數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能-1 商務(wù)智能概述-(文件)
【正文】 、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù) …….. “大話”計(jì)算機(jī)數(shù)十年來的發(fā)展 數(shù)據(jù)時(shí)代需要 BI2 案例一： Behavior Targeting 用戶行為（網(wǎng)絡(luò)用戶，實(shí)際用戶） 目標(biāo)銷售（ ，網(wǎng)絡(luò)廣告，短信，電話促銷 … ） 用戶的歸類、預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)告訴我們什么 3 案例二： SEM（ Search Engine Marketing） 搜索引擎營(yíng)銷 MSN Bing 、 Google、 Yahoo和 Baidu四大全球搜索引擎 KSP（ Keyword Services Platform ） AdSage（艾德思奇） :第三方 SEM服務(wù)商 “Business Intelligence is a process of turning data into information and knowledge into action for business gain?！?– Microsoft BI 系統(tǒng)架構(gòu) 6 數(shù)據(jù)挖掘 啤酒與尿布的故事： 在一家超市里，有一個(gè)有趣的現(xiàn)象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售，但是這個(gè)奇怪的舉措?yún)s使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。美國(guó)匯豐銀行資產(chǎn)為 350億美元。“ Somma說， OLAP是好的報(bào)告工具，但沒有統(tǒng)計(jì)引擎，它只能告訴過去我在哪里，而不能說出我需要去哪里。 差距拉大：呈現(xiàn)出區(qū)域和行業(yè)的分布不均現(xiàn)象 供應(yīng)商有待成長(zhǎng) 中國(guó)企業(yè)對(duì)商務(wù)智能的應(yīng)用 商務(wù)智能進(jìn)展 3 實(shí)時(shí) 標(biāo)準(zhǔn)化 嵌入式商務(wù)智能 移動(dòng)商務(wù)智能 大眾化趨勢(shì) 易用性 體育用品公司 的數(shù)據(jù)分析 總結(jié) 演講完畢，謝謝觀看！ 。 BI在零售業(yè)應(yīng)用 2 BI在零售業(yè)的應(yīng)用價(jià)值 了解銷售全局 商品分組布局 降低庫(kù)存成本 市場(chǎng)和趨勢(shì)分析 有效的商品促銷 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 1 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 2 Web挖掘 就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從 Web文檔以及服務(wù)中發(fā)現(xiàn)信息、知識(shí)的過程 數(shù)據(jù)來源于 Web文檔、 Web服務(wù)器日志 、用戶 Cookies 主要處理文本、圖形、圖像等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 主要應(yīng)用 ? 網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化 ? 智能搜索引擎 ? 個(gè)性化推薦 ? 顧客分類，交叉銷售 ? 垃圾郵件過濾 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 3 Web挖掘分類 Web 挖掘 Web 結(jié)構(gòu)挖掘 Web 使用挖掘 Web 內(nèi)容挖掘 文本挖掘 多媒體挖掘 內(nèi) 、 外部結(jié)構(gòu)挖掘 URL 挖掘 個(gè)性化訪問模 式追蹤 一般
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