商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM 三者之间的关系：百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能，他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中，通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。商业智能的英文是 Business Intelligence，缩写是 BI。相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过
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2024-01-02 16:22:03
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商业智能的发展，顺应了大数据时代高速发展的风口。商业智能在企业中的应用也越来越广泛，传统的企业竞争也从工艺转变成了信息的竞争。在这其中，数据挖掘起到了举足轻重的作用，数据挖掘的强弱，决定着企业掌握数据的多少，因此，在商业智能的应用中，数据挖掘也被单独列出，作为一个重点去发掘。下面我将介绍有关数据挖掘的信息，带你走进数据挖掘的世界。数据挖掘数据挖掘，是一个注重寻找数据变化趋势的一个过程，运用数学的思
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2023-10-25 12:32:36
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一、什么是数据挖掘数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息，然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢？实际上，数据挖掘就是智能化的数据分析，它们的目标都是一样的。但是，又有很大的区别。 传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系，数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样，传统的数据分析采
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2023-10-16 10:05:32
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商务智能-数据仓库-数据挖掘商务智能：是通过对大量的数据进行自动地加工、处理、分析，实现数据向信息，信息向知识的转换，并将知识应用与决策的一系列过程的技术。从某种方面来说，商务智能是一种解决方案。数据仓库：是一个环境，而不是一件产品，提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据
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2023-06-09 15:09:57
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介绍：通过逻辑回归算法，解决kaggle网站上的泰坦尼克生存情况预测问题，准确率在80%左右。一、提出问题什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？二、理解数据2.1 数据来源数据来自kaggle，为方便大家联习，已经上传至百度云，点击下载就即可。链接：https://pan.baidu.com/s/1N_rSAUxJRDm02wtWv4_jBQ 提取码：g474 2.2 导入数据 #忽
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2024-09-07 20:00:59
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Menu基本概念规则度量：支持度和置信度频繁项集、闭项集基本概念由事务数据库挖掘单维布尔关联规则Apriori算法原理例子挖掘频繁项集的模式增长方法挖掘闭模式和极大模式 基本概念规则度量：支持度和置信度频繁项集、闭项集基本概念项的集合称为项集K项集：包含k个项的集合{牛奶，面包，黄油}是个3项集 项集的出现频度是指包含项集的事务数如果项集的出现频度大于（最小支持度×D中的事务总 数），则称该项
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2023-08-11 13:35:33
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引言 在电子商务领域，通过Web数据挖掘，不仅可以从大量多种多样信息的Web页面中提取出我们需要的有用的知识，还可以得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识，用以改进Web服务设计。更重要的是，通过对用户特征的理解和分析，如对用户访问行为、频度、内容等的分折，提取出用户的特征，从而为用户定制个性化的界面，有助于开展有针对性的电子商务活动。[1][2] 1．We
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2024-01-05 23:13:48
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1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有
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2020-01-06 15:02:00
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在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的。我们必须对这种模型做出一定的反应，并采取行动，最后将有用的数据转换成信息，信息变成行动，行动转换成价值。这个就是数据挖掘在商业应用上的一个完整的流程。下面给出一个完整数据挖掘过程的四个步骤：1、鉴别商业问题2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息。3、根据信
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2023-09-17 13:54:53
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# 数据挖掘与商务智能入门指南
数据挖掘（Data Mining）和商务智能（Business Intelligence, BI）是现代企业数据分析的重要组成部分。作为一名新手开发者，了解整个流程并逐步掌握相关技能至关重要。本文将为你详细介绍实现数据挖掘和商务智能的流程及步骤。
## 实现流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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一、数据挖掘定义数据挖掘作用：描述过去、预测未来、评估，是商业智能（BI）一个重要应用方向。 **商业智能（BI）**是指通过对行业认知、经验、结合数学、管理、市场营销等理论，利用软件、算法（如：神经网络、遗传算法、聚类、客户细分等）对企业数据、业务、市场进行分析及预测，以图表、数据分析报告等形式给企业决策、市场营销、业务拓展、信息运营等做支撑工作。即商业智能（BI）=数据+人+工具+算法+知识+
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2023-06-08 16:46:30
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摘要: 什么是商业智能（Business Intelligence）数据挖掘的最终目的是要实现数据的价值，而商业智能是在企业中实现数据价值的最佳方式之一。商业智能（Business Intelligence，简 称BI）的概念最早是Gartner公司于1996年提 ...
什么是商业智能（Business Intelligence） 数据挖掘的最终目的是要实现数据的价值
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2023-09-05 09:42:14
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现状某社交游戏公司有一款游戏本月的销售额相比上月有所下滑，需要我们分析下滑的原因，并提升销售额。这个游戏的销售额之前一直保持增长，而这个月却下降了。从市场环境和游戏本身的状态来看，不太可能由于游戏本身内容导致，于是我们需要找出哪些用户产生差异导致销售额下降。
近两个月销售额数据
发现问题首先，我们需要知道本月和上月相比有哪些点不同。我们尝试进行下述假设。销售额减少的原因可能
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2023-12-25 15:51:02
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erp软件的对比泛普ERP与其它产品对比的优势1 使用人数与账号限制泛普erp所有版本不限人数，不限互相网局域网wifi无线网络使用，可自由实现远程办公，连锁经营出差在外，如同在同一个办公室。传统大品牌产品均有人数账号限制，按账号人数加收费用。泛普更合适2 实施、培训与售后服务费用泛普erp所有版本一次购买后无任何实施费、培训费，功能完善性的升级也是永久免费。传统产品有实施费，新旧版本一般不能无缝
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2024-02-19 21:03:22
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商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业...
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2021-07-20 16:32:26
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商务智能三大技术核心：数据仓库、在线联机多维分析、数据挖掘商务智能就是利用数据库存储，数据集成，数据分析技术，把海量的业务数据转化成为有价值的信息、知识，辅助管理者进行决策。数据是记录、描述和识别事物的符号，是按照一定规则排列、组合的物理符号，通过有意义的组合来表达现实世界中某种实体特征，是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。知识就是对信息内容进行的提炼、比较、挖掘、分析、判断、推论
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2023-11-08 22:10:08
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# 商务智能中的数据挖掘应用指南
在数据驱动的今天，商务智能（Business Intelligence，BI）正逐渐成为企业决策的核心。数据挖掘（Data Mining）作为商务智能的重要组成部分，能够帮助我们从大量的数据中提取出有价值的信息。在这篇文章中，我将教你如何实现商务智能中数据挖掘的应用，包括整个流程以及具体的代码实现。
## 数据挖掘过程概述
数据挖掘是一项系统性工作，通常包括
原创
2024-10-03 06:03:47
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BI软件 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
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2012-05-17 11:02:00
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商业智能实际上包含两个层次：第一个层次是在整合系统数据的基础上提供灵活的前端展现。第二个层次是数据库中的知识发现。知识发现的主要技术构成是数据挖掘。这种层次关系类比自然界中的普遍规律来理解，比如生态系统中的层次，食物链中的层次，软件架构的层次(MVC)等等。 一般，业务数据中的表的关系要基于关系数据库设计的范式，而数据仓库中的表不受关系数据库设计范式的约束。 在SQ
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2023-12-15 23:28:29
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第二篇：商业智能应用中的数据挖掘智能应用的平台在过去的二十年中，经济快速发展，组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而，拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此，商业智能需要进展到下一步——数据挖掘。数据挖掘能帮助您在浏览巨量数据的同时从中发现潜在有效的模式，并将这些模式应用于商业运营中。Microsoft SQL Server 2005分析服务中构建
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2023-06-09 15:33:04
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