商务智能基础及应用

章节摘录

版权页：   插图：   3.6 OLAP与报表的关系 从商务智能系统的体系结构中，我们已经知道报表和OLAP是数据处理的两种不同技术。报表是指定数据的固定形态展现。报表的主要属性特征表现为：数据结构固定、数据表现样式固定、数据提取范围可以由浏览者临时通过报表参数进行控制，也可以预先固定（比如生产日报，既可以固定体现当天的生产数据，也可以由浏览者确定是要调阅某一指定日期的生产数据）。此外，报表在应用上的价值特征表现为：报表是一种个性化的、经验化的分析产物，同样的数据和同样的分析目标，根据浏览者的经验以及关注重点不同，可能会有不同的样式要求。报表对样式的要求是很严格的，设计合理的报表，不仅表现形式美观，更重要的是可以帮助浏览者迅速地判断出当前数据有无异常，以及对当前企业的特定运作状态有直观的了解。 与报表不同，OLAP在表现样式上比较单一，一般表现为多重交叉样式，和报表中的交叉报表在表现上比较类似。OLAP是一种分析模型，它更为关心的是如何帮助浏览者对数据的内在规律进行分析，找出数据表象下的内在因素。因此，OLAP更加侧重于维度的任意灵活组合，以及大数据量下的运算效率。在应用中，OLAP不是一种习惯性的数据观察，使用OLAP需要首先确定一个分析目标，然后才是根据目标对OLAP进行进一步操作。 报表和OLAP都有各自的优点，在许多OLAP产品中将两者进行了结合。 例如在Max@X Analyser中，对报表和OLAP的价值取向给出如下定义：报表是用来快速发现和定位问题或异常的，而OLAP是用来深入分析导致问题或异常的具体原因的。在使用中，浏览者会根据报表来快速地定位问题。前面我们已经讲到，报表是一种经验化的东西，有经验的浏览者可以根据报表非常敏锐地发现目前存在的问题，比如产能的异常降低、订单交付周期的普遍延滞等。一旦确认问题，就可以明确用来表现问题的数据范围。而后，使用OLAP对这些数据进行多角度观察，从而进一步了解导致这些问题的原因。比如，我们现在可以确定，产品的销售额下降是一个主要问题，那么我们可以从系统上调出销量分析OLAP模型，从销售地区、销售周期、销售模式、产品等多个角度对销量数据进行组合观察。最终我们可能会确定，真正的原因是某个销售地区的销售模式调整导致该地区某些产品销量的严重下滑。 3.7 OLAP的工具和产品 OLAP的市场正在变得越来越完善。现在已经出现了很多OLAP产品，而且最近的大多数产品都很成功。产品的质量和灵活性也得到了显著的改善，在介绍OLAP产品之前，我们先列出几项主要的评估OLAP产品的指导原则。 ①应该由应用系统和用户来引导选择OLAP产品； ②OLAP系统的容量和当前的用户的数量都会增长。在选择OLAP工具之前要确定该产品是否可以扩展； ③考虑管理OLAP产品的难易程度、系统的性能和灵活性； ④随着技术的进步，ROLAP和MOLAP之间优点的差别变得有些模糊了，因而不要为选择哪种系统烦恼，要将精力集中在如何匹配供应商的产品和用户需求上。

书籍目录

1商务智能概述 1.1商务智能概念002 1.2商务智能的发展003 1.3商务智能的应用005 1.4商务智能系统组成及技术基础007 1.5商务智能的发展趋势009 1.6本章小结011 思考题011 参考文献012 2数据仓库基础 2.1从数据库到数据仓库014 2.2数据仓库的定义和特点015 2.3数据仓库体系结构017 2.3.1源数据部分018 2.3.2数据准备019 2.3.3数据存储020 2.3.4信息传递023 2.3.5数据仓库的体系架构024 2.4数据仓库的设计与实施025 2.4.1数据仓库与数据库在设计上的比较025 2.4.2数据仓库设计步骤026 2.4.3数据仓库的建模029 2.5数据仓库系统的评价标准036 2.6本章小结037 思考题038 参考文献038 3联机分析技术 3.1OLAP的相关概念040 3.2多维分析043 3.3OLAP的多维结构046 3.4OLAP系统的体系结构047 3.5OLAP的实施050 3.5.1ROLAP的实施方法050 3.5.2MOLAP实施方法052 3.5.3多维联机分析处理特点及其他要素054 3.5.4建立OLAP应用的几个重要环节055 3.5.5OLAP系统的指导准则056 3.6OLAP与报表的关系058 3.7OLAP的工具和产品058 3.8本章小结061 思考题061 参考文献061 4数据挖掘技术 4.1数据挖掘和商务智能063 4.2数据挖掘的概念和特点065 4.3数据挖掘的主要功能067 4.4数据挖掘系统分类068 4.5数据挖掘的技术069 4.5.1神经网络069 4.5.2决策树072 4.5.3k—均值聚类076 4.5.4k—近邻分类器076 4.5.5贝叶斯分类器077 4.5.6模糊集合方法078 4.5.7关联规则挖掘079 4.5.8回归分析082 4.6数据挖掘过程083 4.7数据挖掘软件084 4.7.1常见的数据挖掘软件084 4.7.2数据挖掘软件评价087 4.8本章小结087 思考题087 参考文献088 5商务智能应用 5.1商务智能与CRM090 5.1.1智能CRM系统架构090 5.1.2智能CRM系统的实施步骤092 5.2客户分析093 5.2.1客户细分093 5.2.2获取新客户097 5.2.3客户流失099 5.2.4交叉销售104 5.2.5营销响应分析107 5.3商务智能与企业竞争能力分析109 5.3.1企业竞争能力分析的总体思路110 5.3.2层次分析法111 5.3.3主成分分析法113 5.4商务智能与绩效管理116 5.4.1供应商绩效管理指标体系117 5.4.2供应商绩效管理的商务智能整体设计方案120 5.5本章小结125 思考题125 参考文献125 6典型商务智能系统解决方案 6.1商务智能系统软件的分类128 6.2MS.SQL商务智能平台130 6.2.1MS.SQL商务智能系统功能130 6.2.2SQLServer概述131 6.2.3SSIS的数据集成134 6.2.4SSRS的报表服务144 6.2.5SSAS的数据分析149 6.3IBMBI平台155 6.3.1IBMDWE155 6.3.2IBMCognos157 6.3.3IBMSPSS161 6.4商务智能系统的定位和实施177 6.4.1商务智能系统的定位179 6.4.2商务智能系统的实施181 6.4.3商务智能系统的评估186 6.5本章小结189 思考题189 参考文献189 7商务智能在企业的应用 7.1制造业的应用191 7.1.1宝钢的SAS系统的起源192 7.1.2提高质量节约成本192 7.1.3数据仓库的成功应用193 7.1.4宝钢的数据挖掘系统198 7.1.5宝钢物料编码数据的模糊聚类202 7.1.6实施宝钢BI系统的体会205 7.2电信业的应用205 7.2.1面向电信的商务智能系统206 7.2.2中国电信行业的商务智能系统207 7.2.3江苏电信商务智能系统建设方案209 7.3商务智能在金融行业的应用212 7.3.1中信银行212 7.3.2民生银行214 7.3.3上海工行信用卡业务管理与分析系统216 7.4上海社保卡数据仓库应用分析218 7.5本章小结222 思考题222 参考文献222

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