商业技术

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。

商业银行IT系统架构复杂，技术应用广泛。在业务和交易系统层级，J2EE、C、COBOL（大机）、PRG（400平台）、PL/SQL、CICS、TUXEDO、MQ等技术扮演着关键角色。而在OA、报表展示等低端应用场景，NOTES、VBA、JSP、PASCAL、.NET等也占据一席之地。 展望未来，以下技术将成为商业银行IT系统发展的重要趋势： 应用整合与构件化: ESB、EAI、SOA、TIBCO等技术推动系统互联互通，提升业务敏捷性。 流程化与自动化: 影像工作流、BPM、内容管理技术优化信贷审批、作业中心等业务流程，提高效率。 智能化与数据驱动: 规则引擎技术应用于信用卡反欺诈、反洗钱

大数据架构在商业化进程中，从初期的业务需求分析到最终的技术解决方案，涵盖了从数据采集、存储到分析应用的全过程。这一过程不仅仅是技术的演进，更是业务发展和技术创新的有机结合。通过精确的数据处理和智能化的分析，企业能够更好地理解市场趋势，提升决策效率和竞争力。

《SQL数据挖掘与商业智能技术应用案例》是一份专注于数据挖掘和商业智能领域的实践资料，包含实例程序和数据库文件，帮助用户深入理解和应用这些技术。为了最大化利用此资源，用户需首先安装Visual Studio 2005和SQL Server 2005作为开发和运行环境。数据挖掘是数据分析的核心部分，利用统计学和机器学习技术从大数据中发现模式、趋势和关联。SQL Server 2005提供强大的数据挖掘工具，包括Analysis Services，支持多种算法如决策树、聚类分析和时间序列预测。通过这些工具，用户能够建立预测模型，预测客户行为和销售趋势，优化业务策略。商业智能（BI）将数据转化为可操

数据挖掘技术是一种综合运用技术，基于数据库、统计分析及人工智能等领域，已在零售、保险、电信、电力等行业展示了巨大的商业价值，并逐步向其他领域渗透。它是一种新型的商业分析处理技术，通过从大型数据仓库中发现和提取隐藏信息，帮助决策者发现数据间的潜在关联和被忽视的因素。数据挖掘不仅仅是简单的数据库查询，而是要求对数据进行微观、中观和宏观的统计分析、综合和推理，以指导实际问题的解决，甚至预测未来活动。这些信息和因素对趋势预测和决策行为至关重要。随着信息化进程的推进，企业信息化工作迅速发展，各行业对数据挖掘技术的需求不断增加。

随着技术的进步，数据挖掘在商业模型中扮演着越来越重要的角色。商业模型的可视化研究和数据挖掘算法的优化，使得数据仓库中的ETL工具能够平滑地嵌入其他应用如ERP和CRM系统。此外，研究还探索了挖掘算法与商业模型之间的映射关系，推动了整个数据分析领域的发展。

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

《探索SAS技术：数据处理、分析优化与商业应用》是一本由SAS公司在中国员工撰写的重要著作，系统详解了SAS技术的核心模块和架构。作者团队结合实际工作经验和大量实践案例，通俗易懂地介绍了如何利用SAS进行数据挖掘与优化，培养读者解决商业问题和实施项目的能力。

商业银行中有多种数据挖掘技术的应用方法正在研究中。

数据仓库和数据挖掘是现代商业智能的核心，企业从海量数据中提取有价值的信息。数据仓库可以存储大量业务数据，为后续的支持。通过 ETL 过程，它能够清理并统一数据，使得查询和变得更快速。相比之下，数据挖掘则是一项利用统计学和机器学习方法从这些数据中发现趋势和模式的技术。比如，你可以通过数据挖掘进行客户细分、预测未来趋势或发现潜在问题。数据仓库的建设，通常包括需求、模型设计、数据抽取与转换等环节。构建好数据仓库后，挖掘工具才真正能够发挥作用，你发现潜在的商业机会。例如，使用决策树可以预测客户流失率，K-means聚类算法则可以不同类型的客户群体。而这些技术，都能在你优化推荐系统、预防欺诈等方面。，数