要]商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。

本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。

与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。

使我们能够认清形势,更好地发展。

[关键词]商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表[正文]1.商业智能概念：提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。

他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。

”在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。

”商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

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。

可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---商务智能及发展趋势商务智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner 于1996 年提出来的，我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”，本文选用“商务智能”作为Business Intelligence的中文翻译。

近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。

我国商务智能的研究还处于导入期，商务智能的理论研究分为宏观研究和微观研究两方面，其中宏观研究主要是从总体上把握，如商务智能的必要性、内涵和理论综述等；微观研究主要包括：商务智能功能、技术、体系结构等。

1．宏观研究和微观研究两方面（1）商务智能的含义。

①Gartner Group将商务智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。

②IBM认为商务智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。

③简言之，BI=DB（数据库）+DW（数据仓库）+OLAP（在线分析处理）+DM（数据挖掘），是多种技术的集合，是人工智能技术的最新方法。

（2）商务智能与知识管理的区别与联系。

商务智能和知识管理最重要的类似处是它们最终都处理知识，知识管理中的知识明显的总是直接来自人，商务智能中的知识源自数据，它是经过分析产生的知识；商务智能和知识管理都受企业文化和人的影响；商务智能看重的分析数据的技术和知识管理中管理和分发知识的技术很不同，然而，他们在内容获取和显示方面都共有终端技术。

2．微观研究方面。

（1）商务智能的功能。

商务智能系统的仪表盘可以剪裁环境以满足用户的特殊需要；用户可以定制主页来展示最关键的图表和报告，并且当商业需求变化时可以改变显示的图表；能基于底层（underlying）数据源的更新自动更新图表；可以根据特定参数或特定条件的变化进行预警；有例外管理能力；仪表盘的资源组件使资源材料与特定的使能过程一致；提供团队协同工作环境等。

题目: 文本挖掘方法研究目录摘要 (1)一、概述 (3)二、国内外研究现状与动态 (3)三、主要研究内容 (5)1、文本挖掘流程 (5)2、文本特征表示 (1)3、文本相似度度量 (4)4、改进的文本挖掘方法 (8)5、文本挖掘方法评估 (10)四、总结与建议 (11)五、主要参考文献 (12)摘要如今互联网世界大数据日益发酵，各种数据一起奔涌而出，其中半结构化和非结构化数据所占比例明显增加，这是由于在信息传递的载体中文本发挥着越来越重要的作用。

与之相对应，文本处理得到了众多学者和商业应用的关注。

通过文本挖掘可以让用户在浩如烟海的文档中找到隐藏的信息，完成文本分类和聚类等各项功能，通过机器学习等自动化方法简化处理流程提高准确率和精确率。

本文首先介绍了向量空间模型的文本表示和基于统计学及信息量的特征选择方法，然后介绍了基于本体的文本语义相似度度量方法，主要有基于信息量的概念相似度计算方法和基于本体结构的概念相似度计算方法，紧接着针对文本分类和聚类两个领域的机器学习方法进行分析，对其存在的问题提出了改进意见。

最后介绍了这两类挖掘方法的评估标准，并提出了文本挖掘存在的问题及建议。

关键词：文本挖掘，特征选择，本文相似度，文本分类，文本聚类1AbstractNowadays big data is increasingly across the entire Internet. Various data surges up together of which the proportion of half structured and unstructured data has increased because texts play an more and more important role in the information transfer process. As a result, the text processing attracts the attention of many researchers and enterprises. With the help of text mining users can find voluminous information hidden in the document, finish the text classification and clustering and other functions. By the means of automation such as machine learning method can simplify process and improve the rate of accuracy and precision.First part of the paper introduces the vector space model of text representation and feature selection method based on statistics and information, secondly introduces the text semantic similarity measurement method based on ontology, which are mainly based on the concept of information similarity calculation method and based on the concept of ontology structure similarity calculation method. Then the paper analyze two methods of machine learning of text classification and clustering to find out the existing problems and put forward the improvement opinion. Finally introduces the criteria for the assessment of the two types of mining method, and puts forward the problems existing in the text mining and suggestion.Key words: text mining, feature selection, text similarity, text categorization, text clustering一、概述互联网的发展给人们提供了更快捷地了解世界，更高效地完成工作，更科学地进行组织的方式，用户通过文本、音频、视频等显性的表达形式完成与互联网的交互，尤其以文本为主。

