【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) 【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )
商务智能，即BI（Business Intelligence），是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术，它起源于经理信息系统（EIS），是决策支持系统（DSS）的继承和拔高。它通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。在企业做大做强的过程中，商务智能扮演着至关重要的角色，它使企业能精确地把握不断变化的商业环境，作出快速而准确的管理决策。
深圳.NET俱乐部4月份活动上，xlzhu发的一本资料 《微软方向 Sql server 2005：微软的商务智能平台》,认真阅读后的一些感受，和大家一起探讨。我们应该在将来借助微软进入这个商务智能的高端领域。机会需要我们自己把握。 商务智能是最近几年里的热门话题。随着信息技术的普及，在现代的企业中，正在以前所未有的速度积累客户信息和运行数据。但单纯的数据，并不能产生价值。而商务智能，则是关于如何组织、分析和展示这些数据，以便为企业员工进行决策提供更好的支持。这可能是通过对于客户的分析，识别最有
国内云计算、大数据发展正呈现良好的势头，并加速向各个行业和领域渗透。值得注意的是，在看到发展成绩的同时，国内云计算、大数据产业仍然面临着核心技术掌握不足，产业合作有待深化，安全意识尚需加强等问题。 编辑 | 张宏 工信部陈立东:技术研发是我国云计算、大数据产业发展的关键 在7月13日上午的2017中国云计算大数据发展创新论坛上，工业信息化部信息通信发展司陈立冬副司长认为，只有重视技术研发、深化产业合作以及加强安全意识，云计算、大数据产业才能更好、更快地发展。 陈立东表示，产业界在开展技术创新、产业协
数据仓库（Data Warehouse，DW）：始于 20 世纪 80 年代，发展于 20 世纪 90 年代，后与商务智能（Business Inteligence,BI）作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型，整合后的数据能为业务运营提供洞察，为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
商务智能这个术语有两层含义。 P292
随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。 ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关
7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 届时，
之前可能听说过Power BI、Tableau等用于商业分析的工具，但是你可能会认为它们就是用来制作图、仪表盘和报告的。
甲骨文公司亚太及日本区融合中间件管理高级总监李国东 像所有新概念一样，“大数据”经历过一段炒作期后，已经被企业所普遍接受。IDC的报告显示：全球大数据技术和服务市场将在未来几年保持31.7%的年复合增长率，2016年的总规模有望达到238亿美元。在这样的背景下，供应商和企业用户不再不厌其烦地讲解“什么是大数据”、“大数据有几个V”，而是真正考虑大数据的落地实施，考虑如何应对大数据给企业带来的实实在在的挑战。 企业对廉价的数据存储和灵活的报表、查询功能的需求将大数据的发展指向云端
大家已经可以看到，在 Excel120.com 和这里的公众号，我们已经不断抽出自助商务智能分析的思想，心法和招式，使用什么工具完全是依赖于场景。我们也会更多地和大家一起分享新的学习感悟。
随着人们生活水平和消费习惯的改变，餐饮行业迅速发展，行业竞争愈演愈烈。运营成本上升，经营管理滞后，服务质量参差不齐等问题日益突出。互联网技术与云计算时代的到来或能解决这一行业尴尬。利用云计算平台进行整合管理可实现信息资源的聚合与分享，提高信息资源利用与管理效率。未来，电子商务智能化营销云平台替代人工进行管理、营销和服务的信息化智能管理将成为餐饮业发展的重要方向。在第四届中国云计算大会上，全国人大常委会副委员长严隽琪提出，云计算的到来，海量数据加上信息智能化应用将创造出无限商机。 智能让美食尽在掌控 餐厅规模
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
随着数字化时代的迅速发展，各企业所产生的数据量也急剧增长，传统的数据分析方法显然已跟不上时代的发展，如何处理分析大量的数据是很多企业所面临的难题。许多企业将目光投向了商业智能BI软件，以期帮助他们解决数据处理分析难题，提升企业竞争力。那么，商业智能BI软件到底能为企业带来哪些好处呢？
