商业智能的新潮流-QlikView详细解析

MATLAB开发：追踪逆变器新潮流的演示。这个模型展示了逆变器设计的基础和操作方法。

本指南提供商业智能的全面概述，涵盖以下主题： 商业智能简介 商业智能实施和数据仓库 商业智能项目 商业智能寻源 商业智能产品 数据通信 数据挖掘

商业智能是一种信息技术应用，提升企业的决策质量和运营效率。它从大量数据中提炼出有价值的信息，并转化为可操作的知识，帮助企业制定战略决策。商业智能的出现源于20世纪80年代，随着信息管理系统的大规模应用，数据量急剧增长，市场竞争加剧，企业对更高级别的数据分析功能有了迫切需求。商业智能的发展经历了多个阶段，从方便获取数据到集中在查询报表、决策支持系统（DSS）和在线分析处理（OLAP），再到与数据仓库及其分析方法紧密相连。商业智能系统包括数据层、数据整合层、数据存储层和分析应用层。数据仓库是其关键组成部分，具有面向主题、数据集成、不可修改和时间相关等特点。商业智能的核心功能包括数据管理、数据分析、知识发现和企业优化，其中OLAP提供多维数据分析，帮助用户深入理解数据。商业智能的实施面临挑战，如数据可靠性、用户界面友好性和避免过度复杂化。市场上的商业智能解决方案供应商包括SAP、IBM、Oracle、Microsoft等，它们利用先进技术将数据转化为业务洞察，助力企业提升竞争优势。

洞察金融数据: 商业智能应用案例解析 金融行业数据量庞大、信息复杂，商业智能（BI）能够帮助金融机构有效地挖掘和分析数据，从而获得有价值的洞察，提升业务效率和盈利能力。 案例一：精准营销 某银行利用BI系统分析客户交易数据、消费习惯等信息，构建客户画像，识别潜在的高价值客户。基于分析结果，银行可以制定精准的营销策略，推荐个性化的金融产品和服务，提高客户转化率。 案例二：风险管理 某保险公司利用BI系统分析历史理赔数据、客户信用评级等信息，建立风险评估模型，预测潜在的风险事件。通过实时监控风险指标，保险公司可以及时采取措施，降低风险损失。 案例三：运营优化 某证券公司利用BI系统分析交易数据、市场趋势等信息，优化投资策略，提高投资回报率。同时，BI系统还可以帮助证券公司监控运营成本、优化业务流程，提升整体运营效率。 通过上述案例可以看出，BI在金融行业的应用场景十分广泛，能够帮助金融机构实现数据驱动决策，提升核心竞争力。

本PPT简介了商业智能（BI）系统，包括Smart Evision和Smart Query两大核心组件。

这本书详尽介绍了Oracle商业智能的各个方面，对于想要深入了解Oracle商业智能的读者来说是一本非常有价值的资料。

商业智能（BI）是Business Intelligence的简称，最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术，帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库，集成了订单、库存、交易记录等数据，支持数据的预处理和ETL过程，确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析，数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能，以直观图形展示数据，支持预测分析和人工智能技术，提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面，全面支持企业的决策需求。

SSRS的商业智能报表服务，是微软提供的一个强大工具，用于生成和管理各种类型的报表，帮助企业实现数据可视化和分析需求。它支持多种数据源的连接，包括数据库、数据仓库和各种在线服务。通过SSRS，用户可以轻松创建交互式和静态报表，并将它们集成到自己的应用程序中。这使得企业能够更好地理解和利用其数据资产，从而做出更为明智的决策。

深入解析SQL Server 2005数据挖掘与商业智能 这份资源提供了关于SQL Server 2005数据挖掘和商业智能的全面指导。内容涵盖了数据挖掘算法、商业智能解决方案以及实际应用案例，帮助您利用SQL Server 2005释放数据潜力，获得业务洞察。 主要内容: 数据挖掘基础：了解数据挖掘概念、流程和常用算法。 SQL Server 2005数据挖掘工具：学习如何使用SQL Server 2005进行数据挖掘任务。 商业智能解决方案：探索如何利用SQL Server 2005构建商业智能解决方案，支持数据分析和决策。 实际应用案例：通过案例学习，掌握数据挖掘和商业智能在不同领域的应用。 这份资源将帮助您： 掌握数据挖掘和商业智能的核心概念。 熟悉SQL Server 2005数据挖掘工具和功能。 学习如何构建和实施商业智能解决方案。 了解数据挖掘和商业智能在实际业务中的应用。 通过学习这份资源，您将能够利用数据的力量，推动业务发展。