大数据与商务智能、企业管理与战略决策 [问题点数:400分]

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医院商务智能
<em>商务</em><em>智能</em> 医院
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Oracle <em>商务</em><em>智能</em>介绍
商务智能概论
<em>商务</em><em>智能</em>概论PPT 复旦大学 Introduction to Business Intelligence 本课程主要介绍<em>数据</em>仓库与<em>数据</em>挖掘的基本概念、基本方法以及在<em>商务</em>决策中的应用。 强化基础,偏重应用。
商务智能管理
IBM<em>商务</em><em>智能</em>,提供一些可参照的标杆思维方式,仅供学习者参考。
商务智能 未来
各位版油们,有没有是做<em>商务</em><em>智能</em>行业的,请大家谈谈对该行业未来......
商务智能复习题
武汉大学计算机学院<em>商务</em><em>智能</em>结课开卷考试复习资料。资料在手,高分我有。
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常用的<em>商务</em><em>智能</em>选型工具,给1分就行,重在分享
商务智能课件
<em>商务</em><em>智能</em>指利用<em>数据</em>仓库、<em>数据</em>挖掘技术对客户<em>数据</em>进行系统地储存和<em>管理</em>,并通过各种<em>数据</em>统计分析工具对客户<em>数据</em>进行分析,提供各种分析报告,如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等,为<em>企业</em>的各种经营活动提供决策信息
商务智能的未来
各位版油们,有没有是做<em>商务</em><em>智能</em>行业的,请大家谈谈对该行业未来......
商务智能与SAP_BusinessObjects
<em>商务</em><em>智能</em>平台 – Business Objects Enterprise <em>企业</em>级报表工具 – Crystal Report 查询分析工具 – Web Intelligence 动态交互分析工具 – Crystal Xcelsius 简单搜索查询工具 – Explorer
商务智能BI
文档详细描述了帆软公司的<em>商务</em><em>智能</em>分析解决方案
商务智能的应用以及银行商务智能详解
<em>商务</em><em>智能</em>、<em>商务</em><em>智能</em>的结构、<em>商务</em><em>智能</em>主要由三种技术构成
数据挖掘与商务智能
<em>数据</em>挖掘与<em>商务</em><em>智能</em>
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<em>商务</em><em>智能</em>课件 PPT 考前抱佛脚 武汉大学
SQL2008商务智能
SQL2008<em>商务</em><em>智能</em> 采用SQL2008来实现<em>商务</em><em>智能</em>项目
商务智能.pdf
• 什么是<em>商务</em><em>智能</em> • <em>商务</em><em>智能</em>的整体架构 • <em>商务</em><em>智能</em>基本功能介绍 • <em>商务</em><em>智能</em>使用的角色 • <em>商务</em><em>智能</em>解决的主要问题 • <em>商务</em><em>智能</em>案例研究
erp企业管理基于vb的企业管理
的附件及佛尔ufjdkoquf辅导课偶去佛地区分的反馈区从偶去分v
明略数据Discovery大数据商务智能平台产品白皮书.pdf
绝版资料,网上根本找不到的资源。 明略<em>数据</em>Discovery大<em>数据</em><em>商务</em><em>智能</em>平台产品白皮书.pdf
数据可视化建设是企业战略决策之刚需
<em>企业</em>的信息化建设从规划、改造、建设、运维、创新,是一条艰难而充满挑战的路。伴随着大<em>数据</em>和互联网的涌起,<em>数据</em>被推上风口,众多<em>企业</em>也逐渐意识到信息化建设的提升和<em>数据</em>充分利用的重要性。
企业管理论文集
<em>企业</em><em>管理</em>论文集 经典
企业管理规章制度》
<em>企业</em><em>管理</em>制度大体上可以分为规章制度和责任。规章制度侧重于工作内容、范围和工作程序、方式,如<em>管理</em>细则、行政<em>管理</em>制度、生产经营<em>管理</em>制度。责任制度侧重于规范责任、职权和利益的界限及其关系。本文就<em>管理</em>细则、生产经营<em>管理</em>制度、行政<em>管理</em>制度、部门经济责任制度、<em>管理</em>者经济责任制度及其文本格式分别加以说明,可直接修改使用。
企业管理教程
<em>企业</em><em>管理</em>教程,适合想学习<em>企业</em><em>管理</em>的初学者使用。
企业管理系统功能
<em>企业</em><em>管理</em>系统功能
线代企业管理
现代人力资源<em>管理</em>所需要进一步对现代<em>管理</em>进行一定的了解,并通过了解各方面的知识完善招聘,薪酬等各项问题。
企业管理论文
<em>企业</em>内部控制按其控制的目的不同,可以分为会计控制和<em>管理</em>控制。会计控制是与保护财产物质的安全性、会计信息的真实性和完整性以及财务活动的合法性有关的控制;<em>管理</em>控制是指与保证经营方针、决策的贯彻执行,促进经营活动的经济性、效率性、效果性以及经营目标的实现有关的控制。会计控制与<em>管理</em>控制并不是相互排斥、互不相容的,有些控制措施既可以用于会计控制,也可用于<em>管理</em>控制。
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企业管理的戒定慧
    做<em>企业</em>就像做人,这句话很有力。做人要有良心、要真诚阳光;做<em>企业</em>要有责任心,要守法透明。类似的说法确实很有道理,但是听的次数多了,忍不住想到另外一个问题:<em>企业</em>究竟哪些地方像人呢。    人是很复杂的生灵,我们遇到各种各样意外事件的时候,最喜欢说:人性真是太复杂了。把人的问题归结为人性,把<em>企业</em>的问题归结为<em>企业</em>文化,两者有异曲同工之妙。    延续两千多年的佛教,对人的研究相当深入。博大精深的佛...
