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 Loadi
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2023-09-17 11:08:43
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随着互联网和物联网技术的快速发展，我们的社会正变得越来越数字化。大数据作为一种新兴技术，不仅能够帮助企业提高生产力，还可以为政府和社会带来很多好处。 首先，大数据可以帮助企业进行市场分析。在传统的市场研究中，人们通常需要进行大量的调查和统计，来获取关于市场的信息。而在大数据时代，企业可以通过分析海量的数据，了解消费者的需求和偏好，以及竞争对手的情况，从而更好地制定市场策略。其次，大数据还
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2023-11-12 11:51:19
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1 |大数据分析决策平台（南阳市IT大赛二等奖作品）
2 Ø开发时间：2017/10 – 2017/12
3 Ø主要算法：SVM算法 + 皮尔森相关系数 + 支持向量机分类算法 + 迭代学习
4 Ø项目描述：该系统借助学生的校园生活大数据，分析学生是否在校、成绩是否合格、心理是否孤单、在经济上是否需要资助。模块主要划分为：位置判断、成绩预测、心理分析、奖学金预测。采用SVM算法，利用皮尔森相
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2024-02-05 15:56:23
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1.背景介绍大数据智能决策系统架构是一种利用大数据技术来支持企业和组织在面临复杂、不确定和高风险的决策环境下，实现智
原创
2023-12-27 10:11:04
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一、什么是大数据 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 二、大数据的基本特征 数
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2024-01-01 06:27:51
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大数据时代的来临，对于企业而言，既是机遇又是挑战。现阶段，大数据已经渗入到企业管理的方方面面，可以预见，企业即将迎来一场数据化管理变革。那么，大数据对企业管理决策有哪些重要影响？企业日后如何有效运用大数据为决策过程服务呢？ 一、大数据在企业管理决策中的应用优势大数据在企业管理决策中具有显著的应用优势：第一，有助于提升决策效率，大数据平台拥有实时采集数据资源的功能，并可基于对海量数据的快速
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2023-12-28 06:38:16
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决策树／判定树：是一个类似于流程图的树结构，其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。熵（entropy）概念：信息量的度量就等于不确定性的多少。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常不确定的事情，需要了解大量的信息。变量的不确定性越大，熵也就越大。决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督
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2023-11-16 19:34:52
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可视化大数据数据决策分析 In today’s time, data visualization has become a significant part of the success story of an organization. With the help of right techniques, visualizing data can reveal insights
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2023-12-08 16:11:39
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这是一个很多人都比较关心的问题，作为一名计算机领域的科研、教育工作者，我来回答一下。首先，当前大数据技术正处在落地应用的初期，目前除了互联网领域之外，传统行业领域还没有开始大面积应用大数据技术，但是在工业互联网的推动下，目前大量的企业已经开始了上云计划，企业上云之后，大数据技术将逐渐开始落地应用，大数据与普通人的关联也会越来越多。从当前大数据的落地应用情况来看，目前与互联网相关的业务或多或少都在应
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2024-01-31 10:02:42
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大数据是指数据量巨大、来源多样、结构复杂、变化快速、价值密度低的数据。数据量的快速增长是大数据的本质特征，这些数据的来源包括社交媒体、物联网设备、数字化的文本、图片、视频等。大数据不仅仅是数据的数量，更是对数据的分析和利用。大数据技术通过数据挖掘、机器学习、人工智能等方法，对这些数据进行分析和挖掘，从中提取出有价值的信息和模式，为决策提供科学依据。大数据技术的应用大数据技术的应用广泛，下面分几个领
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2023-11-30 10:46:59
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一、什么是数据决策？广义上讲，数据决策系统是企业的信息系统，用来支持各部门的数据分析需求，对数据进行深度挖掘，发现潜在价值与风险。企业建设了数据辅助决策系统，可以大大提升了IT辅助决策的能力，降低了企业运营和沟通成本。二、数据决策对企业而言有何重要意义？数据在决策中的重要性在于一致性和持续增长。它能帮助公司创造新的业务机会，获得更多收入，预测未来趋势，优化当前的运营状况，并产生可操作的见解。数字世
