商务智能期末复习提纲

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1、商务智能1、企业的新问题企业决策应当源于企业和行业的真实状况，真实状况来源于真实完整的数据如何有效将企业收集的数据转化为信息，并最终为企业决策所使用在数据爆炸和信息贫乏的前提下，需要解决信息的可访问性及时性表达格式完整性2、BI的目标a)决策支持（Decision-makingSupporting）b)改善信息访问（Informationaccess-improving）3、商务智能定义：访问、钻研、分析和挖掘数据获得启发和了解，从而提供更完善和更全面考虑的决策支持。——GartnerGroup商务智能是企业利用现代

2、信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。——《三位一体的商务智能：管理、技术与应用》4、数据抽取、转换和装载（ETL）的过程a)辨识与主题相关的原始数据i.有用的数据b)开发数据抽取策略i.正确和完整的数据c)将原始数据转换为目标规格d)将原始数据加载到预定目标区域5、数据仓库-数据管理存储，索引和备份不仅管理关系数据库中的数据而且管理数据立方体（DataCube）中的多

3、维数据（multi-dimensionaldata）6、数据仓库-数据访问l一种或多种访问数据仓库中的数据的方式l面向多种商业用户l行政管理人员l商务分析人员l操作经理l临时终端用户l其他l需要支持多种访问方式以及分析和展现工具l查询和报告工具l桌面OLAPl关系OLAPl多维OLAPl数据挖掘29/29l基于仪表盘和基于代理技术等方面的客户决策支持界面1、数据统计数据统计是将数据中含有的信息概括为统计值例如最大值、最小值、平均值等典型的数据统计方法关系分析要素分析回归分析2、数据挖掘数据挖掘就是对数据库（数据仓库）

4、中蕴涵的、未知的、非平凡的、有潜在应用价值的模式（规则）的提取用于发掘数据中隐藏的模式借鉴各种相关领域的理论和方法用于发现隐藏模式的算法既可以是自动进行，也可以在人工指导下完成构造数据仓库l明确需求l用户的主观分析需求l选择工具l数据抽取（dataextract）工具l数据清洗（datacleaning）工具l元数据(metadata)管理工具l数据分析工具(lookforpatterns)l数据挖掘工具(lookforhiddenpatterns)l数据展现工具l构建数据仓库操作型处理l也叫事务处理，是指对数据库的

5、日常联机访问操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为企业特定的应用服务的，所以也叫联机事务处理。lOn-LineTransactionProcessing（OLTP）l通常仅仅是对一个或一组记录的查询或修改；l查询简单，但执行频率高；l人们关心的是处理的响应时间、数据的安全性和完整性等指标。分析型处理l也叫做信息型处理，主要用于企业管理人员的决策分析，为制订企业的未来经营管理计划提供辅助决策信息。l需要对大量的事务型数据进行统计、归纳和分析；l需要访问大量的历史数据；l执行频率和对响应时间的要求都不高。-典

6、型的的分析型处理l决策支持系统(DSS--DecisionSupportSystem)29/29事务处理环境不适宜DSS应用的原因l在传统的以数据库为核心的事务处理环境中不适宜建立DSS等分析型应用，其原因主要有以下六条：l事务处理和分析处理的性能特性不同：用户每次操作处理的时间短，存取数据量小，但操作频率高，并发程度大。每次分析可能需要连续运行很长的时间，存取数据量大，但很少做这样的分析处理，也没有并发执行的要求。l数据集成问题：事务处理一般只需要与本部门业务有关的当前细节数据分析处理的数据可能来自多种不同的数据源

7、对于需要集成数据的DSS应用来说，在应用程序中对事务处理环境中的这些纷繁复杂的数据进行集成,将带来下述问题：大大加重程序员的负担重复计算极低的分析处理效率l数据的动态集成问题：集成数据必须以一定的周期进行刷新（即采用动态集成策略），但传统的事务处理环境并不具备动态集成的能力。l历史数据问题事务处理一般只需要当前数据分析处理更看重历史数据l数据的综合问题事务处理需要的是当前的细节性操作数据，而分析处理需要的往往是大量的总结性分析型数据，而非数据库中的细节性操作型数据。在分析前往往需要对细节数据进行不同程度的综合，传统的

8、事务处理系统不具备这种综合能力l数据的访问问题事务处理对于需要修改的数据必须实时‘更新’数据库分析处理不需要实时的‘更新’操作，但需要定时‘刷新’，数据的访问操作以“读”操作为主操作型数据和分析型数据特性操作型数据（DB）分析型数据（DW）定位面向应用的事务处理面向主题的数据分析DB设计E-R模型星型/雪花模型，数据立方体数据当前的、最新的历史