IBM电信行业商业智能解决方案中的常用数据挖掘算法

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。

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。

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。

用友商业智能解决方案通过虚拟数据仓库，集成NC业务系统、人事、CRM、OA等多个业务系统数据，利用OLAP、中国报表和数据挖掘等功能进行深度分析和多维度透视。其核心功能包括时间序列分析、排行考核分析、生命周期分析、贡献度分析、库存追踪分析和问题分析风险评估，为企业决策提供关键信息支持，提高管理效率和效能。

随着SQL Server的应用日益普及，数据挖掘和商业技能的完整解决方案也在逐步完善。

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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。

关联规则挖掘：识别物品之间的关联模式，用于推荐引擎和市场篮子分析。 聚类分析：将相似数据点分组，用于客户细分和市场研究。 决策树：建立用于预测或分类的树状结构模型，用于信贷评分和欺诈检测。 神经网络：受人脑启发的复杂算法，用于图像识别和自然语言处理。 时间序列分析：预测时间序列数据的未来值，用于销售预测和资源规划。

掌握核心本课程深入讲解 SQL Server 2005 数据挖掘功能在电信行业的实际应用，通过案例演示需求实现过程，帮助您快速将数据转化为业务洞察力。 课程资料* PPT 演示文稿：清晰阐述核心概念和技术要点。* 教学视频：专家讲解，带您逐步掌握实战技巧。* 课程文档：提供详细的文字说明和操作指南。* 示例代码：可直接运行的代码示例，助您巩固学习成果。