商务智能课程设计论文一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握商务智能的基本概念、技术和应用，培养学生运用商务智能技术分析和解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解商务智能的基本概念、主要技术和应用领域；掌握数据挖掘、数据可视化、预测分析等商务智能方法；了解商务智能系统的设计和实施过程。

2.技能目标：学生能够运用商务智能工具进行数据挖掘、分析和可视化；具备构建简单的商务智能系统的能力；能够根据实际问题选择合适的商务智能技术进行解决方案设计。

3.情感态度价值观目标：学生树立正确的数据观念，认识到数据的价值和商务智能在现代商业决策中的重要性；培养学生勇于探索、创新的精神，提高学生解决实际问题的能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.商务智能基本概念：介绍商务智能的定义、发展历程和应用领域。

2.数据挖掘技术：讲解数据挖掘的基本方法、算法和应用，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

3.数据可视化：介绍数据可视化的基本概念、方法和工具，如柱状图、折线图、饼图等。

4.预测分析：讲解预测分析的基本方法、技术和应用，如时间序列分析、回归分析等。

5.商务智能系统设计与实施：介绍商务智能系统的设计流程、关键技术和支持工具。

6.实战案例分析：分析实际商务智能应用案例，让学生了解商务智能在企业运营中的价值。

三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解商务智能的基本概念、技术和应用，为学生提供系统的知识体系。

2.案例分析法：分析实际商务智能应用案例，让学生了解商务智能在企业运营中的价值。

3.讨论法：学生分组讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。

4.实验法：让学生动手实践，运用商务智能工具进行数据挖掘、分析和可视化。

四、教学资源为实现课程目标，我们将采用以下教学资源：1.教材：《商务智能理论与实践》，为学生提供系统的商务智能知识。

2.参考书：推荐学生阅读相关领域的经典教材和论文，拓展知识面。

商务智能在中小型企业中的应用和发展20080400702089刘崟电子商务（2）班摘要：随着信息量的持续爆炸式增长及业务决策制定的不断加快，商业智能技术走到了发展的十字路口。

一方面，领先的企业已开始使用商业智能来支持日常运营及传统的战略决策;另一方面，普通中小企业仍然依赖直觉来制定重要的业务决策，其管理水平远远落后于投资商业智能技术的领先企业。

目前来看．我国的中小企业信息化有如下几个特点：企业规模小、资金少。

因此对中小型企业而言，进人商业智能的门槛过高，困难重重。

如何解决这些困难，成为当前研究的热点问题。

关键字商务智能应用中小企业发展1.商务智能的定义：根据国际数据公司(IDC)的定义，商业智能(商务智能)是对商业信息的搜集、加工、管理和分析过程。

目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，帮助他们更快地做出对企业更有利的决策。

商业智能一般由数据仓库、数据查询和报表、数据挖掘、在线分析(OLAP)、预算和预测等部分组成。

目前，我国大型企业由于其规模大，经济实力雄厚，ERP(企业资源计划)和商务智能应用比较广泛，尤其在电信、保险、金融、钢铁等行业。

小型企业则主要用在电子商务国际贸易相关商务智能领域的应用。

2.中小型企业商务智能化状况分析在中国的企业中，中小企业占到总数99%，但其整体的IT部署合理程度以及信息化程度都非常低，目前中小企业领域存在对于IT采购的巨大需求。

而商务智能作为一种“新瓶装旧酒”的技术，在中小企业信息化应用过程中，却再次得到了用户的认可，据不完全统计，2011年的商务智能市场规模将会达到45亿。

在过去，商务智能比较适合于大型企业，但随着企业信息化量的不断增长，越来越多的中小企业开始关注应用商务智能，但从实际的应用过程中发现，商务智能应用仍然存在诸多待解决的问题：似是而非的产品和服务、花样繁多的技术、喧嚣的厂商、隐约不清的安全风险、纷纷扰扰的标准、对现在业务和IT流程的冲击等等，同时也给中小企业老板带来选型上带来了很大的困惑。

