商业机会

几个基本概念模型（Model） vs模式（Pattern）数据挖掘的根本目的是将样本数据中隐藏的结构推广到整体（Population）模型：对数据集全局特征的描述或概括，适用于数据空间的所有点，例如聚类分析模式：对数据集局部有限特征的描述或概括，适用于数据空间的子集，例如关联分析算法（Algorithm）：一个定义完整的过程，以数据为输入，生成模型或模式描述型挖掘（Descriptive） vs预测型挖掘（Predictive）描述型挖掘：概括数据，呈现数据的重要特征预测型挖掘：基于观察到的对象特征预测其其他特征描述型挖掘可作为目的，也可作为手段

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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。

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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。

汽车经销商租赁机会数据分析：2021-2025 项目目标: 为汽车经销商构建租赁机会预测模型，并基于观察指标、关键绩效指标(KPI)设计仪表盘。 数据来源: Dataiku_LeaseCosts数据集，涵盖15年数据，包含48个变量。 方法论: CRISP-DM (跨行业数据挖掘标准流程) 技术栈: 数据收集和理解: 访谈、业务流程图、数据字典、Google云端硬盘、Excel 数据准备: Postgres、GCP 建模: Data Science Studio (Dataiku) 部署和评估: BigQuery、Tableau、Celonis、Odoo 项目成果: 交互式仪表盘

该Puppet模块允许安装和配置服务以管理机会资源。参数包括COBalD版本选择（最新PyPI版本或Github主分支）和TARDIS版本选择（最新PyPI版本或Github主分支）。对于本地批处理系统(LBS)，支持Kerberos或SSH身份验证。