大数据时代下的商业智能分析研究

2013年商业智能BI与大数据行业分析报告2013年8月目录一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4)1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她 (4)（1）数据爆发性增长，潜在价值巨大 (4)（2）IT巨头重金投入大数据，抢位关键环节 (6)2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7)（1）BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7)（2）BI体系架构：辅助决策，帮助客户拓展业务 (7)（3）BI贴近客户并为客户创造价值，最具含金量 (8)3、BI应用快速推广，未来消费智能百倍增长空间 (9)（1）BI成为全球CIO首选技术，我国BI市场提速发展 (9)（2）从商业智能到消费智能，前景广阔 (10)①BI发展趋势一：从O/B域向M域延伸 (10)②BI发展趋势二：企业全员BI (11)③BI发展趋势三：消费智能 (11)二、标杆分析：东方国信 (12)1、BI龙头，有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12)（1）国内BI格局 (12)（2）公司深耕BI领域，具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14)2、战术措施：纵向产业链延伸，横向行业拓展 (17)（1）纵向延伸，向上管理咨询，向下业务运营 (17)（2）横向拓展，重点突破金融、制造、能源等领域 (20)3、业务：电信领域稳健成长，非电信领域倍增空间 (21)（1）电信领域：从O/B域向M域扩展，从联通向移动电信渗透 (21)①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21)②基于联通的成功，大力拓展移动电信业务 (22)（2）非电信领域：并购进入金融和制造业BI领域，能源空间广阔 (23)①金融行业是BI的下一个主战场 (23)②制造行业是未来BI新的增长点 (26)③能源行业BI空间广阔 (27)3、盈利预测与估值 (29)4、风险提示 (30)一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她（1）数据爆发性增长，潜在价值巨大全球数据量激增。

大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。

关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。

大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。

下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。

通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。

例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。

二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。

在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。

例如“招联消费金融公司”即是较好案例。

招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。

PowerBI与Python结合两大工具实现更深入的数据分析随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策和业务发展的重要手段。

而在数据分析领域，Power BI和Python是两个广泛使用的工具，它们的结合可以实现更深入的数据分析。

本文将介绍Power BI 和Python的基本概念，并探讨它们如何结合使用来实现更深入的数据分析。

一、Power BI简介Power BI是一款由微软开发的商业智能工具，它可以将各种数据源中的数据转化成人们易于理解的图表和报告。

Power BI具有直观的用户界面和强大的数据分析能力，使得用户能够通过简单的拖拽操作来分析和展示数据。

Power BI支持多种数据源和数据连接方式，可以方便地与各种数据库、Excel、云服务等进行数据交互。

二、Python简介Python是一种通用的高级编程语言，它具有简单易学、代码可读性高等特点。

Python拥有丰富的第三方库和扩展包，可以满足各种各样的需求。

Python在数据分析领域广泛应用，它可以通过各种数据处理和分析库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）来实现数据的清洗、整理、分析和可视化。

三、Power BI与Python的结合Power BI与Python的结合，可以使得数据分析的能力进一步提升。

Power BI提供了Python脚本的接口，通过使用Python脚本，我们可以在Power BI中进行更深入的数据处理和分析。

具体而言，Power BI可以通过Python脚本来实现以下几个方面的功能：1. 数据清洗和预处理：Python具有强大的数据处理能力，可以通过使用Python库来进行数据清洗和预处理，例如去除重复值、填充缺失值、转换数据格式等。

2. 复杂计算和算法实现：Python拥有丰富的数学和统计库，可以实现各种复杂的计算和算法，例如回归分析、时间序列分析、聚类分析等。

通过在Power BI中使用Python脚本，我们可以方便地实现这些功能，并将结果直接可视化展示。

基于Hadoop的大数据分析与处理研究随着互联网的发展，数据量也随之呈现爆炸式的增长。

如何有效的处理这些海量数据是目前亟待解决的问题。

Hadoop作为开源的分布式计算框架，已经成为了大数据处理的主要选择。

本文将着重讲解基于Hadoop的大数据分析与处理研究。

一、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要解决的是海量数据的存储和处理问题。

它由Apache基金会开发，拥有自己的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式数据处理框架MapReduce。