为推动中国人工智能行业的发展，促进专业人才培养，以及推进人工智能领域一级学科建设，联盟联合腾讯公司定于2019年10-11月期间在华北、华南、华东、西北四大区域开展人工智能师资培训班或教学研讨会。 本期培训班定于11月22日-24日在厦门大学举办，邀请来自复旦大学教授以及腾讯公司认证的行业专家现场授课，为有志于在高校开展人工智能教育工作、培养人工智能人才的教师提供深入的学习和交流机会。 组织机构 主办单位： 信息技术新工科产学研联盟数据科学与大数据技术工作委员会信息技术新工科产学研联盟教师培训工作委员会
BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。
无智能，不商业。在智能商业时代，BI正逐渐成为企业的标配。 然后，曾几何时，BI还只是数据达人和IT高手的专属工具。传统BI系统给人的印象，往往是沉重、缓慢、不接地气，并导致很多BI项目最终沦为面子工程，无法为企业创造真正的价值。 那么，在今天这样一个崇尚敏捷和平等的“移动+云”时代，能否让BI在专业和强大的同时，更加轻盈、时尚、易用，让你、我、他，都能随时随地从数据中发现趋势和见解，感受数据的力量，共享顿悟的喜悦？对企业来说，如何让新一代BI系统更快、更好地落地，真正为企业的战略规划和业务创新提供驱动力呢？
云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源，但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服务： 认知计算(Cognitive Co
商业智能目前的市场价值为859亿美元，而且还在继续增长，其中包括BI软件和相关服务。商务智能市场至少在2017年以前都会保持两位数的增长。商务智能得到越来越广泛的使用，相关技术也越来越平民化。 人们普遍认为，分析数据最常用的软件还是Excel表格。因此有人担忧，BI项目的复杂、昂贵与漫长的部署时间会将这些Excel用户拒之门外。因此，一种易于使用、廉价且交付时间短的“业务导向”的BI浮出水面。技术的进步终于使“业务导向”的BI成为现实。云BI就是其中的一部分。 云BI：2017年将价值40亿美元
前面对数据挖掘相关资源等等进行了总结。但是，很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享： BI职业发展方向：数据分析师---商业分析师-
商业智能概念，如描述性，诊断性，预测性和规范性分析，听起来像医学术语，实际上可以用于挽救生命的医疗保健方式。 在以患者和以人为中心的医疗保健领域，我们对机器学习和商业智能如何改善患者护理以及节省宝贵时间和资源的理解才刚刚开始被发现。机器可以了解病人并帮助病人的想法正在变得越来越广泛地被医疗领域所接受。对许多人来说，这似乎是外国的，甚至危险的概念。 同样，在一个致力于帮助人们变得更好并保持良好状态的行业中谈论“商业智能”似乎也很奇怪，也就是说，直到我们意识到商业智能概念像描述性，诊断性，预测性和规范性分析这些
导读：很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份
很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享： 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景： 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本
由于监管机构对制药医药行业高度重视，目前制药企业都面临着前所未有的合规压力和挑战。产品的质量管理必须达标，才能满足客户方和监管机构的严格审计和检查。任何不良的审计结果都可能直接影响公司的盈利能力。
作者简介：6年大数据开发经验，从毕业一直从事大数据开发工作，渣渣二本，凭借自己努力进入一线互联网企业，目前负责实时计算开发工作。最近看到大家对互联网词汇特别迷，我就写一篇文章来给大家讲讲，好久没有写原创了，主要是平时太忙了，没时间写。
我们中的许多人都曾经多年从事数据仓库管理工作。有些人做出了战略性的系统，让用户和企业高管十分满意。有些人则在为维持企业持续投入支持数据仓库项目挣扎，同时他的用户却在拼命要求更好更准确的信息。
0x00 前言 整理一些数据仓库中的常用概念。大部分概念不是照搬书上的准确定义，会加入很多自己的理解。 0x01 概念 数据仓库（Data Warehouse） 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。 个人理解，数据仓库不单单是一个概念，其实算是对数据管理和使用的一种方法论，它包括了如何合理地收集数据、如何规范的管理数据、如何优雅地使用数据，以及任务调度、数据血统分析等一系列内容。 在大数
