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1、Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級,第三級,第四級,第五級,*,第,6,章 數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能技術(shù),6.1,商務(wù)智能概述,6.1.1,商務(wù)智能技術(shù)的發(fā)展,商務(wù)智能的定義,商務(wù)智能是指透過資料的萃取、整合及分析，支持決策過程的技術(shù)和商業(yè)處理流程，其目的是為了使使用者能在決策的時候，盡可能得到更好的協(xié)助。,商務(wù)智能是運用數(shù)據(jù)倉庫、在線分析

2、和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來處理和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)，它允許用戶查詢和分析數(shù)據(jù)庫，進而得出影響商業(yè)活動的關(guān)鍵因素，幫助用戶做出更好、更合理的決策。,6.1,商務(wù)智能概述（續(xù)）,6.1.1,商務(wù)智能技術(shù)的發(fā)展（續(xù)）,商務(wù)智能的定義（續(xù)）,商務(wù)智能是通過利用多個數(shù)據(jù)源的信息以及應(yīng)用經(jīng)驗和假設(shè)，來促進對企業(yè)動態(tài)性的準(zhǔn)確理解，以便提高企業(yè)決策能力的一組概念、方法和過程的集合。,商務(wù)智能是通過獲取與各個主題相關(guān)的高質(zhì)量和有意義的信息來幫助人們分析信息、得出結(jié)論、形成假設(shè)的過程。,6.1,商務(wù)智能概述（續(xù)）,6.1.2,商務(wù)智能與管理決策,商務(wù)智能技術(shù)能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)信息收集和處理的自動化，以降低運營成本；,商務(wù)智能

3、能夠幫助企業(yè)真實地分析財務(wù)狀況和盈利水平，規(guī)范企業(yè)的業(yè)務(wù)行為和管理行為，使企業(yè)的管理決策實現(xiàn)由人為經(jīng)驗型到科學(xué)決策型轉(zhuǎn)變；,6.1,商務(wù)智能概述（續(xù)）,6.1.2,商務(wù)智能與管理決策（續(xù)）,使用商務(wù)智能可以使企業(yè)深入了解自己的客戶并保持穩(wěn)定的客戶群；,商務(wù)智能的引人可以幫助企業(yè)整合這些集成應(yīng)用系統(tǒng)，使這些相對獨立、各自為戰(zhàn)的系統(tǒng)發(fā)揮更大的作用，使數(shù)據(jù)信息得到更有效的利用。,6.1,商務(wù)智能概述（續(xù)）,6.1.3,商務(wù)智能的大眾化,6.1,商務(wù)智能概述（續(xù)）,6.1.3,商務(wù)智能的大眾化,6.1,商務(wù)智能概述（續(xù)）,6.1.3,商務(wù)智能的大眾化,紐約時報,是美國新聞界的領(lǐng)頭羊和風(fēng)向標(biāo)。在,IT,

4、技術(shù)的應(yīng)用方面，它不惜重金。,2009,年，其,IT,研發(fā)部門宣布，將圍繞實時分析、智能預(yù)測和用戶互動三大,IT,技術(shù)來提高新聞發(fā)布和時事分析的質(zhì)量。這三大技術(shù)，都在不同程度上涉及到商務(wù)智能。,6.2,商務(wù)智能過程,6.2.1,知識發(fā)現(xiàn),知識發(fā)現(xiàn)的特征,知識模式是使用一種形式化語言來進行的表達，表達描述了事實集合的子集中的一種顯著的事實。,通過某種知識發(fā)現(xiàn)方法得到一個顧客細分的結(jié)果子集為,41,歲顧客，,42,歲顧客，,48,歲顧客，,43,歲顧客，,64,歲顧客,，可以歸納為“,40,歲之上的顧客”或者“中年以上的顧客”等。,知識發(fā)現(xiàn)強調(diào)模式的有效性、新穎性、潛在有用性以及最終能被理解。,6