其中，HDFS主要负责海量数据的分布式存储，而MapReduce则是处理和计算数据的核心模块。

目前，Hadoop已经成为了数据科学家和工程师的标配技能之一。

二、Hadoop的优点1. 可扩展性Hadoop的分布式架构使其可以轻松地扩展到数百个节点。

只要增加更多的服务器，Hadoop就可以根据需要添加更多的计算和存储资源，以满足不断增长的数据需求。

2. 高可靠性Hadoop采用了多个复制副本来存储数据，数据能够在不同的节点上复制多份，一旦出现部分节点宕机的情况，仍可以从其他节点中读取数据，确保数据的高可靠性。

3. 高效性Hadoop通过MapReduce操作，可以非常高效地处理大量的数据。

MapReduce采用了并行计算的方式，将数据划分成多个小任务，并分布到不同的节点上进行计算。

这种方式可以最大限度地利用硬件资源，使计算效率得到了极大的提升。

三、基于Hadoop的大数据分析与处理基于Hadoop的大数据分析主要分为四个步骤：数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化。

1. 数据采集在大数据分析过程中，需要先获取海量的数据。

数据的来源可以是开放API、爬虫程序、传感器、日志文件等多种渠道。

2. 数据清洗在数据采集后，需要进行数据清洗。

数据清洗主要是为了提高数据的质量，并去除无用的信息。

数据清洗包括去重、删除错误数据、填补缺失值等操作。

大数据论文3000字正文：一：引言本论文旨在探讨大数据的相关概念、应用领域以及对社会经济发展带来的影响。

通过深入研究和分析，我们将揭示大数据时代所面临的挑战与机遇，并提出相应解决方案。

二：背景介绍1. 大数据定义：指由传统数据库管理工具难以处理或无法处理的海量结构化和非结构化信息。

2. 大数据特点：a) 体量巨大：存储容量庞大，需要强大计算能力进行分析；b) 高速度：实时获取并迅速作出反馈；c)多样性：包含各种类型（文字、图像等）和来源（社交网络等）信息。