电子商务中的人工智能技术应用研究论文素材随着科技的快速发展和互联网的普及，电子商务成为了一种重要的商业模式。

而在电子商务中，人工智能技术的应用也日益增多，不仅改变了传统商业的运营方式，也为商家和消费者带来了诸多便利。

本文将探讨电子商务中的人工智能技术应用，并分析其对商业环境的影响。

一、智能推荐系统智能推荐系统是电子商务中常见的人工智能应用之一。

通过对用户的搜索习惯、浏览历史以及购买记录进行分析，智能推荐系统能够准确预测用户的兴趣偏好，为用户个性化地推荐商品和服务。

这不仅为用户提供了更好的购物体验，也增加了商家的销售机会。

同时，智能推荐系统还可以为商家提供精准的市场分析数据，帮助他们了解消费者需求并做出更合理的经营决策。

二、语音识别技术随着智能手机的普及，语音搜索和语音购物逐渐成为一种趋势。

人工智能技术中的语音识别技术能够将用户的语音指令准确转化为文字，并根据用户的需求提供相应的商品或服务。

这大大提高了用户的购物效率，同时也降低了购物的门槛，使更多的人能够享受到便捷的电子商务体验。

三、虚拟试衣技术虚拟试衣技术是一种基于人工智能的虚拟现实技术。

通过将用户的照片与商品的模型进行匹配，虚拟试衣技术能够让用户在线上轻松地试穿衣物，节省了实体店的试衣时间和成本，并提高了用户对商品的购买决策的准确性。

同时，商家也能够通过虚拟试衣技术更好地展示商品的特点，提高销售转化率。

四、智能客服系统智能客服系统是应用较为普遍的人工智能技术之一。

传统的人工客服存在信息传递不准确、效率低下等问题，而智能客服系统通过自然语言处理和机器学习等技术，能够准确理解用户的问题并给出智能化的回答。

这不仅提高了客户服务的质量，也降低了商家的运营成本。

五、智能物流系统在电子商务中，物流是一项重要的环节。

而人工智能技术的应用则使物流变得更加智能化和高效化。

智能物流系统利用大数据分析、物联网和自动化技术，能够快速准确地处理订单信息、优化配送路线、实时跟踪货物等，提高物流效率，减少了物流成本，并为用户提供了更好的物流体验。

商业智能(-- --计算机学科前沿讲座论文)昆明理工大学信息院计算机应用技术专业：计算机应用技术2010/11信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间：信息技术不但使企业获取需要的信息，而且，促进企业对信息的再利用，以此营造企业的竞争优势。

企业一直在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。

早在80年代，当时“商业智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信息。

90年代是商业智能真正起步的阶段。

到目前为止，关于BI还没有统一的定义，不同的人只是从不同的方面表达了对“商业智能”的理解。

早在90年代初，Garter Group的Howard Dresner把EUQR（终端查询和报表）、DSS、OLAP称为商业智能。

企业使用这些工具使企业获得的优势也被称为商业智能。

后来，出现了数据仓库、数据集市技术，以及与之相关的ETL（抽取，转换，上载）、数据清洗、数据挖掘、商业建模等，人们也将这些技术统归为商业智能的领域。

一、商业智能简介商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

商业智能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和洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能系统从企业运作的日常数据中开发出结论性、基于事实和具有可实施性的信息，使企业管理者和决策者能以一种更清晰的角度看待业务数据，提高企业运作效率，增加利润并建立良好的客户关系，从而使企业能更快更容易地做出更好的商业决策，以最短的时间发现商业机会并捕捉商业机遇。

电力企业按照国网公司的统一部署，紧扣“深化‘两个转变’、推动科学发展”主题，围绕建设“一强三优”（电网坚强、资产优良、服务优质、业绩优秀）的现代公司战略目标，大力推进人财物集约化管理和信息化建设，基本形成了覆盖生产、营销、财务、人力资源等各业务条线的企业信息系统，实现了业务流、资金流、信息流的融合，全面提升了企业的综合管理能力。

Power companies according to the strategic target of State Grid about constructing modem companies with sticking to the point, where is to deepen the two transitions and to promote the development of science, and with "one strength, three excellencies" (i.e. strong power grid, excellent assets, service, and performance). Power companies energetically promote accommodation in intensive management and information construction,so covering each business line enterprise information systems of production, marketing, finance, human resources has been formed basically ,the integration of the business flow、the fund flow and the information flow has been achieved and the enterprise comprehensive management ability has been overall raised.随着各业务系统在电力企业的广泛使用，积累了大量的业务数据，如何利用好这些数据，为企业战略管理提供有效、及时的数据支持，提高管理和决策的科学性、合理性成为当前急需解决的问题。