5、.2,商務(wù)智能過程（續(xù)）,6.2.2,知識發(fā)現(xiàn)過程,1,、理解所要進行研究的領(lǐng)域、與之相關(guān)的以前的知識、以及用戶的目標(biāo)；,2,、創(chuàng)建,/,選擇目標(biāo)數(shù)據(jù)集合；,3,、數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理；,4,、數(shù)據(jù)縮減和投影；,5,、選定數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)；,6,、選擇數(shù)據(jù)挖掘算法；,7,、數(shù)據(jù)挖掘過程；,8,、對挖掘出來的模式進行解釋；,9,、完善和鞏固所發(fā)現(xiàn)的知識。,6.2,商務(wù)智能過,程,程（續(xù)）,知識表達形,式,式與數(shù)據(jù)挖,掘,掘,數(shù)據(jù)挖掘方,法,法,分類分析,例如信用卡,用,用戶可以分,為,為按時還款,客,客戶和拖欠,還,還款客戶等,。,。,回歸分析,根據(jù)歷年的,勞,勞動力水平,，,，總投資等,因,因變量來回

6、,歸,歸得到與,GDP,有關(guān)的回歸,模,模型方程，,進,進一步用以,預(yù),預(yù)測。,關(guān)聯(lián)規(guī)則,如“年輕顧,客,客會購買,Levis,牛仔褲”，,“,“購買,信息系統(tǒng),一書的顧客,經(jīng),經(jīng)常會購買,C,語言,一書”。,聚類分析,將相似的對,象,象聚集在一,起,起的一種分,析,析方法。,6.2,商務(wù)智能過,程,程（續(xù)）,數(shù)據(jù)預(yù)處理,（,1,）數(shù)據(jù)集整,理,理,將相關(guān)的數(shù),據(jù),據(jù)都整理在,一,一個或多個,二,二維表中；,注意數(shù)據(jù)的,一,一致性以及,完,完整性。,（,2,）數(shù)據(jù)采樣,通過隨機采,樣,樣等方法從,海,海量數(shù)據(jù)中,抽,抽取少量的,記,記錄；,采樣只能在,記,記錄維度上,，,，而不能在,屬,屬性維

7、度上,。,。,（,3,）數(shù)據(jù)清洗,將不必要的,屬,屬性剔除；,修正或刪除,有,有明顯錯誤,和,和沖突的數(shù),據(jù),據(jù)；,識別異常值,。,。,6.2,商務(wù)智能過,程,程（續(xù)）,數(shù)據(jù)預(yù)處理,（,（續(xù)）,（,4,）缺失數(shù)據(jù),處,處理,缺失值指的,是,是應(yīng)該有但,卻,卻沒有的數(shù),據(jù),據(jù)；,采用該屬性,的,的平均值或,是,是眾數(shù)替代,；,；,采取回歸或,神,神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),等,等技術(shù)來進,行,行計算和預(yù),測,測相應(yīng)的數(shù),值,值；,利用軟計算,方,方法來處理,缺,缺失值。,（,5,）初步統(tǒng)計,分,分析,描述均值，,中,中位數(shù)，眾,數(shù),數(shù)，最大值,，,，最小值，,標(biāo),標(biāo)準(zhǔn)差，數(shù),據(jù),據(jù)個數(shù)；,兩兩相關(guān)系,數(shù),數(shù)、數(shù)

8、據(jù)直,方,方圖等。,6.3,數(shù)據(jù)挖掘方,法,法,分類,分類分析是,對,對對象的特,征,征進行分析,，,，并將之歸,類,類到已定義,類,類中。,分類分析的,過,過程,首先，基于,訓(xùn),訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,，,，采用分類,算,算法來構(gòu)造,分,分類器；,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,指,指一個已有,的,的數(shù)據(jù)集，,其,其中每條記,錄,錄都已經(jīng)屬,于,于一個已知,的,的類別中。,其次，使用,分,分類器對新,數(shù),數(shù)據(jù)集進行,分,分類。,6.3,數(shù)據(jù)挖掘方,法,法（續(xù)）,分類（續(xù)）,分類分析的,評,評估標(biāo)準(zhǔn),速度：即生,成,成和使用分,類,類器的計算,花,花費；,魯棒性：即,給,給定噪音數(shù),據(jù),據(jù)，分類器,能,能夠正確預(yù),測,測的能