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2024-01-15 22:09:36
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大数据的应用需求，是新的大数据技术开发的源泉。在不久的将来，也许很多原来单纯依靠人类自身判断力的领域应用，最终都将被计算机系统的数据分析和数据挖掘功能，所普遍改变甚至取代。在大数据时代下，随着大数据价值的凸显，大数据的应用也逐渐深入，各行各业都离不开大数据，大数据的决策、应用与开发，对社会的发展产生深刻影响。 大数据决策：成为一种新的决策方式 依据大数据进行决策，从数据中获取价
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2024-01-08 19:58:36
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交易风控体系之智能决策 一、大数据交易风控 大数据交易风控即大数据交易风险控制，是指通过运用规则策略和模型算法相结合的方法对借款人的在线交易行为进行实时风险控制和风险提示。其中以智能决策引擎和风险侦测为核心，辅以知识图谱、设备指纹、模型在线服务和三方数据网关等系统，共同构成大数据风控体系。 二、风控体系架构 三、决策模型 1、规则&nb
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2023-06-09 14:34:40
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商业智能不是现在才被发明的词汇，早在上个世纪的九十年代就由加特纳集团所提出。当时，加特纳集团认为的商业智能就是需要用描述一系列数据概念的方法，通过某种在事实上的支持系统来帮助商业企业制定一些决策。从本质上说，商业智能技术果真能得到应用，它能实现对商业企业所具有的一些大数据进行分析，从而从这些大数据中得到有价值的数据信息。 商业智能还有一种叫法，那就是商务智能。商业智能的本质是对某种事物间
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2023-10-23 21:41:21
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# 商务大数据总体架构实现指南
随着大数据技术的迅猛发展，建立一套有效的商务大数据总体架构已成为企业获取竞争优势的关键。本文旨在为刚入行的小白提供一套完整的指南，帮助其理解和实现商务大数据总体架构的流程、代码示例及逻辑结构。
## 一、整体流程
为了提供更清晰的指引，以下表格展示了实现商务大数据总体架构的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-09-25 06:47:46
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一、概念： · 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据。因为数据量太大，你没办法使用，你需要从中抓取出有价值的内容或你想要的数据，这就是大数据应用。 老程序都知道，我们做企业级的项目（数据库项目）时，都会有数据的存储，而且会做出很
大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”大数据的意义第一次工业革命：煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志；第二次工业革命：石油为基础，内燃机和电信技术为标志；第三次工业革命：核能基础，互联网技术为标志；第四次工业革命：可再生能源为基础，数据和内容作为互联网的核心为标志。大数据的类型1、传统企业数据：包括CRM systems的消费者数据，传统的ER
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2024-01-28 00:09:39
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1、精准智能营销市场竞争迫使企业由规模型发展向规模效益型发展转型；电子商务、金融、保险、通讯等运营商的经营模式从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化；大众化营销已经失去了其优势；基于客户信息、客户价值和行为，深入数据分析的洞察力营销、精确化营销的理念逐渐被各大运营商所接受，并渴望通过从数据中挖掘价值来减少营销成本、提高营销效益。依托数据挖掘技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度
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2024-01-04 19:14:55
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大数据是指海量的、多样化的、高速增长的数据集合，这些数据集合可以通过计算机技术进行分析和处理，从而提供有价值的信息和洞见。随着互联网和物联网的发展，大数据已经成为了各个领域的重要资源，对于企业、政府和个人都具有重要的意义。一、大数据的应用领域商业领域在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略。例如，通过分析消费者的购买历史和浏览记录，企业可以预测消费者的
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2023-09-22 12:31:53
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在当今数据驱动的时代，“大数据分析辅助决策”已成为企业战略制定和运营管理中的重要组成部分。通过对海量数据的分析，企业能够更精准地把握市场趋势，优化资源配置，提高决策效率。本文将围绕大数据分析辅助决策展开深入探讨，从技术定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及生态扩展等多个方面，系统梳理这一领域内的关键因素和实际应用。
### 技术定位
在理解大数据分析辅助决策之前，首先需要明确其在技术层