电子商务论文电子商务论文2500字（通用14篇）无论是身处学校还是步入社会，大家都不可避免地要接触到论文吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。

你写论文时总是无从下笔？以下是小编为大家收集的电子商务论文2500字，欢迎阅读与收藏。

电子商务论文篇1摘要：电子商务以其方便快捷性的优势已经逐步受到了人们的关注。

本文对电子商务发展的现状进行分析，从多角度提出了问题以及应对策略。

关键词：电子商务、现状、问题、对策研究引言：随着互联网络的普遍应用，电子商务也浮现在人们的视线中。

我国网络发展的起步晚、速度慢、水平低;电子商务的发展还处于初级阶段;为此，我们对电子商务的发展现状进行分析;就电子商务发展中的基础设施问题、人才问题、物流配送问题、安全问题和法律制度问题进行了分析，并提出了相关的解决对策。

一、电子商务发展的现状分析在当今人们的日常生活中，电子商务不断与人们接近，人们也越来越依赖电子商务。

无论是生活必须品，还是高档奢侈品;我们都可以通过电子商务这个平台来对我们的需求进行满足。

电子商务在各个领域不断的开发和扩展，与其相关的服务业也得到了迅速的发展。

根据数据表明，截止到2012年底，电子商务的市场交易规模达7.85万亿人民币，同比增长30.83%。

其中，B2B的交易额达6.25万亿，同比增长27%。

而2011年全年，电子商务市场的交易额达6万亿人民币，同比增长33%，占GDP比重上升到13%;2012年，电子商务占GDP 的比重已经高达15%。

电子商务发展的环境正在逐步完善中，相关政策与法规也即将出台，一些专为电子商务服务的项目也已相继出现，与稳步发展中。

目前电子商务的发展还缺乏专项的规划与技术经济的政策;市场环境和运行环境还不完善;宽带网络与速度还比较低;支付手段尚不完备;物流配送方面也尚不配套。

我信息产业的技术水平低，市场占有率少;重大应用工程还需借助国外力量。

部分企业采用像电子商务的新技术还缺少人力、物力等，基础工作薄弱，缺少信息技术型人才。

毕业论文-商务智能在企业中的应用西南大学高等教育自学考试毕业论文题目：商务智能在企业中的应用学院：计算机与信息科学学院专业：计算机信息管理学号：010*********姓名：X X X指导教师：成绩：目录摘要 (1)引言 (1)1导论 (2)1.1商务智能发展历程 (2)1.2商务智能意义及产生的必然性 (3)2商务智能的概述 (4)2.1商务智能的含义 (4)2.2商务智能的主要技术 (5)2.2.1数据仓库 (5)2.2.2联机分析处理(OLAP) (5)2.2.3数据挖掘(DM) (5)2.2.4数据可视化技术 (6)2.3商务智能适用行业分析 (6)2.4商务智能（BI）与CRM和ERP的联系 (7)3商务智能在企业职能中的应用 (7)3.1供应流程分析 (7)3.2经营分析 (8)3.3决策支持 (8)3.4绩效管理 (9)4我国商务智能现状及存在的问题 (9)4.1我国商务智能现状 (9)4.1.1我国商务智能总体状况 (9)4.1.2我国制造业中商务智能应用现状 (10)4.2国外商务智能研究比较 (12)4.3我国商务智能存在的问题及原因分析 (14)4.3.1 BI市场混乱，建立良好销售渠道较难 (14)4.3.2产品实施与服务的问题 (14)4.3.3缺乏BI规范 (14)4.3.4采用BI分析系统的积极性较低 (14)4.3.5缺乏专业BI人才 (15)5完善国内商务智能的建议 (15)5.1规范国内BI市场，建立国家BI标准 (15)5.2发展BI的支撑产业 (15)5.3对BI进行规范化整合 (16)5.4扶持国内BI厂商，建立BI人才培养机制 (16)结论 (16)参考文献 (17)致谢 (18)商务智能在企业中的应用X X X西南大学计算机与信息科学学院，重庆400715摘要：随着各种信息化建设的不断发展，海量数据的处理以及如何实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化，成为当前企业面临的巨大的课题，因此商务智能系统正应运而生。