9、力；,可伸縮性：,即,即在大量數(shù),據(jù),據(jù)規(guī)模時，,有,有效構(gòu)造分,類,類器的能力,；,；,可解釋性：,及,及通過訓(xùn)練,得,得到的分類,器,器可理解和,被,被解釋的層,次,次和水平。,6.3,數(shù)據(jù)挖掘方,法,法（續(xù)）,聚類,聚類分析是,將,將一個數(shù)據(jù),對,對象的集合,按,按照某種標(biāo),準(zhǔn),準(zhǔn)進行劃分,，,，但是要劃,分,分的類是未,知,知的。,一個聚類內(nèi),部,部的數(shù)據(jù)對,象,象按照該標(biāo),準(zhǔn),準(zhǔn)具有極高,的,的相似性，,而,而類與類之,間,間的數(shù)據(jù)對,象,象的相似性,很,很低。如,貓,貓和狗、動,物,物和植物。,聚類分析軟,件,件：,SPSS,、,SAS,等。,6.3,數(shù)據(jù)挖掘方,法,法（續(xù)）,聚類

10、（續(xù)）,聚類的局限,性,性,對數(shù)據(jù)要求,嚴(yán),嚴(yán)，要聚類,結(jié),結(jié)果要明確,，,，就需分離,度,度很好的數(shù),據(jù),據(jù)。,所有聚類方,法,法分析的僅,是,是簡單的一,對,對一的關(guān)系,，,，可能忽視,商,商務(wù)和經(jīng)濟,系,系統(tǒng)多因素,和,和非線性的,特,特點。,6.3,數(shù)據(jù)挖掘方,法,法（續(xù)）,關(guān)聯(lián)規(guī)則,大規(guī)?？蛻?交,交易數(shù)據(jù)庫,中,中會存在著,數(shù),數(shù)據(jù)項之間,所,所潛在的相,互,互關(guān)系的知,識,識模式。,如“年輕顧,客,客會購買,Levis,牛仔褲”，,“,“購買,信息系統(tǒng),一書的顧客,經(jīng),經(jīng)常會購買,C,語言,一書”等。,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖,掘,掘已經(jīng)成為,商,商務(wù)智能中,引,引人注目且,發(fā),發(fā)展相當(dāng)迅,速

11、,速的分支。,6.4,復(fù)雜類型數(shù),據(jù),據(jù)挖掘,空間數(shù)據(jù)挖,掘,掘,空間數(shù)據(jù)包,括,括：地圖，,遙,遙感圖片，,醫(yī),醫(yī)學(xué)圖像等,。,。,空間數(shù)據(jù)的,特,特點,包括距離、,位,位置、色塊,、,、氣溫等信,息,息。,通常,按,按照,復(fù),復(fù)雜,、,、多,維,維的,空,空間,索,索引,結(jié),結(jié)構(gòu),組,組織,數(shù),數(shù)據(jù),。,。,6.4,復(fù)雜,類,類型,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,（,（續(xù),）,）,空間,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,（,（續(xù),）,）,空間,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,是,是指,對,對空,間,間中,非,非顯,式,式存,在,在的,知,知識,、,、空,間,間關(guān),系,系或,其,其他,有,有意,義,義的,模,模式,等,等進,行,

12、行提,取,取，,需,需要,綜,綜合,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,與,與空,間,間數(shù),據(jù),據(jù)庫,技,技術(shù),。,。,例如,，,，通,過,過對,地,地質(zhì),斷,斷裂,帶,帶應(yīng),力,力分,析,析可,以,以推,斷,斷出,哪,哪些,地,地方,近,近期,發(fā),發(fā)生,地,地震,的,的概,率,率較,高,高，,這,這個,挖,挖掘,過,過程,中,中，,不,不但,需,需要,對,對地,址,址斷,裂,裂帶,的,的地,理,理位,置,置數(shù),據(jù),據(jù)進,行,行處,理,理，,還,還需,要,要結(jié),合,合地,震,震歷,史,史數(shù),據(jù),據(jù)和,時,時間,數(shù),數(shù)據(jù),進,進行,挖,挖掘,。,。,6.4,復(fù)雜,類,類型,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,（,（續(xù),）,）,

13、多媒,體,體數(shù),據(jù),據(jù)挖,掘,掘,多媒,體,體數(shù),據(jù),據(jù)包,括,括：,音,音頻,數(shù),數(shù)據(jù),、,、視,頻,頻數(shù),據(jù),據(jù)、,圖,圖像,數(shù),數(shù)據(jù),等,等。,典型,的,的多,媒,媒體,數(shù),數(shù)據(jù),庫,庫系,統(tǒng),統(tǒng)包,括,括,GoogleEarth,，百,度,度圖,像,像，,人,人類,基,基因,數(shù),數(shù)據(jù),庫,庫等,。,。,如在,反,反恐,檔,檔案,和,和追,蹤,蹤系,統(tǒng),統(tǒng)中,，,，應(yīng),用,用恐,怖,怖份,子,子圖,像,像查,詢,詢和,搜,搜索,，,，音,頻,頻匹,配,配與,語,語音,識,識別,等,等方,面,面。,6.4,復(fù)雜,類,類型,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,（,（續(xù),）,）,時序,數(shù),數(shù)據(jù),和,和序,列,

