如今，许多的商业机构每天都可以获取大量的基础数据，即使一个触摸屏或是某一个显示终端处理过的订单、某一笔会计业务，我们都不能忽视其数据的意义。对于大型的零售公司、网络的销售卖家等商业机构，搜集数据的目的不仅是利用这些数据来改善商业目标，然而，如何有效的使用这些数据，也需要由专业研究人员来完成。数据挖掘（data mining）是研究从非常大的数据库中开发出有用的决策信息的方法。一般是指从大量的数据中
转载
2023-09-01 22:57:30
83阅读
-作者：Chandan Goopta 当前社会，说“数据就是金钱”是一点都不为过的。 在我们向一个基于app的世界转变时，数据发生了指数级的增长。然而，这些数据大部分都是松散的，是非结构化的，为了把它们提炼并构建为一种易懂和易用的形式，数据挖掘应运而生。现在我们可以看到许多利用人工智能，机器学习等提取数据的技术进行数据挖掘的工具。 这里特意推荐六种强大的开源数据挖掘工具：1.RapidMiner(
转载
2023-06-08 16:50:33
83阅读
随着大数据发展越来越火热，商业智能这些年来伴随着大数据进入到火热的阶段，商业智能与此同时也迎来了爆发，更是出现了很多bi分析工具，不少的企业在选择的时候就是因为缺乏一定的了解，也并不知道应该怎么样来作出选择，那么在对于市面上比较主流的一些产品进行了分析之后，相信大家也能够知道到底应该怎么作出选择。1. Power BI，综合评分：7.00分这也是比较主流的一款bi分析工具，来自于微软公司，在办公软
转载
2023-07-14 19:23:52
64阅读
最近发现很多人讨论BI数据分析，今天给大家全面介绍下BI数据分析相关的信息。首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？（1）战略目标的实现情况BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者
转载
2023-08-01 16:20:41
93阅读
数据挖掘是数据分析的重要手段，而数据分析本身除了数据挖掘以外，也有普通计算加减乘除，在多维多视角基础上来统计，看看指标结果、指标趋势、占比、同比环比等等，这也是一种数据分析。但是谈到业务分析的时候，情况就比上述又要复杂很多。首先业务分析是BI的最直接手段，BI通过业务分析来实现商业智能，那么业务分析和数据分析有啥区别和关系呢？举个例子，某企业销售强弱不均，客户需要知道原因。通常会直接多维统计各大
转载
2023-11-19 22:05:16
75阅读
微博的诞生、云计算、物联网、移动互联网等各种爆炸式数据，给商业智能的蓬勃发展提供了良好的“大数据”环境。大数据为BI带来了海量数据。对挖掘来说，大数据量要更容易对比.抢夺大数据市场，需要具备一定的实力，报表的呈现和简易分析只是停留在“B”的阶段，要想达到“I”的阶段，必须要结合整个大环境、大行业的数据来判断分析并给出真正有价值的信息和决策建议，这取决于你能拿到多广多深的数据和你的数据挖掘分析以及建
转载
2023-07-31 00:54:49
54阅读
商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM商业智能BI(Business Intelligence) 。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程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。数据仓库DW(Data Warehouse) 。它可以说是 BI 这个房子的地基，搭建好 DW 这个地基之后，才
原创
2021-03-02 20:24:05
569阅读
点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包 整个系统生命周期是以项目规划作为起点的，这个阶段需要做的是:评估组织本身是否具备实施商业智能的条件，确定系统的规模和范围，规划各种资源并启动项日。 第二步是进行企业需求定义。一个商业智能项目的成功不是取决于技术，而是取决于它是否
转载
2023-08-10 12:59:23
173阅读
随着很多企业规模越来越大，逐步健全了ERP、POS、CRM、OA等IT系统，沉淀了海量的数据资源，如果还是从单一系统来看数据，对于最高决策层来说，就很难全局了解整个公司的整体运营情况，这时，企业对BI的需求就应运而生。BI是一个复杂的系统，涉及到技术的方方面面，而对于企业要实现的功能来说，主要包括数据集成、数据可视化、数据分析等功能。国外的BI厂商更倾向于做BI功能中的某一点，比如专门做可视化，而
转载
2023-07-13 17:32:22
383阅读
Rattle是一个免费的开源数据挖掘工具，它集合数据挖掘、数据可视化为一体的工具。
原创
2021-06-09 17:29:51
1167阅读
文章目录1. 独立数据集市架构2. 辐射状企业信息工厂Inmon架构范式建模维度建模3. 混合辐射状架构与Kimball架构4. 其他大数据平台架构Lambda、Kappa、SMACK 目前，经过长时间的演进，各种数仓架构之间的区别变得越来越小，且不论哪种数仓架构，都会涉及维度建模。下面是几种常见的数仓架构。 1. 独立数据集市架构 如图，独立数据集市以部门为单位来构建，不需要考虑企业
转载
2023-08-16 18:53:03
110阅读
数据挖掘数据挖掘是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
转载
2023-09-28 13:42:37
355阅读
一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
原创
2022-03-08 14:33:39
995阅读
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
转载
2023-08-24 20:46:43
306阅读
目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
转载
2023-08-13 21:36:41
432阅读
数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
转载
2023-11-22 16:10:24
506阅读
教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
转载
2023-08-14 16:52:38
589阅读
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。 ——百度百科 文章目录前言一、痛点梳理二、案例分享（一）获取BI系统用户访问日志（二）设计开发DWD（三）设计ADS（四）可视化样例总结 前言分析BI系统的用户访问数据分析报表设计开发流程及个人的思考，供各位小伙伴参
转载
2023-11-09 00:13:26
114阅读
BI工具是怎么演变的？自从80年代末，90年代初以来，随着个人电脑的逐渐普及，以及互联网的出现，数据量爆炸的时代真正来临。在数聚股份看来，也正是此时，商务智能和数据分析软件开始崭露头角。九十年代叱咤风云的四驾马车，创建于法国的BusinessObjects (简称BO), 创建于加拿大的Cognos, 由Oracle销售负责人Tom Siebel创建的BIEE（前身Siebel CRM), 以
转载
2024-01-13 14:11:19
77阅读
导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。然而，数据的数量（体积）、复杂性（多样性）以及收集和处理的速率（速度）对于人类来说都太大了，无法进行独立分析。因此，尽管大数据的规模性和多样性给数据分析带来了
转载
2023-06-13 23:03:21
217阅读