电子商务中的商务智能在当今数字化时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。

随着电子商务的迅猛发展，企业面临着海量的数据和复杂的业务流程。

如何从这些数据中提取有价值的信息，做出明智的决策，成为了企业在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。

商务智能作为一种有效的工具，正逐渐在电子商务领域发挥着重要作用。

商务智能是指运用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术，将企业中分散的数据进行收集、整理、分析和转化，为企业的决策提供支持和指导。

在电子商务中，商务智能可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，优化业务流程，提高运营效率，增强市场竞争力。

首先，商务智能能够帮助企业深入了解消费者。

通过对消费者在电子商务平台上的浏览、购买、评价等行为数据的分析，企业可以了解消费者的兴趣爱好、购买习惯、消费能力等信息。

例如，企业可以通过分析消费者的浏览历史和购买记录，发现消费者的潜在需求，从而为其推荐相关的产品和服务。

此外，企业还可以根据消费者的地域、年龄、性别等特征，进行市场细分，制定个性化的营销策略，提高营销效果。

其次，商务智能有助于优化产品和服务。

企业可以利用商务智能分析产品的销售数据、库存数据、客户反馈等信息，了解产品的受欢迎程度和存在的问题。

对于畅销产品，企业可以加大生产和推广力度；对于滞销产品，企业可以及时调整策略，进行改进或淘汰。

同时，企业还可以通过分析客户的反馈和投诉，不断优化产品和服务质量，提高客户满意度。

再者，商务智能能够提升供应链管理效率。

在电子商务中，供应链的高效运作至关重要。

商务智能可以帮助企业实时监控库存水平、订单处理情况、物流配送状态等，实现供应链的可视化管理。

通过预测销售趋势，企业可以提前做好库存准备，避免缺货现象的发生。

此外，商务智能还可以优化物流路径，降低物流成本，提高物流配送的及时性和准确性。

另外，商务智能在市场竞争分析方面也具有重要作用。

企业可以利用商务智能收集竞争对手的产品信息、价格策略、促销活动等数据，进行对比分析。

商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。

它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。

随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。

本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。

一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。

20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。

随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。

今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。

二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。

数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。

数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。

数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。

预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。

三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。

在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。

在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。

在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。

在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。

四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。

71761 银行管理论文商业智能在商业银行的应用引言现阶段我国正处在全面改革的深化阶段，在这一过程中的诸多领域都纷纷进入到改革的氛围中，对自身的管理等有了很大的转变，这在商业银行的发展中也是如此。

商业智能主要是对企业中的现有数据转化成知识来辅助企业做出准确决策的工具，将其在商业银行当中加以应用就能够推动商业银行经营的全面信息化和智能化，为其在发展中的优势地位获取奠定了基础。

1.商业智能的作用体现及系统技术架构分析1.1商业智能的作用体现分析商业智能也被称为是商务智能，主要是采取的数据仓库技术以及在线分析技术等来对商业价值得以实现的。

这一技术在当下的商业银行中有着比较广泛的应用，最为根本的原因就是由于商业银行的信息化不断得到深化发展，在数据的积累上也逐渐增多，从而就出现了数据爆炸以及信息缺乏的矛盾[1]。

在这一复杂的运行环境下，商业智能的出现就有效解决了这一矛盾，其最大的作用就是可以对银行经营中的大量数据进行搜集并将其转为信息知识来为银行的发展进行促进。

从具体而言，商业智能的作用主要是集中体现在对银行管理者管理和跟踪绩效，并能够帮助用户进行理解业务，使其认识到业务的发展趋势，并能够对客户的关系进行改变，以及为银行的发展创造获利的机会。

1.2商业智能系统技术架构分析对于商业智能跨学科的得以应用主要是对计算机技术的应用，能够从大量数据中获得有利于银行发展的信息，来进一步促进银行业务的运作发展。

商业智能的技术架构主要是涵盖着数据仓库以及数据抽取和信息展示工具等诸多部分，从数据的抽取结构上主要是对综合数据库数据追加以及更新功能的完成，这也是基础数据库构建后台技术结构的重要核心[2]。

其中的数据提取服务主要是根据业务性质来对多来源的数据进行的处理，而数据转换服务则主要是对数据内容实施审查通过表内关系及表间关系加以实施。

而在业务数据源方面主要是包含了运行应用系统以及外部进入的数据等，为能够有效保证数据标准以及统计口径一致性，就需要把国家标准代码以及行业标码归入到基础数据库的有效组成部门并纳入到资源数据库当中。

