CRM系统中的商业智能技术.ppt

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ODS解决的是“日常”性问题，因而具有引入数据是可变的、数据是当前或近期的两个特点。

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它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。

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第1季度，哪个省份的冰箱销量处于领先地位？

第1季度，哪个城市的冰箱销售数量最高？

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它是通过分析数据发现数据内部的信息和知识过程。

数据挖掘定义首先强调了数据挖掘的基础是大量数据，所以数据挖掘应该具有高效处理大量数据的能力。

这也是目前数据挖掘技术的一个难题，一些算法在小数据集上效果很好，但数据量增加到一定程度，算法的实现代价过大、效率太低，甚至无法实现。

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数据挖掘的用户不必提出确切的问题，而只需挖掘工具去挖掘隐藏的模式并预测未来的趋势，这样更有利于发现未知的事实。

与数据挖掘相比，OLAP更多地依靠用户输入问题和假设，但用户先入为主的局限性可能会限制问题和假设的范围，从而影响最终的结论。

因此，作为验证型分析工具，OLAP更需要对用户需求有全面而深入的了解。

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商业智能用来辅助商业活动作出快速反应，加快知识的获取速度，减少企业不确定性因素的影响。

因此满足管理层和决策层对信息知识的时间性和准确性的要求。

商业智能在我国尚处于起步阶段，商业智能系统适合应用的行业依次是：

零售、保险、银行、通信、离散制造、政府、医疗、分销、流程制造、教育。

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商业智能具有传统DSS、EIS所不具有的强大的数据管理、数据分析与知识发现能力。

知识库状态,传统的DSS、EIS中的知识库是在建立的系统中设置好的，库中的知识很少发生变化。

即使发生变化，也采用定期认为更新的方法修改。

而BI系统是一个闭合循环的动态系统。

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