BI(Business Intelligence)，中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助组织做出明智的业务经营决策。 大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析，从中寻找到数据之间的相关性。简单而言，大数据更偏重于发现，以及猜测并印证的循环逼近过程。 不管定义如何不同，大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物，我们从几下几个纬度来可以迅速的看出两者的区别： 第一
近日， CB Insights 发布了第二届全球最强AI 创业公司榜单 AI 100。
如今，数据可视化软件风靡起来，很多企业认为数据可视化软件是启用先进分析技术的入口。但对一些应用而言，情况并不是这样的。
一、如何做一个好的数据产品经理？ PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。如果你也做过 数据产品的产
由知名咨询机构阿伯丁集团（Aberdeen Group）出具的研究报告显示，“解析复杂数据的最佳方法通常是简单的方法”。最近，该机构的几个新的调查研究取得了一些有趣的发现：他们研究了在使用集成工具对数据进行准备、查询和可视化时，所需的成本以及他的收益。这种新方法不同于往常的专有数据仓库之间“装配线”的做法:将任务分给ETL和可视化工具进行处理，而是将任务有机地结合起来。 其主要研究发现即：简单方法驱动有效分析。使用简单集成工具解决方案的企业的收入、营业利润及数据的逐年增长率比普通企业要高一倍，这类企业通过
电子科技大学互联网科学中心主任、《大数据时代》中文翻译者周涛认为，企业有没有“大数据”能力，分析报告是否包含“大数据”成分，要看是否具备两个特征：一是数据本身要具有一定规模，肯定不同于以前社会科学控制实验中几十几百人的规模；二是数据分析结果要能够提供深刻洞见，不是简单的统计分析，譬如“某社交网络1000万用户中45%是男性”、“全国春运最热航线是北京到上海”，这些都不是“大数据”。 近年来，从技术界走出来的“大数据”逐渐受到社会各界的高度关注，在社会管理、企业营销、青年就业创业等方面都发挥出很大作用。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是
下面请看详细介绍： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元
其实所谓“要素”不一定是项目执行过程中的关键点，这其中也包含了执行人的要素，毕竟所有项目的实施都是以人为发起点，然后以事件作为驱动，所以项目中最难把控的就是人的风险。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
之前分享了关于数据中台建设之思考和关于中台建设之思考，数据中台建设要考虑三个方面，一是前沿IT技术之储备，二是对业务的掌握程度，三是数据建模方法。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 一 Hadoop Hadoo
在大数据，数据分析，商务智能等概念日益火热的今天，仅仅只会用Excel处理表格是远远不够的。今天介绍商务智能分析的一大利器——Power BIDesktop
在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ;
<数据猿导读> Salesforce宣布收购营销数据公司Krux；丰田宝马共同投资大数据公司Nauto；移动服务解决方案供应商“博智信息”拟新三板挂牌上市……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据
商业智能也可以称为BI，其目的是通过各种数据收集，集成和挖掘来帮助企业更好地进行数据分析，并找出有利于企业发展的信息，可以体现为营业额的增长和利润的增长等。商业智能一词起源于国外，目前中国有许多公司也在开发BI软件。例如像亿信华辰这样的BI供应商，已经在BI行业中深耕了十多年。
近些年来，总有媒体报道，中国在养老、医疗、教育各个行业出现的巨大的人力需求缺口，2017年左右，中国的“光棍危机”开始爆发，小编希望能够通过数据分析的方式搞清楚产生这系列问题的原因。
这个问题在我一开始接触PowerBI的时候就在思考，进过大量实践，略有所得，分享记录如下。表面上都是PBIX文件，但生产它们的过程却完全不同，有的完全是乱做瞎做的，而有的则是通过标准化的方式逐步推进完成的。
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
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