dw聯(lián)機(jī)分析處理與決策支持(編輯修改稿)
2025-06-16 21:39 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 珠海市 佛山市 由表中數(shù)據(jù)可知： ? 廣州營(yíng)業(yè)稅增加： ，增長(zhǎng)率為 %。 廣州個(gè)人所得稅增加： ，增長(zhǎng)率為 %。 ? 東莞營(yíng)業(yè)稅增加： ，增長(zhǎng)率為 %。 東莞?jìng)€(gè)人所得稅增加： ，增長(zhǎng)率為 % ? 對(duì)營(yíng)業(yè)稅而言，增長(zhǎng)量最大的城市是廣州，增加速度較快的城市是東莞（ %）。 50 2．向下鉆取 為了更深入分析東莞市的各行業(yè)的營(yíng)業(yè)稅情況，需要對(duì)東莞營(yíng)業(yè)稅數(shù)據(jù)下鉆分析。 202 2021兩年部分行業(yè)的納稅情況見(jiàn)表 。 51 表 (百萬(wàn)元 ) 2021年?duì)I業(yè)稅 2021年?duì)I業(yè)稅 農(nóng)、林、牧、漁業(yè) 15 10 房地產(chǎn)業(yè) 1204 1510 制造業(yè) 歺飲業(yè) 金融業(yè) 采礦業(yè) 52 由表中數(shù)據(jù)可知，東莞市： 農(nóng)、林、牧、漁業(yè)下降了 ，下降率為 %。 采礦業(yè)下降 ，下降率為 %。 房地產(chǎn)業(yè)增加 ，增加率為 21%。 金融業(yè)增加 ，增加率為 %。 53 四種行業(yè)的增減率用直方圖表示 %%%%%%農(nóng)林牧漁 金融業(yè)增長(zhǎng)率54 3．?dāng)?shù)據(jù)分析 （ 1）宏觀分析 從表 ， 東莞市的營(yíng)業(yè)稅增長(zhǎng)很突出，在廣東省中名列前位。 55 （ 2）深入分析 東莞的農(nóng)、林、牧、漁業(yè)下降明顯，采礦業(yè)也下降。而房地產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)明顯，金融業(yè)增長(zhǎng)突出。 通過(guò)調(diào)查得到原因是，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，東莞的外來(lái)合資企業(yè)越來(lái)越多，本地農(nóng)民很多把地賣了或者租出去建廠房然后收租金，是產(chǎn)生農(nóng)林漁營(yíng)業(yè)稅下降的主要原因， 東莞市近年逐步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，由農(nóng)業(yè)更多的轉(zhuǎn)向制造業(yè)和加工業(yè)。 第 4 章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持 4. 1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶 5. 2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持與決策支持系統(tǒng) 4. 3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用實(shí)例 4． 1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的信息使用者 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的探索者 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶有兩類：信息使用者和探索者 ? 信息使用者是使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的大量用戶。 信息使用者以一種可預(yù)測(cè)的、重發(fā)性的方式使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)。 信息使用者通常查看概括數(shù)據(jù)或聚集數(shù)，查看相同的商業(yè)維度（如產(chǎn)品、客戶、時(shí)間）和指標(biāo)（如收入和成本）隨時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì)。 ? 探索者完全不同于信息使用者，他們有一個(gè)完全不可預(yù)測(cè)的、非重復(fù)性的數(shù)據(jù)使用模式。 探索者的任務(wù)是尋找公司數(shù)據(jù)內(nèi)隱含的價(jià)值并且根據(jù)過(guò)去事件努力預(yù)測(cè)未來(lái)決策的結(jié)果。 探索者是典型的數(shù)據(jù)挖掘者。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的探索者 探索者要做的工作有：概括分析、抽取、建模和分類。 (1) 概括分析 探索者開(kāi)始以分析數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性（數(shù)據(jù)質(zhì)量）。在概括分析活動(dòng)中，要詢問(wèn)的典型問(wèn)題包括： ? 家庭收入如何分配？ ? 有多少帳戶每月消費(fèi)超過(guò) 200元？ ? 有多少客戶有兩個(gè)以上的小孩并居住在市區(qū)？ (2)抽取 從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取指定的數(shù)據(jù)，并組織起來(lái)，送入支持探索者分析的探索倉(cāng)庫(kù)中。 (3)建模 探索者通過(guò)概括分析來(lái)理解數(shù)據(jù)，通過(guò)抽取來(lái)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，通過(guò)建模來(lái)分析數(shù)據(jù)。 建模是開(kāi)發(fā)一種用來(lái)描述實(shí)體（如客戶、商品、渠道等）的關(guān)系模型的過(guò)程。探索者使用的模型有： ? 客戶分段 ? 后續(xù)產(chǎn)品 ? 欺詐檢測(cè) ? 渠道響應(yīng)（例如，電話銷售和直接郵寄） ? 信用風(fēng)險(xiǎn) ? 客戶生存期價(jià)值 ? 推銷響應(yīng) 例如， 利用建模來(lái)確認(rèn)有可能拖延支付電話帳單的客戶： 首先 ，建立一個(gè)模型（利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和行為科學(xué)）來(lái)確認(rèn)經(jīng)常拖延支付電話帳單的客戶特征。 然后 ，根據(jù)客戶與模型的密切程度，對(duì)所有的客戶分類。 這樣，可以提供誰(shuí)將不支付電話帳單的某種可能性預(yù)測(cè)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)的決策支持與決策支持系統(tǒng) 查詢與報(bào)表 多維分析與原因分析 預(yù)測(cè)未來(lái) 實(shí)時(shí)決策 自動(dòng)決策 決策支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種能夠提供重要戰(zhàn)略信息，并獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新技術(shù)，從而得到迅速的發(fā)展。 具體的戰(zhàn)略信息有： ? 給出銷售量最好的產(chǎn)品名單 ? 找出出現(xiàn)問(wèn)題的地區(qū)（切片） ? 追蹤查找出現(xiàn)問(wèn)題原因（向下鉆?。? ? 對(duì)比其他的數(shù)據(jù)（橫向鉆?。? ? 顯示最大的利潤(rùn) ? 當(dāng)一個(gè)地區(qū)的銷售低于目標(biāo)值時(shí)，提出警告信息。 ? 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的不只是為了存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)，而是要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并轉(zhuǎn)換成商業(yè)信息和知識(shí)，利用這些信息和知識(shí)來(lái)支持企業(yè)進(jìn)行正確的商業(yè)行動(dòng)，并最終獲得效益。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能是在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間，把準(zhǔn)確的信息傳遞給決策者，使他能作出正確的商業(yè)決策。 查詢與報(bào)表 （ 1）能向用戶提供查詢的初始化，公式表示和結(jié)果顯示等功能。 （ 2）由元數(shù)據(jù)來(lái)引導(dǎo)查詢過(guò)程 （ 3）用戶能夠輕松地瀏覽數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) （ 4）信息是用戶自己主動(dòng)索取的，而不是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)強(qiáng)加給他們的 （ 5）查詢環(huán)境必須要靈活地適應(yīng)不同類型的用戶
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