用友商业智能解决方案的创新应用

来自Oracle的商业智能解决方案，提供了全面的数据分析和决策支持。这份白皮书详细介绍了如何利用Oracle的技术来优化业务流程和提升效率。

IBM商业智能解决方案详细阐述了IBM商业智能的整体架构和功能特点。这项技术在企业管理和数据分析中具有重要意义，能够帮助企业优化决策过程和提高效率。

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《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》详细介绍了如何利用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能解决方案。本书分为四部分：第一部分涵盖商业智能基础、可视化结果、有效流程及物理架构；第二部分针对Analysis Services开发者，介绍了使用BIDS和构建OLAP数据集的方法；第三部分专注于Integration Services，指导ETL软件包开发及数据加载；第四部分详细探讨了SSRS架构，以及BI客户端的实现方式。通过实例和经验分享，读者能全面掌握商业智能开发的关键工具与技术。

这一智能解决方案专注于提升国内发卡银行在信用卡业务中的风险管理、盈利能力和服务质量。针对银行面临的挑战，如缺乏风险控制策略、客户定位不准确、效益分析不足和市场营销分析缺失，该方案提供了完整的系统技术架构和应用架构。系统技术架构以BI.Bank CCM为核心，建立了信用卡数据仓库和数据集市，为市场营销、客户管理、风险管理、绩效管理提供了数据支持和分析工具。应用架构包括信用卡数据集市数据模型、KPI体系、分析模型和数据挖掘模型，以满足不同业务人员对数据的多层次需求。功能涵盖市场概貌性分析、客户管理与分析、服务管理、商户管理、渠道管理、精准营销和风险概貌性分析等，全面提升了信用卡业务的管理效率和竞争力。

商业智能的核心在于数据抽取、分析和挖掘，IBM通过其强大的工具在这三个方面都取得了显著成就：数据仓库管理器Warehouse Manager、DB2多维服务器DB2 OLAP Server以及数据挖掘工具Intelligent Miner。

商业智能（BI）是决策支持技术的流行概念，通过数据仓库、OLAP、数据挖掘等信息分析和发现技术，处理和分析复杂的业务信息。 为了解决评估决策支持应用程序的复杂性并确保关键业务信息的可用性，革命性的商业智能解决方案至关重要。基于门户的解决方案可以创建协作的业务环境，并有效解决这些问题。

SQL Server 2008商业智能解决方案1/3 SQL Server 2008 2010商业智能解决方案作者:兰吉特(Lynn Langit)出版社：人民邮电出版社;第1版(2010年8月1日) ISBN：7115231117, 9787115231116页码：545 ----- 《SQL Server 2008商业智能解决方案》利用Microsoft SQL Server 2008实现灵活的商业智能解决方案使用Microsoft完善的BI工具构建B0解决方案的必备指南，使用SQLServer 2008设计、开发和部署更有效的数据集成、报表、分析解决方案所需的权威操作指南。不论是商业智能(B0)编程的新手还是老手，都会从中受益。通过专家团队的真实示例和高明见解，读者能够掌握构建商业智能解决方案的概念、工具和技术，从而真正提供客户所需的智能性商业价值。 《SQL Server 2008商业智能解决方案》研究如下内容：管理开发生命周期，打造BI团队；深入研究SQL Servet Analysis Services、Integration Services和Reporting Services；使用Business Intelligence Development Studio(BIDS)；编写对销售数据进行分级、排序和深化的查询；开发提取、转换、加载(ETL)解决方案；添加源代码控制系统；通过加密和凭据保护部署的包；用MDX和DMX查询设计器构建基于OLAP多维数据集和数据挖掘模型的报表；用NET代码建立并实现自定义对象；在Microsoft Office Excel和Office SharePoint Server中查看报表。微软公司US-SQL Analysis Services首席开发经理Donaod Farmer倾力作序内容提要----- 《SQL Server 2008商业智能解决方案》介绍如何使用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能(BI)解决方案。《SQL Server 2008商业智能解决方案》共分为4部分。第一部分阐述了商业智能基础、可视化商业智能结果、构建有效的商业智能流程、商业智能解决方案的物理架构、面向架构师的OLAP逻辑设计概念；第二部分面向Analysis Services开发人员，详

常用数据挖掘算法 聚类分析 (细分) - 无因变量 人口统计学细分 神经网络细分 (Kohonen Map) 应用案例: 识别客户数据库中的共同特征。 预测/分类建模 - 有因变量 非线性回归 决策树 神经网络 径向基函数 应用案例: 预测 IBM 股票明日价格。