14、列數(shù),據(jù),據(jù)挖,掘,掘,時序,數(shù),數(shù)據(jù),庫,庫是,指,指由,隨,隨時,間,間變,化,化的,序,序列,值,值或,事,事件,組,組成,的,的數(shù),據(jù),據(jù)庫,，,，即,每,每個,數(shù),數(shù)據(jù),對,對象,都,都有,一,一個,相,相應(yīng),的,的時,間,間屬,性,性值,。,。如,，,，股,票,票市,場,場的,每,每日,行,行情,等,等。,時序,數(shù),數(shù)據(jù),庫,庫和,序,序列,數(shù),數(shù)據(jù),庫,庫挖,掘,掘的,主,主要,內(nèi),內(nèi)容,包,包括,趨,趨勢,分,分析,，,，相,似,似性,搜,搜索,以,以及,序,序列,模,模式,挖,挖掘,。,。,6.4,復(fù)雜,類,類型,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,（,（續(xù),）,）,文本,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘

15、,文本,數(shù),數(shù)據(jù),來,來自,各,各種,數(shù),數(shù)據(jù),源,源，,如,如新,聞,聞文,章,章、,研,研究,論,論文,、,、電,子,子書,籍,籍、,電,電子,郵,郵件,和,和,Web,頁面,等,等。,文本,數(shù),數(shù)據(jù),庫,庫中,存,存儲,最,最多,的,的數(shù),據(jù),據(jù)是,半,半結(jié),構(gòu),構(gòu)化,數(shù),數(shù)據(jù),，,，它,既,既不,是,是完,全,全結(jié),構(gòu),構(gòu)化,的,的也,不,不是,完,完全,無,無結(jié),構(gòu),構(gòu)。,例如,，,，一,個,個電,子,子郵,件,件中,即,即包,括,括標(biāo),題,題、,作,作者,、,、出,版,版日,期,期、,長,長度,和,和時,間,間等,結(jié),結(jié)構(gòu),化,化數(shù),據(jù),據(jù)，,也,也會,包,包含,大,大量,非,非結(jié)

16、,構(gòu),構(gòu)化,數(shù),數(shù)據(jù),內(nèi),內(nèi)容,，,，如,內(nèi),內(nèi)容,文,文本,和,和摘,要,要等,。,。,Google,和百,度,度搜,索,索引,擎,擎就,是,是典,型,型的,文,文本,挖,挖掘,的,的系,統(tǒng),統(tǒng)應(yīng),用,用。,6.4,復(fù)雜,類,類型,數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,（,（續(xù),）,）,網(wǎng)絡(luò),挖,挖掘,網(wǎng)絡(luò),數(shù),數(shù)據(jù),特,特點,：,：復(fù),雜,雜性,更,更大,，,，網(wǎng),絡(luò),絡(luò)數(shù),據(jù),據(jù)具,有,有極,強,強的,動,動態(tài),性,性，,用,用戶,需,需求,多,多種,多,多樣,。,。,網(wǎng)絡(luò),數(shù),數(shù)據(jù),挖,挖掘,應(yīng),應(yīng)用,網(wǎng)頁,有,有效,排,排序,鏈接,結(jié),結(jié)構(gòu),挖,挖掘,Web,文檔,的,的自,動,動分,類,類和,組,組織,Web,記錄,挖,挖掘,6.5,商務(wù),智,智能,應(yīng),應(yīng)用,與,與發(fā),展,展趨,勢,勢,商務(wù),智,智能,的,的決,策,策考,量,量,應(yīng)用,商,商務(wù),智,智能,需,需要,考,考慮,的,的因,素,素,要根,據(jù),據(jù)企,業(yè),業(yè)自,身,身的,特,特點,考,考慮,是,是否,應(yīng),應(yīng)用,商,商務(wù),智,智能,技,技術(shù),，,，以,及,及構(gòu),建,建怎,樣,樣的,商,商務(wù),智,智能,系,系統(tǒng),，,，切,忌,忌盲,目,目