智能决策

商业智能通过数据收集、管理、分析，将数据转化为可用的信息，赋能决策和行动。

报表工具为国际业务日常管理赋能，整合数据资源，构建查询接口，协助业务分析人员高效工作。 核心功能： 数据查询: 直接查询维度模型，自定义结果集，支持即席查询和报表工具 (BO) 构建查询。 数据分析: 查询分解、异常记录标识、逐次约束、查询语句记录分析。 结果呈现: 结果集计算、旋转、下钻、排序、格式编排、过滤。 用户体验: 易用性、门户集成、导出、列表选择。 技术特性: 多任务处理、查询取消。 应用场景： 业务指标现状追踪 统计分析报表 重点方向业务指标跟踪 分析性应用程序 仪表板和记分卡 运营BI和闭环应用程序 平台优势： 直接访问查询 标准报表工具 国际业务智能管理平台

多种决策支持工具的建模帮助详细理解运营模式，包括比较型和汇总型分析，关注跨部门合作的理由，利润分析，客户满意度，偏好分析，反欺诈分析等具体应用，如销售报表、新增客户报表和固定报表查询。同时涉及数据挖掘技术，如神经网络和决策树，以及OLAP技术的实现，包括ROLAP和MOLAP。

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

Kyligence Zen基于其核心OLAP能力打造，专注于智能指标驱动的管理和决策平台。即刻访问https://cn.kyligence.io/zen/开启试用，或了解更多有关智能指标管理的内容。供应链场景数据集包含一个CSV文件supply_chain_management.csv，通过Kyligence Zen导航菜单的“数据”中的新建-上传CSV文件可完成数据源创建。供应链行业指标模板包含一个YAML文件supply_chain_metrics.yml，通过Kyligence Zen导航菜单的“指标”中的新建-导入YAML文件可完成指标创建。关于Kyligence，由Apache Kylin创始团队于2016年创办，致力于为企业简化数据湖上的多维数据分析（OLAP）。通过AI增强的高性能分析引擎、统一SQL服务接口和业务语义层等功能，Kyligence提供成本最优的多维数据分析能力，支持企业的智能决策。

决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素，用于判断是否适合进行打垒球活动。例如，当天气为晴、温度炎热、风速弱时，取消活动；而在阴天、温度寒冷、风速正常时，可以进行打垒球。

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。

利用人工智能技术，对内容或数据进行自动排序，提升信息的查找和呈现效率。

利用 C++ 实现决策树，可导入文本数据源，动态进行决策分析。