【正文】 nformation is accurate ★ 77% said bad decisions had been made because of lack of information 數(shù)據(jù)、信息和知識(shí) ?知識(shí) ★ Information from the human mind (includes reflection, synthesis)，知識(shí)是對(duì)信息內(nèi)容進(jìn)行提煉、比較、挖掘、分析、概括、判斷和推論。 ? 為了在競(jìng)爭(zhēng)中占得優(yōu)勢(shì)地位，必須識(shí)別和應(yīng)用隱藏在數(shù)據(jù)中的知識(shí)。 ?商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的 商務(wù)數(shù)據(jù)和信息 ，創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見解 ，改善商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動(dòng)，完善各種商務(wù)流程，提升商務(wù)績(jī)效，增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的智慧和能力。 ?Gartner：盤點(diǎn) 2023年十大 IT發(fā)展趨勢(shì) 課程提綱 一 . 商務(wù)智能的概述 二 . 商務(wù)智能的核心技術(shù) 三 . 商務(wù)智能的應(yīng)用 課程提綱 商務(wù)智能概述 1 什么是商務(wù)智能？ 2 為什么需要商務(wù)智能？ 3 商務(wù)智能能夠?yàn)槲覀冏鍪裁矗? 4 商務(wù)智能架構(gòu) 5 商務(wù)智能的支撐技術(shù) 課程提綱 商務(wù)智能核心技術(shù) 1 聚類分析技術(shù) 2 分類分析技術(shù) 3 關(guān)聯(lián)分析技術(shù) 4 序列分析技術(shù) 課程提綱 商務(wù)智能應(yīng)用 1 個(gè)性化營(yíng)銷 2 Web挖掘 3 行業(yè)應(yīng)用 教材 趙衛(wèi)東主編 ， 商務(wù)智能 ， 清華大學(xué)出版社 汪楠主編 ， 商務(wù)智能 ， 北京大學(xué)出版社 Jiawei Han， Micheline Kamber主編數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù) （ 原書第 3版 ） 范明 ， 孟小峰譯 ， 機(jī)械工業(yè)出版社 參考教材 授課方式 1 案例教學(xué)為主 2 課堂討論和課后作業(yè) 考試方式 1 平時(shí)成績(jī)（ 50%） 2 考試成績(jī)（ 50%） 商務(wù)智能概述 1. 什么是商務(wù)智能？ 2. 為什么需要商務(wù)智能？ 3. 商務(wù)智能能夠?yàn)槲覀冏鍪裁矗? 商務(wù)智能的概念 ?何謂智能？ ★ 從感覺到記憶到思維這一過程，稱為“智慧”，智慧的結(jié)果就產(chǎn)生了行為和語(yǔ)言，將行為和語(yǔ)言的表達(dá)過程稱為“能力”，兩者合稱“智能”。按主題細(xì)分，可劃分為生產(chǎn)主題分析、采購(gòu)主題分析、銷售主題分析、財(cái)務(wù)主題分析、產(chǎn)成品庫(kù)存主題分析、物流主題分析、人力資源主題分析等 。 ★ 由于全國(guó)利潤(rùn)點(diǎn)的數(shù)據(jù)不斷上傳到各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，給中糧生化各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來了大量數(shù)據(jù)的事務(wù) 處理 壓力，再加上日常管理需求不斷增多，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)除了銷售、人力、財(cái)務(wù)、生產(chǎn)和日?qǐng)?bào)表數(shù)據(jù)的處理，還要同時(shí)滿足報(bào)表、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能， 給生產(chǎn)系統(tǒng)帶來宕機(jī)的風(fēng)險(xiǎn) 。商務(wù)智能 姜元春 電子商務(wù)研究所 自我介紹 ? 姜元春 ， 電子商務(wù)研究所 ， 博士 ， 碩士生導(dǎo)師 ? 2023年進(jìn)入合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院學(xué)習(xí)； ? 2023年 6月合肥工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)； ? 2023年 6月合肥工業(yè)大學(xué)博士畢業(yè)； ? 2023年 9月至 2023年 2月在美國(guó) University of Pittsburgh開展聯(lián)合培養(yǎng)博士合作研究； 自我介紹 ?研究領(lǐng)域包括個(gè)性化推薦 、 個(gè)性化定價(jià) 、 數(shù)據(jù)挖掘 。 全面信息化后存在的問題 1 ?數(shù)據(jù)量增大，數(shù)據(jù)難以管理 和處理 ★ 隨著中糧生化各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)行和未來業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的陸續(xù)投入運(yùn)行，形成了 大量的基礎(chǔ)歷史數(shù)據(jù) ，物理分散的海量數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù) 管理 帶來很大的挑戰(zhàn)。 ?數(shù)據(jù)挖掘 從時(shí)間、空間、橫向、縱向等多維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 ?Gartner還曾預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)和社交媒體將成為推動(dòng) BI發(fā)展的雙引擎 ， 2023年將有 30%的企業(yè)開始采用外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ， 而 2023年將有 15%的 BI項(xiàng)目引入社交應(yīng)用 。它包括捕獲和分析信息，交流信息，以及利用這些信息開發(fā)市場(chǎng)。 ? 雖然數(shù)據(jù)是寶貴的財(cái)富，然而許多公司并不能充分利用這種財(cái)富，因?yàn)樾畔㈦[藏在數(shù)據(jù)中，并不易識(shí)別。首席信息官 CIO (Chief Information Officer) 成為企業(yè)繼 CEO、 CFO之后又一重要職位。 ★ 使用 Microsoft Analysis Services，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以為產(chǎn)品存儲(chǔ)決策提供準(zhǔn)確及時(shí)的信息，可以預(yù)測(cè)在未來一周內(nèi)一本書是否將靠供應(yīng)鏈脫銷，準(zhǔn)確性為 %，預(yù)測(cè)該書是否將在未來兩周內(nèi)脫銷的準(zhǔn)確性為