商務(wù)智能分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告范文

商務(wù)智能分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告范文第1篇商務(wù)智能分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告范文第1篇我國(guó)加入了WTO，在許多領(lǐng)域，如金融、保險(xiǎn)、物流等領(lǐng)域?qū)⒅鸩綄?duì)外開放，這就意味著許多的企業(yè)將面臨來自國(guó)際大型跨國(guó)物流公司的巨大競(jìng)爭(zhēng)壓力。國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家各種企業(yè)采用商務(wù)智能的水平已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了我國(guó)。美國(guó)PaloAlto管理集團(tuán)公司1999年對(duì)歐洲、北美和日本375家大中型企業(yè)的商務(wù)智能技術(shù)的采用情況進(jìn)行了調(diào)查。結(jié)果顯示，在金融領(lǐng)域，商務(wù)智能技術(shù)的應(yīng)用水平已經(jīng)達(dá)到或接近70%，在營(yíng)銷領(lǐng)域也達(dá)到50%，并且在其他應(yīng)用領(lǐng)域?qū)υ摷夹g(shù)的采納水平都提高約50%。現(xiàn)在，幾乎所有的企業(yè)都把數(shù)據(jù)看成寶貴的財(cái)富，紛紛利用商務(wù)智能發(fā)現(xiàn)其中隱藏的信息，以為公司的發(fā)展提供重要的數(shù)據(jù)支持，和理論應(yīng)道。據(jù)IDC對(duì)歐洲和北美62家采用了商務(wù)智能技術(shù)的企業(yè)的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)的3年平均投資回報(bào)率為401%，其中25%的企業(yè)的投資回報(bào)率超過600%。調(diào)查結(jié)果還顯示，一個(gè)企業(yè)要想在復(fù)雜的環(huán)境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復(fù)雜的商業(yè)結(jié)構(gòu)，若沒有詳實(shí)的事實(shí)和數(shù)據(jù)支持，是很難辦到的。因此，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷改進(jìn)和日益成熟，它必將被更多的企業(yè)所采用，使更多的企業(yè)管理者得到更多的商務(wù)智能，更加充分的應(yīng)用公司現(xiàn)有的寶貴的數(shù)據(jù)財(cái)富，為公司創(chuàng)造出更多的財(cái)富。

商務(wù)智能分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告范文第2篇（1）問題定義：了解相關(guān)領(lǐng)域的有關(guān)情況，熟悉背景知識(shí)，弄清用戶要求。定義要挖掘的目標(biāo)。

（2）數(shù)據(jù)提?。焊鶕?jù)要求從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取相關(guān)的數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：主要對(duì)前一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性，對(duì)其中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)丟失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)．

（4）知識(shí)提取：運(yùn)用選定的數(shù)據(jù)挖掘的算法，從數(shù)據(jù)中提取用戶所需要的知識(shí)，這些知識(shí)可以用一種特定的方式表示或使用一些常用的表示方式。

（5）評(píng)估：將發(fā)現(xiàn)的知識(shí)以用戶能理解的方式呈現(xiàn)，如某種規(guī)則，再根據(jù)實(shí)際執(zhí)行情況對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程中的具體處理階段進(jìn)行優(yōu)化，直到滿足用戶要求．

商務(wù)智能分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告范文第3篇數(shù)據(jù)挖掘從誕生到現(xiàn)在不過十多年的時(shí)間，在這短短的十幾年里，它吸引了各個(gè)行業(yè)的研究人員、工業(yè)界人士的興趣。目前，它已成為最近幾年對(duì)人類生活影響最大的幾項(xiàng)IT技術(shù)之一。在產(chǎn)業(yè)界，涌現(xiàn)出許多新興的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)產(chǎn)品供應(yīng)商，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用已取得初步的成功。隨著人們對(duì)信息的重視程度不斷加深，數(shù)據(jù)挖掘的前途必將是光明的。

數(shù)據(jù)挖掘在我國(guó)的應(yīng)用大多還處在初級(jí)階段，也就是數(shù)據(jù)分析的時(shí)代。而在國(guó)外已經(jīng)發(fā)展到了高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)代。傳統(tǒng)的報(bào)表在廣泛的使用，但是隨著數(shù)據(jù)量的增加，報(bào)表越來越不能滿足企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析需求。它面臨這幾個(gè)問題，（1）.數(shù)據(jù)太多，而信息太少。（2）.難以交互分析，了解各種組合。（3）.難以挖掘出潛在的規(guī)則。（4）.難以追溯歷史，數(shù)據(jù)形成孤島。值得注意的是，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的目的是帶給我們更多的決策支持價(jià)值，并不是取代數(shù)據(jù)報(bào)表。報(bào)表系統(tǒng)依然有其不可取代的優(yōu)勢(shì)，并且將會(huì)長(zhǎng)期與數(shù)據(jù)分析、挖掘系統(tǒng)一起并存下去。

商務(wù)智能分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告范文第4篇數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展是隨著現(xiàn)代信息的大爆炸而產(chǎn)生的，眾所周知的，現(xiàn)代社會(huì)是一個(gè)信息急劇產(chǎn)生的時(shí)代，每一天都有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，要從這些大量的數(shù)據(jù)之中找出我們想要的知識(shí)，那就需要用到數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展速度是很快的，數(shù)據(jù)挖掘利用了來自如下一些領(lǐng)域的思想：(1)來自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)，(2)人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)