數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述(1)(參考版)
2025-05-19 00:05本頁面
【正文】 2. 商業(yè)智能輔助制定更好更快的決策 （ 1）信息共享 （ 2）實(shí)時反饋分析 （ 3）鼓勵用戶找出問題的根本原因 （ 4）使用主動智能 （ 5）實(shí)時智能 。但是，商業(yè)智能是一種技術(shù)，決策支持系統(tǒng)是解決實(shí)際決策問題的一個系統(tǒng)。 1. 商業(yè)智能的概念 2. 商業(yè)智能輔助制定更好更快的決策 1. 商業(yè)智能的概念 ? 商業(yè)智能以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，通過聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者針對市場變化的環(huán)境，做出快速、準(zhǔn)確的決策。 ? 數(shù)據(jù)挖掘（ DM）技術(shù)能獲取關(guān)聯(lián)知識、時序知識、聚類知識、分類知識等。數(shù)據(jù)倉庫保存有大量歷史數(shù)據(jù)，通過預(yù)測模型計算可以得到預(yù)測信息。 由于數(shù)據(jù)倉庫不同于數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘也隨之發(fā)生變化。 數(shù)據(jù)挖掘用于數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)決策支持： （ 1）預(yù)測客戶購買傾向； （ 2）客戶利潤貢獻(xiàn)度分析； （ 3）分析欺詐行為； （ 4）銷售渠道優(yōu)化分析等。 ? 在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的前端的分析工具中，數(shù)據(jù)挖掘是其中重要工具之一。 ? 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘都是決策支持新技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系 基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系 1. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 1. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ? 數(shù)據(jù)倉庫是一種存儲技術(shù)，它能適應(yīng)于不同用戶對不同決策需要提供所需的數(shù)據(jù)和信息。 ? 統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘是有區(qū)別的。 統(tǒng)計學(xué)中應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容 （ 1）常用統(tǒng)計 （ 2）相關(guān)分析 （ 3）回歸分析 （ 4）假設(shè)檢驗 （ 5）聚類分析 （ 6）判別分析 (7) 主成份分析 統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的比較 ? 統(tǒng)計學(xué)主要是對數(shù)量數(shù)據(jù)（數(shù)值）或連續(xù)值數(shù)據(jù)（如年齡、工資等），進(jìn)行數(shù)值計算（如初等運(yùn)算）的定量分析，得到數(shù)量信息。 ? 支配著社會現(xiàn)象的法則和方法是概率論。 2. 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)在于聚類（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類）、分類（如決策樹分類）、預(yù)測等。 如在人類數(shù)據(jù)庫中挖掘知識為： （頭發(fā) =黑色） ∨ （眼睛 =黑色） → 亞洲人 該知識覆蓋了所有亞州人的記錄。 知識發(fā)現(xiàn)（ KDD） ：從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個過程。 ? 20世紀(jì) 60年代開始了機(jī)器學(xué)習(xí)的研究。 ? 機(jī)器學(xué)習(xí)是研究使計算機(jī)模
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