商业数学

商业数学的 PPT 资源你见过不少，但这套讲“利润、折扣、成本、运输”的，真的挺实用，尤其是你要备课、讲实际案例的时候。里面的例子蛮接地气，从进货价推利润、从折扣看销售额，公式讲得清楚，连带着还设计了几个适合出题的思路，比较方便直接套进课堂里。 教材里的利润计算说得比较死板，这份 PPT 用了一堆生活化的商业例子，像什么“降价提前卖完节省仓租”啊、“进货价未知要反推”这种，学生一听就懂，也更有参与感。还能顺带教他们列一次函数方程，一举两得。 还有个运输损耗的例子也蛮经典，比如每吨货物怎么加运输费、按损耗率算出零售价，再推回利润率怎么来的，这部分其实挺适合延伸成综合题的。老师如果想让学生感受下“

本指南提供商业智能的全面概述，涵盖以下主题： 商业智能简介 商业智能实施和数据仓库 商业智能项目 商业智能寻源 商业智能产品 数据通信 数据挖掘

商业数据挖掘是一种新兴的商业信息处理技术，其核心在于从大规模商业数据库中提取、转换、分析和建模，以获取支持商业决策的关键数据。随着技术的不断发展，这种技术正在成为商业决策过程中不可或缺的一部分。

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。

这本书详尽介绍了Oracle商业智能的各个方面，对于想要深入了解Oracle商业智能的读者来说是一本非常有价值的资料。

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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。

在数学建模课程中，我们针对黄河治沙问题进行了简单的MATLAB实现。黄河治沙一直是经典的建模题目之一，通过技术手段探讨如何有效治理黄河的沙漠化问题。

本软件为绿色软件，需要.net frameworks 2.0运行库支持。实用数学软件不仅仅是一款简单强大的数学计算软件，它包含了从初中到大学几乎所有的数学函数、平面解析几何、重要公式及其相关图像。同时，它也是工程测量、数理统计等部门的最佳辅助运算工具，提供十几种统计分析预测模型及相应的散点图和曲线图，支持自动选择最优预测模型。实用数学软件的特色功能包括超高精确度，能够计算小数点后15位精度的超复杂数学表达式，操作简便，即点即算。