數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能-1商務(wù)智能概述-(專業(yè)版)
【正文】 面臨問題 同一地區(qū)可能有多家銀行設(shè)有分支機(jī)構(gòu)，從而引起持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)來吸引和保持附近的潛在客戶。而丈夫在買完尿布之后又要順手買回自己愛喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起購(gòu)買的機(jī)會(huì)還是很多的?！? 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。” BI 系統(tǒng)架構(gòu) 5 OLAP（ OnLine Analytical Processing） “ OLAP系統(tǒng)能夠讓用戶快捷地從數(shù)據(jù)中檢索信息，通常作為分析工具用在數(shù)據(jù)集市中， OLAP系統(tǒng)通過度量、維度、層次結(jié)構(gòu)和多維數(shù)據(jù)集等來展示數(shù)據(jù)。 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 6 《服裝電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究 》課題 虛擬與現(xiàn)實(shí)存在一定的差距，傳統(tǒng)的服裝電子商務(wù)網(wǎng)站不適合“一看二摸三試衣”的購(gòu)物流程 存在海量的商品信息 查找困難，失去購(gòu)物興趣 搜索結(jié)果界面相同 缺乏個(gè)性化（顏色、款式） 服裝個(gè)性化搭配問題 服裝展示：二維圖片 +文字說明為主 用戶購(gòu)衣后衣服不合體 衣服質(zhì)感存在較大差異 BI在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用 7 服裝款式個(gè)性化推薦技術(shù) 用戶聚類 Web數(shù)據(jù)挖掘 協(xié)同過濾推薦 不確定性服裝搭配預(yù)測(cè)模型研究 虛擬試衣 三維人體建模技術(shù) 三維人體模型與三維服裝 CAD結(jié)合 虛擬試衣技術(shù) 商務(wù)智能進(jìn)展 1 技術(shù)發(fā)展 20世紀(jì) 90年代初期 ，信息倉(cāng)庫(kù) 90年代中期 ，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 90年代后期 ，數(shù)據(jù)挖掘、多維分析與展現(xiàn) 技術(shù) BI市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng) Gartner公司的調(diào)查表明， 2023年到 2023年之間，安全是企業(yè) IT投資排在第一位的主題，而商務(wù)智能項(xiàng)目的投資在 2023年時(shí)僅排在第 14位， 2023年卻突飛猛進(jìn)，排到了第一位 BI公司的收購(gòu)： Oracle收購(gòu) Hyperion， SAP收購(gòu) Business Objects， IBM收購(gòu) Cognos 市場(chǎng)規(guī)模每年大約增加 10%~15% 商務(wù)智能的發(fā)展趨勢(shì) 商務(wù)智能進(jìn)展 2 起步較晚：商務(wù)智能在中國(guó)的發(fā)展尚處于起步階段，大部分企業(yè)對(duì)商務(wù)智能仍然缺乏必要的了解。商務(wù)智能概述 第一 章 數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能 1 主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)時(shí)代需要 BI 什么是 BI BI給我們帶來了什么 BI系統(tǒng)架構(gòu) 主流商務(wù)智能產(chǎn)品介紹 商務(wù)智能應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)時(shí)代需要 BI1 計(jì)算時(shí)代 實(shí)驗(yàn)室里的大量計(jì)算 不重視數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 普及時(shí)代 個(gè)人、企業(yè)廣泛使用 出現(xiàn)數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)的需求 應(yīng)用系統(tǒng)時(shí)代 開始出現(xiàn)數(shù)據(jù)積累 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代 更加海量的網(wǎng)上數(shù)
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