电子商务论文（共5篇）第一篇：电子商务论文摘要随着互联网的迅速发展，电子商务越来越深入人们的生活。

伴随着电子商务和互联网的迅速发展，全国各大高校陆续在各个学院开设了电子商务课程。

电子商务作为一门跨学科综合性课程，与经管类专业具有很大的联系，电子商务概论被其他经管类专业选作专业基础。

对于全国经管类专业电子商务课程情况进行了调查。

关键词：电子商务课程高校调查一、经管类专业特点及其开设《电子商务概论》课程的目的1.经管类专业特点。

经管类专业，如国际贸易、市场营销、物流管理、企业管理等专业，着重培养能够利用先进科学管理技术分析解决企业经营管理过程中的有关问题，并能熟练运用现代化信息技术提高企业生产能力，降低生产成本，增加市场占有率，从而实现企业利润增长目标能力的人才。

围绕这一方针，各高校经管类相关专业的专业培养方案主要由经管基础理论知识模块、专业技能培养模块和教学实践模块三部分组成，课程设置也是以技能培养为主。

2.经管类专业开设《电子商务概论》课程的目的。

随着信息技术的不断发展，传统的商务形式及企业管理方式发生了巨大的变化。

越来越多国内外企业已纷纷不同层度地运用了计算机信息技术，来提高企业在市场中的竞争能力。

因此，了解最新商务运作形式，认识现代化的商务信息交换方法及新型企业信息化管理模式，成为经管类专业学生所必备的技能之一。

然而，现有的计算机基础课程具有理论性较强，商务适用性不高的特征。

但《电子商务概论》同时包括信息技术和商务活动知识，能有机地将信息技术与商务知识结合起来，解决经管类专业学生以商务活动为核心学习目标，同时掌握信息技术这一辅助工具，从而能更高效地为经营目标服务的问题，也更好地实现了高校经管类专业培养应用型人才的目的。

目前，《电子商务概论》已经被作为全国各大高校许多经管类专业的专业基础课，以培养学生充分利用网络优势提高从事商务活动技巧，发现商业机会的能力。

二、现有《电子商务概论》教材教学内容分析《电子商务概论》是一门涵盖内容广泛、各知识点关联度不高的课程。

基于人工智能的商务智能技术研究近年来，随着互联网技术的不断发展，商务智能技术也得到了迅猛的发展。

其中，人工智能技术在商务智能技术领域中的应用越来越广泛，变得不可或缺。

本文将探讨人工智能技术在商务智能技术中的应用与优势。

一、人工智能技术在商务智能技术中的应用1. 数据预测和分析人工智能技术可以通过对大量数据的分析来预测未来的销售趋势、消费习惯等。

通过这些分析，企业可以更好地调整自己的销售策略，提高销售效率，为企业的发展提供指引。

2. 智能客服智能客服技术已成为商务智能技术行业的重要应用之一。

智能客服可以通过对客户的提问进行自动回答，让企业的客户更加快速地得到解决方案。

并且在客户询问的背后，系统还可以搜集客户的问题，分析处理，帮助企业更好地了解客户需求。

3. 个性化推荐人工智能技术可以基于用户数据和消费历史，分析用户的兴趣爱好和购买习惯，通过对用户的精细化分析，向用户推荐符合他们需求的产品和服务，从而提高企业的销售效率。

4. 自动化营销人工智能技术可以根据客户的行为、需求和兴趣等，实现自动化的商业推送。

企业只需要设置好营销策略，系统可以自动地处理和分析客户数据，帮助企业实现精准地营销，提高商业效益。

二、基于人工智能的商务智能技术优势1. 提升效率利用人工智能技术进行商务智能分析，可以从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业快速得出决策结果，从而提高企业的决策效率。

