商务智能Business Intelligence 第一讲商务智能概述（一）.pptVIP

1 1 1 商务智能Business Intelligence第一讲　　商务智能概述（一）　 经济学院电子商务系 陈冬林 教材及主要参考书目 胡运发，数据与知识工程导论。清华大学出版社，2003 姚家奕，多维数据分析原理与应用。清华大学出版社，2004 张云涛，龚玲，商业智能设计、部署与实现。电子工业出版社，2004 王茁，顾洁，三位一体的商务智能。电子工业出版社，2004 主要内容 商务智能概述 数据仓库 数据仓库应用开发过程 OLAP技术 知识发现与数据挖掘 第一章 商务智能概述 1.1 商务智能的定义 　引言 定义 　定义详释　 1.2 商务智能的结构 体系结构 产品映射 1.3 商务智能的作用和意义 1.4 商务智能的应用现状 1.1 商务智能的定义 1.2 商务智能的结构 商务智能的结构主要由两部分组成: 数据仓库环境 分析环境 商务智能主要由三种技术构成: 数据仓库（Data Warehouse） 联机分析处理（On-line Analysis,OLAP） 数据挖掘（Data Mining） 在三大技术支柱中，数据仓库是商务智能的基础。 联机分析处理（OLAP）是以海量数据为基础的复杂分析技术。 数据挖掘(Data Mining)是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。 1.3 BI的作用和意义 一、理解业务 认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务产生影响； 二、衡量绩效 三、改善关系 四、创造获利机会 1.4.1 BI的应用现状 1.4.2 BI的应用现状 商务智能Business Intelligence第一讲　　商务智能概述（二）　 经济学院电子商务系 陈冬林 第一章 商务智能概述（下） 1.5 未来的商务智能体系结构 1.6商务智能的应用状况 1.7信息和知识关系(选讲) 一、体系结构图 二、各部分功能 1. 数据源系统：包括前后端OLTP（ On-Line Transaction Processing, 在线事务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知识和行动的操作对象。 2. 商业智能工具系统：包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持工具OLAP 和数据挖掘工具。 　　(1)数据仓库模型和构造工具 包括ETL（Extract / Transformation / Load）工具和数据仓库模板、元数据交换、联合数据仓库和数据集市系统。这些工具用于从操作系统和外部数据源系统中捕捉数据，经过数据加工和转换，最后将数据装载进全局的或部门的数据仓库。 1.6信息和知识关系 一、知识的定义 　　知识是结构化的经验、价值、语境信息、专家见解和直觉的非固定混合体，它为评估和利用新经验与信息提供了环境和框架。它源于所知者的头脑，并为之应用。在组织中，知识不仅常常内嵌在文件或存储库中，而且还存在于日常活动、流程和规范中。 关于知识的几个说法： 1.在业务环境中，人们普遍认为知识就是可用于行动的信息，这可能是解释知识与信息关键联系的最好方法 （正确） 2.知识并不是清楚、明晰或简单的。相反，它是混乱和直觉的，很难交流或用语言描述和表达.（正确） 三、 金融和证券业 商业智能在金融和证券业中有如下一些应用： 顾客利润率分析：了解各个顾客在当前的和长远的利润率。使尽量提高对于高价值顾客的销售，减少用于低价值顾客的成本。 信用管理：了解各种产品的信用状况，建立不同顾客群的信用模式，及早帮助顾客避免信用问题的发生，预测信用政策变化所产生的影响，减少信用损失。 四、 制造业 商业智能在制造业中有如下一些应用： 市场营销：提供面向顾客的交易数据，实现由消费者“拉”动的营销； 预测：（同零售业）； 采购分析：掌握供应商的成本、供货及时性等因素； 　　五、电信业 　　 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 商业智能应用： 　　第一，客户管理。电信企业要吸引客户、发展客户并留住客户，首先必须要了解客户。客户管理应用的目的是根据客户的属性（包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户，从而针对不同的客户采取不同的促销活动以及提供更好和更有针对性的服务，以此增加新的客户，提高客户的忠诚度，降低客户流失率，提高客户消费额度等。 　　第二，客户发展分析。这主要是依照客户的自然属性和消费行为属性对客户进行分析。其主要指标包括客户总量分析、新增客户分析、客户流失分析、客户行为分