三：现有技术与方法1. 数据采集与清洗：a) 网络爬虫技术收集互联网上公开可获得的信息；b) 数据预处理消除异常值和重复项。

2. 存储与管理：a) 分布式文件系统如Hadoop HDFS存储海量数据；b )NoSQL数据库适合非关系型数据库需求。

3 . 数据挖掘与分析:a )聚类算法识别隐藏模式;b )分类算法判断对象属性;c )关联规则挖掘发现数据间的相关性。

四：大数据应用领域1. 商业智能与市场分析：a) 通过对消费者行为和趋势进行预测，提供精准营销策略；b )实时监测竞争对手动态并调整经营战略。

2 .医疗保健:a )利用患者历史记录和基因信息制定个体化治疗方案;b) 分析流行病学模式以及药物副作用等问题。

3 .金融风险管理:a）识别异常交易或欺诈活动，并采取相应措施防范风险；b）建立信贷评估模型优化借款人审批过程。

五：社会影响与挑战1. 隐私安全：大量个人信息被收集可能导致隐私泄露；2. 就业机会变革：自动化技术替代传统工作岗位，需要新的就业技能需求。

六：解决方案1. 加强法律法规保护用户隐私权益;2 .推进教育改革以适应数字时代职场需求.七：结论本文详细介绍了大数据的概念、特点以及现有技术与方法。

进一步探讨了大数据在商业智能、医疗保健和金融风险管理等领域的应用，并分析了其对社会经济发展带来的影响。

1. 本文档涉及附件：无2. 法律名词及注释：a) 隐私权益：指个人或组织不受他人干扰，自由决定是否公开某些信息。

大数据时代下，人们比以往多了许多对于数据信息的热情，全球有四十六亿的移动电话用户，有二十亿都在用移动电话上互联网。

大数据时代的来临必然会对信息产生影响。

本文分为四大部分，第一、二部分是对大数据和大数据时代的简要分析;第三部分是大数据时代下，信息安全面临的机遇和挑战;第四部分是应对策略的分析。

大数据本身并不是一种产品，也不是一种新的技术，而是科学技术发展到今天在信息领域所出现的一种必然的现象。

大数据热潮的到来主要归功于互联网、云技术、物联网等科学技术网络的迅猛发展。

大数据(bigdata)中的“大”只是一个相对的概念，它不单单指信息量的巨大，还包括在数量、质量、传播速度、涉及的领域、种类等方面的特点。

下面，笔者将从大数据以及大数据时代的简介出发，进而分析大数据以及大数据时代的特点，由此挖掘出大数据对信息安全的机遇和挑战，并提出一些建设性的建议和意见。

1大数据及其特点1.1大数据的定义麦肯锡(全球知名的咨询公司)将大数据的概念确定为：无法用传统的数据处理软件对其内容进行抓取、处理、发送等的数据信息。

1.2大数据的特点1.2.1数据量(volumes)大大数据的数据量巨大，从传统的TB级别，跃升至PB级别。

1.2.2数据种类(variety)繁多数据的来源通道多，互联网、云技术、物联网、平板电脑、手机、PC以及遍布世界每一个角落的客户端和传感器都是大数据的来源。

数据的格式和种类已经突破了以往传统的结构化的数据格式，呈现了半结构化的数据格式和非结构化的数据格式，。

例如：网络日志、通讯中的聊天记录、图片、视频、地理位置、军事侦察、医疗记录、摄影视频档案、天文学等信息。

1.2.3数据价值量(value)低由于大数据数据量的巨大，所以有价值的信息就相对较少。

以视频这种信息格式为例，不间断的视频播放，可能具有价值的信息就仅仅两秒钟而已。

1.2.4数据处理速度(velocity)快大数据中包含有大量的在线和实时的数据信息分析处理。

PowerBI中的数据挖掘和机器学习随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习成为了企业决策和业务发展的重要工具。

