商业智能系统概述

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、

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。

Oracle BIEE是一种强大的商业智能工具，用于企业数据分析和报告生成。它提供了丰富的功能和灵活的报告选项，帮助用户深入了解其业务数据。Oracle BIEE可以集成多种数据源，支持复杂的数据分析和可视化需求，是企业决策支持的重要工具。

本课程介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，以及它们在商务决策中的应用。强调基础理论的同时，重点放在实际应用上。

NTOU-NCE硕士课程介绍了三个智能系统项目，分别基于模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。这些项目通过自主编程实现，而非依赖Matlab工具箱。首个项目利用模糊控制技术对微波炉进行智能加热，通过传感器监测温度和重量，精确计算加热时间和功率，提高加热效率。

一系列关于数据挖掘的介绍: CH1--数据挖掘（导论）.ppt CH2--数据挖掘和商业智能的相关术语.ppt CH3--BI简介.ppt CH4--BI的不同实现方式和数据仓库.ppt CH5--数据挖掘（过程）.ppt CH6--挖掘关联规则.ppt CH7--分类和预测.ppt CH8--聚类.ppt

今天介绍一个智能软件系统，专为电脑印花分色设计行业打造，方便开具收据、统计账单和员工工资。系统支持快速收据打印，POS机小票自动计价和编写收据单号；账单可按月份、年份、客户和员工查找和统计，自动计算全部、已付款及未付款金额；月账单可A4纸打印；工资统计自动计算员工工资，并在销单时扣除相应金额。系统基于MySQL数据库运作。

1. 数据与数据库管理系统 数据是描述事物的符号记录，是数据库中存储的基本对象。数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合，具有统一的结构形式，存放于统一的存储介质内，是多种应用数据的集成，可被各个应用程序共享。 数据库管理系统（DBMS）是管理数据库的系统软件，负责数据组织、操作、维护、控制、保护和服务等功能。DBMS 作为数据系统的核心，主要功能包括： 数据模式定义 数据存取的物理构建 数据操纵 数据完整性、安全性定义和检查 数据库的并发控制与故障恢复 数据的服务 为实现以上功能，DBMS 提供了数据定义语言、数据操纵语言和数据控制语言。数据库管理员的主要工作包括数据

Spark 是一个开源的集群计算系统，其设计目标是实现快速的数据分析。该系统基于内存计算，由加州大学伯克利分校 AMP 实验室以 Matei 为首的团队开发。Spark 核心代码简洁高效，仅包含 63 个 Scala 文件。