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数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
数据挖掘及商务智能总结第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤1理解数据与数据所代表的含义2获取相关知识与技术3整合与检查数据4取出错误或不一致的数据5建模与假设6数据挖掘运行7测试与验证所挖掘的数据8解释与使用数据数据挖掘建模的标准CRISP-CM跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么1.决策树2.聚类3.Bayes分类4.有序规则5. 关联规则6.神经网络7.线性回归8. Logistic回归9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能商业智能（BI）的核心技术是什么数据仓库和数据挖掘第七章SQL Server 2005中的数据挖掘Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？1项目 2解决方案第八章SQL Server 2005的分析服务什么是UDM？统一维度模型第九章SQL Server 2005的报表服务什么是报表服务，其功能是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。
商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。
分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。
数据仓库的基本特征1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤1理解数据与数据所代表的含义2获取相关知识与技术3整合与检查数据4取出错误或不一致的数据5建模与假设6数据挖掘运行7测试与验证所挖掘的数据8解释与使用数据数据挖掘建模的标准CRISP-CM跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么1.决策树2.聚类3.Bayes分类4.有序规则5. 关联规则6.神经网络7.线性回归8. Logistic回归9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下）32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。
数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。
相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的是方便企业用户的使用。
第六章SQL Server 2005中的商业智能商业智能（BI）的核心技术是什么数据仓库和数据挖掘第七章SQL Server 2005中的数据挖掘Microsoft SQL Server Management Studio提供了两个用于管理数据库项目（如脚本、查询、数据连接和文件）的容器是什么？1项目 2解决方案第八章SQL Server 2005的分析服务什么是UDM？统一维度模型第九章SQL Server 2005的报表服务什么是报表服务，其功能是一个基于服务器的完整平台，可创建、管理和交付传统报表和交互式报表。
《商务智能与数据挖掘》课程教学大纲课程代码：040942702课程英文名称： Business Intelligence and Data Mining课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：电子商务大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标当前，新型电子商务模式的发展使得信息量不断增长、信息复杂程度不断提高，在电子商务产业链中的各个参与者都提出了大量的商务智能要求，商务智能已经成为电子商务应用的重要组成部分，基于商务智能的关键技术来挖掘企业重要的信息价值已成为电子商务领域研究和应用的热点。
《商务智能与数据挖掘》是为培养适应新型网络经济和新型电子商务模式发展需要的、应用型的、高层次的专业人才服务的一门专业课。
通过本课程的学习，将使学生熟悉商务智能领域的主流产品及工具；掌握数据挖掘常用的算法及应用场景；能够应用数据挖掘原理和算法，通过对数据的分析和处理，解决商务智能中的实际问题。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求通过本课程的教学，使学生达到下列基本要求：1.了解商务智能与数据挖掘研究前沿的最新成果。
2.掌握商务智能与数据挖掘的基本概念和理论。
3.理解商务智能与数据挖掘的相关技术及原理。
4.培养学生解决构造智能商务应用系统、解决商务智能中关键难点问题的能力。
（三）实施说明1.本课程是一个不断发展、更新和完善的理论体系，按学时情况可适当调节授课内容并进行充实和完善。
2.本课程内容采用理论教学与案例教学相结合的方式，使学生不仅能够掌握商务智能与数据挖掘的基本概念、基础理论和经典算法，而且通过案例应用的讲解帮助学生更好地掌握数据挖掘在商务智能数据分析中的实际应用。
（四）对先修课的要求电子商务概论、数据库、数据结构（五）对习题课、实践环节的要求习题部分是对理论知识的理解和消化，同时也是实践环节的理论指导，因此应注意将二者紧密联系，既提高学生的理论水平，又提高其动手实践能力。
伴随着以电子商务为特征的新经济逐步走向成熟，企业需要处理的数据量越来越多，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，已经从点(单台机器)，线(局域网)发展到面(网络)，甚至到因特网全球信息系统。
近年来商业条码的推广，企业和政府交易的管理，以及数据采集工具的发展，都提供了巨大规模的数据，在商业管理，政府部门和工业数据处理等领域中应用了数以百万计的数据库。
对于企业来源，这些数据一方面来自与客户间的交易记录，另外，还可能来自企业内部的管理或生产系统，以及从其他途径搜集到的市场信息、协作伙伴和竞争对手的信息等。
企业急切地希望通过快速处理这些数据获得有利于企业进一步发展的决策依据，而是否能够最大限度地使用信息资源来管理和影响企业决策流程，将决定企业是否能拥有最大程度的竞争优势。
比如：从吸引新客户和保持老的客户角度来说，您将可以针对以下情况作出正确的决策：哪一类顾客给企业带来最大的利润，企业应该怎样加强和这类顾客的联系？怎样才能提高顾客整体满意程度？哪一类产品与服务结合得最成功，而他所面向的客户群又是哪些？事实上，很多企业具备了回答以上问题的数据积累，但是从这些数据中发现规律以回答以上问题却是很困难的事，企业面临的真正挑战是如何从中挖掘出潜在的商机。