在数据分析领域，PowerBI作为一种业界领先的商业智能工具，也越来越多地应用于数据挖掘和机器学习任务。

本文将介绍PowerBI中的数据挖掘和机器学习功能，并探讨它们在实际应用中的价值和局限性。

一、数据挖掘功能PowerBI提供了多种数据挖掘技术，如聚类、分类、关联规则挖掘等。

用户可以通过简单的拖拽和配置操作，实现对数据集的挖掘和分析。

例如，用户可以利用聚类算法将相似的数据点归为一类，从而发现数据集中的潜在模式和规律。

分类算法则可以根据已有的标签信息对新的数据进行分类，帮助用户快速进行数据分类和预测。

而关联规则挖掘则可以发现数据集中的关联性，例如购物篮分析中，可以找到常一起购买的商品组合。

二、机器学习功能除了数据挖掘，PowerBI还支持常见的机器学习算法，如回归、决策树、支持向量机等。

用户可以利用这些算法进行模型训练和预测。

PowerBI提供了友好的用户界面和交互式图表，使得机器学习变得更加简单和可视化。

用户可以基于历史数据训练模型，并对新的数据进行预测和分析。

这使得企业可以更好地洞察数据，做出智能化的业务决策。

三、数据挖掘和机器学习的应用数据挖掘和机器学习在企业管理中有着广泛的应用。

例如，一家电商企业可以利用数据挖掘技术，分析用户的购物行为和偏好，从而针对性地推送商品和优惠信息。

另外，基于机器学习算法，企业可以构建自动化的预测模型，用于销售预测、客户流失预测等业务场景。

这些应用可以帮助企业提高效率，优化资源分配，增强竞争力。

四、PowerBI的局限性虽然PowerBI提供了丰富的数据挖掘和机器学习功能，但同时也存在一些局限性。

首先，PowerBI的数据处理能力相对有限，对于大规模的数据集或者复杂的算法模型支持不足。

其次，PowerBI的机器学习算法库相对较少，缺乏一些最新和高级的算法，无法满足一些特定的数据挖掘需求。

大数据技术对企业财务分析的影响及其对策研究目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、大数据技术概述 (6)2.1 大数据技术的定义与发展历程 (8)2.2 大数据技术的特点与应用领域 (9)2.3 大数据技术与财务分析的结合 (10)三、大数据技术对企业财务分析的影响 (12)3.1 提高财务分析的效率和准确性 (13)3.2 优化财务分析方法和模型 (14)3.3 促进财务分析与决策的智能化 (15)3.4 存在的问题和挑战 (17)四、大数据技术在财务分析中的具体应用 (18)4.1 数据采集与整合 (19)4.2 数据挖掘与模式识别 (20)4.3 数据可视化与报告 (22)4.4 风险管理与预警 (23)五、企业应对大数据技术挑战的对策 (24)5.1 建立完善的数据管理制度 (25)5.2 提升员工大数据技术应用能力 (26)5.3 加强与外部数据提供商的合作 (28)5.4 创新财务管理模式与理念 (29)六、结论与展望 (30)6.1 研究结论 (32)6.2 研究不足与局限 (32)6.3 未来研究方向与展望 (34)一、内容概括随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐成为企业财务分析不可或缺的工具。

大数据技术的应用不仅提高了财务数据的处理效率和准确性，还为企业带来了全新的财务分析视角和策略。

本文旨在探讨大数据技术对企业财务分析的影响，并提出相应的对策研究。

大数据技术通过海量数据的收集、存储和处理能力，使得企业能够更加全面地了解自身的财务状况。

通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以更加准确地评估自身的经营绩效、市场地位和风险状况，从而为决策提供有力支持。

大数据技术改变了企业财务分析的方法和手段，传统的财务分析主要依赖于财务报表和数据分析工具，而大数据技术则提供了更多元化、动态化的分析方法。

通过数据可视化技术，企业可以将复杂的财务数据以直观的方式呈现出来，帮助管理层更好地理解企业的财务状况和发展趋势。

第1篇一、实习背景随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，商业智能分析（BI）在企业中的应用越来越广泛。

为了更好地了解商业智能分析在实际工作中的应用，提升自身的专业技能，我于XX年XX月XX日至XX年XX月XX月在XX公司进行了为期一个月的商业智能分析实习。

二、实习目的1. 熟悉商业智能分析的基本概念、方法和工具；2. 了解商业智能分析在实际工作中的应用场景；3. 提升数据分析、数据挖掘和可视化能力；4. 增强团队协作和沟通能力。

三、实习内容1. 公司简介XX公司是一家集研发、生产、销售和服务为一体的高新技术企业，主要从事XX领域产品的研发和生产。

公司拥有一支高素质的研发团队，致力于为客户提供高品质的产品和服务。

2. 实习岗位及职责我在实习期间担任商业智能分析师助理，主要职责如下：（1）协助项目经理进行项目需求分析，明确项目目标和需求；（2）收集、整理和清洗相关业务数据，为数据分析提供数据基础；（3）运用数据分析工具对业务数据进行挖掘，提取有价值的信息；（4）制作可视化图表，将分析结果直观地呈现给客户；（5）协助项目经理进行项目汇报，提供专业意见。

3. 实习过程（1）项目需求分析在实习初期，我参与了多个项目的需求分析工作。

通过和项目经理、业务部门沟通，了解项目背景、目标、需求等信息。

例如，在一次XX产品的销售分析项目中，我了解到项目目标是分析产品销售情况，找出销售亮点和不足，为后续产品优化提供依据。

（2）数据收集与清洗在数据分析过程中，我负责收集和整理相关业务数据。

由于业务数据来源多样，数据格式不统一，我运用Python等编程语言对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。

（3）数据分析与挖掘在数据清洗完成后，我运用Excel、Python等工具对业务数据进行挖掘。

通过分析销售数据，我发现了以下问题：1）部分产品销量较低，可能存在市场需求不足的问题；2）部分产品销售渠道单一，可能存在销售策略不合理的问题；3）部分产品销售价格偏高，可能存在市场竞争压力较大等问题。