2. 精准分析人工智能技术可以自动将海量数据进行分类、识别和归纳，分析数据的含义和趋势。

这种数据分析的精准性大大提高了商务决策的准确度和有效性，使企业可以更好地了解市场和客户需求。

3. 处理海量数据现代企业面对的数据量越来越大。

人工智能技术可以帮助企业处理这些海量数据，分析这些数据带来的灵感和挑战。

企业可以将数据作为基础，利用人工智能技术提高处理数据的效率和准确性。

4. 智能化服务人工智能技术可以将商务数据转化为企业可操作的形式，以帮助企业做出更好的决策。

商务智能介绍及IBM软件分析姓名：李雪松专业：信息管理与信息系统学号：200710901103摘要：商务智能是数据仓库技术、数据挖掘技术和在线联机分析处理技术（OLAP）在商业领域的综合应用。

本文从介绍商务智能核心技术和框架入手，详细分析了目前商务智能的发展现状，通过介绍IBM的智能解决方案，了解其结构和功能，最后阐述商务智能的未来发展关键词：商务智能数据仓库数据挖掘 IBM商务智能（Bussiness Intelligence，以下简称BI）已经成为目前搜索最热门的关键词之一。

Gartner Group 于1996年最早提出了BI的概念，将它定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、联机分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的，以帮助企业决策的技术及其应用。

近几年来，商务智能的发展迅猛，在我国更是保持着高增长率的发展势头。

随着商务智能技术的日趋成熟，越来越多的企业开始采用商务智能来帮着企业的决策和管理。

在美国，500强企业里面有90%以上的企业已经在利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。

商务智能的应用领域也渗透到电信、银行、金融业、保险业、制造业等各个领域。

近年来商业智能市场规模日益扩大，且增长较快。

从全球范围来看，商务智能(BI)已经成为最重要的信息系统。

2008年全球BI工具市场规模约为78亿美元，年成长率为12%，而BI软件及服务的整体市场机会达到306亿美元以上。

1.商务智能核心技术与框架1.1 商务智能核心技术商务智能是数据仓库技术、数据挖掘技术和在线联机分析处理技术（OLAP）在商业领域的综合应用。

企业利用商务智能加上决策规划人员的专业知识，将企业内部的大量数据和转换成对企业有用的信息，辅助决策者作出正确的决策。

其核心技术包括数据仓库、数据挖掘和在线联机分析处理（OLAP）技术。

1.1.1 数据仓库数据仓库目前尚未有统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。

商务智能系统的设计与应用研究随着信息时代的发展，企业对于数据的采集、分析和利用变得日益重要。

商务智能系统（Business Intelligence System）应运而生，它是一种集成了数据仓库、数据挖掘、数据可视化和决策支持等技术的信息管理系统，旨在帮助企业进行数据驱动的决策和业务优化。

本文将对商务智能系统的设计与应用进行研究，旨在探讨其在企业中的重要性以及设计与应用时所需考虑的因素。

商务智能系统的设计主要包括数据仓库的构建、数据模型的设计、指标体系的确定以及可视化界面的设计。

首先，数据仓库的构建是商务智能系统的基础，它需要将企业内部各个部门的数据进行整合，构建一个统一的数据源。

数据仓库的设计需要考虑数据清洗、数据抽取和数据转换等步骤，以确保数据的质量和准确性。

其次，数据模型的设计是商务智能系统的关键，它需要根据企业的业务需求、数据特点和分析目标来建立合理的数据模型。

数据模型应能够有效地组织和管理数据，同时能够满足数据分析和决策支持的需求。

指标体系的确定是商务智能系统设计的核心环节，它需要从企业的战略目标出发，明确需要关注的重点指标，并设计相应的数据指标和计算方法。

最后，商务智能系统的设计还需要考虑可视化界面的设计，以提供直观、易用的数据展示和交互方式，使用户能够方便地获取和分析数据，并进行决策和业务优化。

在商务智能系统的应用中，有几个关键的方面需要考虑。

首先，商务智能系统的应用需要与企业的战略目标紧密结合，以确保数据分析和决策支持的有效性。

企业需要明确商务智能系统的应用目标，确定应用的范围和重点，以实现与企业战略的一致性。

其次，商务智能系统的应用需要提供高质量的数据分析和决策支持服务。

系统应具备高性能的数据处理和分析能力，以支持实时的数据查询和分析功能。

同时，系统应提供多样化的数据可视化方式和数据挖掘算法，以满足不同用户的需求。

第三，商务智能系统的应用还需要强调用户的参与和反馈。

用户应能够根据自己的需要自由地查询和分析数据，并对系统提供的结果进行反馈和评价，以实现商务智能系统的不断优化和改进。