目前，大多数企业只利用了很少的数据资源用于统计汇总，而余下的数据资源则不断随时间增长，成为一座含金量很高、但是被忽略了的矿山。
而商务智能(BI)则可以通过对这些数据的分析提出企业战略性决策的依据。
使得您手头掌握的有关商务、顾客、合作伙伴以及运作的有用情报越多，您就越能做出明智的决策，提高竞争能力。
商务智能（BI）是指将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
它允许用户查询和分析数据库可以得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。
其中的报告、在线分析处理和数据挖掘等工具从不同的层面帮助企业实现这个目标。
从数据分析的角度看，商务智能是为了解决商业活动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行的高质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，其基本功能包括个性化的信息分析、预测、辅助决策。
基于机器学习的商务智能与数据挖掘商务智能是指通过系统化的方法和工具，利用企业内部和外部的数据来解决商务问题、提升经营效率和决策能力的过程。
而数据挖掘是商务智能的重要工具之一，它通过分析大量数据以发现隐藏在其中的模式、关联和趋势，并通过这些发现为企业提供决策支持和业务优化的建议。
随着科技的飞速发展，机器学习技术已经成为商务智能和数据挖掘领域的热门技术之一。
机器学习是一种通过计算机自动学习和改进算法的方法，使计算机能够从大量的数据中提取出有用的信息，并基于这些信息做出预测和决策。
在商务智能和数据挖掘中，机器学习可以应用于诸如预测销售额、优化供应链、推荐系统、风险管理等多个方面。
以下是一些我们可以利用机器学习算法进行商务智能和数据挖掘的实际案例：1. 销售预测和客户细分：利用历史销售数据和客户行为数据，可以建立机器学习模型来预测未来的销售额，并将客户细分为不同的群体，以便制定相应的市场营销策略。
2. 支持供应链管理：通过分析供应链中各个环节的数据，可以利用机器学习模型预测供应链中可能出现的问题，比如异常订单、库存过剩等，并提出相应的解决方案，以提高供应链的效率和准确性。
3. 个性化推荐系统：许多企业拥有大量的用户和产品数据，可以利用机器学习算法从中挖掘用户的兴趣和喜好，并根据这些信息为用户推荐个性化的产品和服务，以提高用户满意度和销售额。
4. 风险管理：金融行业可以利用机器学习算法对大量的金融交易数据进行分析，以发现潜在的风险和异常情况，并及时采取措施进行干预和管理，以减少风险和损失。
5. 营销策略优化：通过对市场营销活动的数据进行分析，可以利用机器学习算法找出最有效的营销策略，并为企业提供明智的决策建议。
虽然机器学习在商务智能和数据挖掘中发挥着重要的作用，但也存在一些挑战和限制。
首先，数据的质量和可用性是机器学习的关键，因为算法的准确性和效果直接取决于数据的质量。
此外，机器学习算法的训练和调整需要大量的计算资源和时间，因此，企业在使用机器学习时需考虑到成本和效益的问题。
商业智能与数据挖掘随着信息时代的到来，商业领域对数据的需求越来越大，运用信息技术的手段，将数据转化为有价值的商业智能，提高企业的竞争力和决策效率，成为现代企业发展的必需品。
而在这一过程中，数据挖掘技术则是商业智能实现的重要手段之一。
一、商业智能商业智能是一种以数据为基础，通过对数据的收集、分析、整合和可视化展示，形成对商业运营的定量分析和判断，从而为企业管理层提供决策依据和参考的一种有效的信息处理手段。
企业在运营过程中会积累大量的数据，如销售数据、用户数据、财务数据等。
这些数据可以成为商业智能的基础。
商业智能软件通过对这些数据的收集、整合和分析，将数据转化为智能化的业务报表、数据分析、决策支持等形式，帮助企业管理层全面了解企业的经营状况和内部运营情况，从而实现高效决策。
商业智能技术可以帮助企业在以下几个方面实现效益：1. 数据分析和报表制作：通过对海量数据的整合和分析，商业智能软件能够自动生成业务报表，展示各项指标的变化趋势和相互关系，帮助管理层更好的理解企业的运营状态。
2. 多角度分析：商业智能技术可以实现基于多个维度的分析，如按时间、地区、产品等不同维度切换，实现多角度的数据分析，可以更好的发现问题和解决问题。
3. 预测分析：商业智能技术可以根据历史数据来进行预测分析，预测未来的市场趋势和销售情况，帮助企业制定更加合理的经营计划和战略决策。
二、数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现规律、趋势和模式的技术手段。
它是人工智能、机器学习、数据库技术和统计学等多个领域的交叉应用。
数据挖掘涉及到的内容较多，包括数据预处理、数据建模、数据评估等内容。
其中，最为重要的是数据建模，也就是将数据转化为模型。
通过对模型的训练、优化和测试，数据挖掘可以得出结论，并可用于预测、识别异常和分类等任务。
数据挖掘有很多应用场景，如金融领域风控、医疗诊断预测、电子商务推荐等。
在商业领域中，数据挖掘技术可以帮助企业实现以下几个方面的价值：1. 行为分析：可以通过分析用户的行为模式，了解用户的需求和偏好，以便企业精准地推销和定位市场。
1.商业智能和数据挖掘概述2.对SQL Server 2005 Data Mining 的应用分析详细说明3.对原数据挖掘程序的分析，包括优点和不足以及需要改进的地方4.我的整体设计思路，包括对原设计思路的借鉴和创新5.现阶段已完成的工作，和原程序相比所做的改进详细说明1. 商业智能和数据挖掘概述1.1 商业智能和数据挖掘的定义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。
从技术层面上讲，商业智能是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
从技术上定义，数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
从商业角度的定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。
1.2数据挖掘与传统分析方法的区别数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘所得到的信息应具有先未知、有效和可实用三个特征。
先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。
1.3 数据挖掘的过程数据挖掘过程中各步骤的大体内容如下：1. 确定业务对象清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。
挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。