网络经济与企业管理
前言 网管结束了3天了,经过这一阶段的的对网管做题,探讨题,不断的翻书,才知道自己前两个阶段了解的都非常皮毛,目前只是结束了,当然还会在考试之前进行系统的复习,看到大家学习自考的热情,我是很兴奋啊!时刻向小伙伴们探讨学习问题,自考路上有你们不孤单。 ---------------------------------------------------------------------...
sql企业管理
SQL<em>企业</em><em>管理</em>器绿色版本人正在使用,挺好的,对于安装简版SQL Server的人.
企业管理系统平台
<em>企业</em><em>管理</em>系统平台。直观好用。功能描述语句易于掌握。
商务智能应用教程.doc
找了很多地方都没有这个ppt 我就自己做了 <em>商务</em><em>智能</em>应用教程
商务智能(BI)平台介绍
<em>商务</em><em>智能</em>(BI)平台介绍<em>商务</em><em>智能</em>(BI)平台介绍<em>商务</em><em>智能</em>(BI)平台介绍
商务智能及电子商务中的应用
<em>商务</em><em>智能</em>在电子<em>商务</em>中的应用越来越重要!!!
商务智能(BI)初阶
对<em>商务</em><em>智能</em>系统开发的详细介绍,及BI开发的体系结构
商务智能中元数据管理模型
随着计算机应用的日趋普及,<em>数据</em>量则随时间成倍地增加,大部分<em>企业</em>将面临由于<em>数据</em>库变得越来越庞大而由此带来的对<em>数据</em><em>管理</em>的困难。自20 世纪90 年代以来,国内外掀起了一股<em>商务</em><em>智能</em>的热潮,<em>商务</em><em>智能</em>作为一种决策支持的手段已被很多<em>企业</em>所接受。一般说来,<em>数据</em>仓库系统所依托的信息系统都是多样的、异质的;这些不兼容的<em>数据</em>源、<em>数据</em>库与应用构成的复杂<em>数据</em>集合是<em>企业</em>或用户花费大量精力和财力积累起来的、不可替代的系统,特别是其中的<em>数据</em>。<em>商务</em><em>智能</em>就是要对<em>企业</em>的这些信息进行整合、分析,以达到辅助决策之目的。而这些<em>数据</em>、系统的多样性,格式的不确定性,无疑增加了<em>商务</em><em>智能</em>系统构建的难度。
IBM的商务智能及CRM
顶尖的案例 银行<em>商务</em><em>智能</em>及客户关系<em>管理</em>系统的建设
商务智能分析案例
<em>商务</em><em>智能</em>分析案例 商业<em>智能</em>分析背景及总体解决方案 <em>企业</em>工作内容及交付物   设计阶段 基本设计(basic engineering)或分析和平面设计(analytical and planning ) 详细设计 (detailed engineering) 或最终设计 (finalengineering) 设计交付物 管
微策略和商务智能的前景
大家有没有做过<em>商务</em><em>智能</em>(business intelligence)的,这个行业前景怎么样呢,以后好不好发展?rn另外有没有兄弟了解杭州微策略怎么样,谢谢
数据仓库与商务智能最佳实践
第1章<em>数据</em>仓库和<em>商务</em><em>智能</em>概述   1.1<em>商务</em><em>智能</em>概述   1.1.1定义   1.1.2<em>商务</em><em>智能</em>的价值   1.1.3剖析<em>商务</em><em>智能</em>   1.1.4<em>商务</em><em>智能</em>的成功要素   1.1.5<em>商务</em><em>智能</em>的目标   1.1.6BI用户展现层   1.1.7BI工具和架构   1.1.8全球化带来的发展   1.2<em>数据</em>仓库概述   1.2.1定义   1.2.2<em>数据</em>仓库系统   1.2.3<em>数据</em>仓库架构   1.2.4<em>数据</em>流术语   1.2.5<em>数据</em>仓库目标   1.2.6<em>数据</em>结构化策略   1.2.7<em>数据</em>仓库业务   1.3常见问题   1.3.1当前系统是否足够好   1.3.2<em>数据</em>仓库的价值   1.3.3成本多高   1.3.4时间多长   1.3.5成功的因素   第2章<em>企业</em>中的<em>数据</em>   2.1<em>企业</em>资产   2.1.1具有上下文的<em>数据</em>   2.1.2<em>数据</em>质量   2.1.3<em>数据</em>字典   2.1.4<em>数据</em>组件   2.2组织<em>数据</em>   2.2.1对<em>数据</em>结构化   2.2.2数 据模型   2.2.3<em>数据</em>架构   2.3竞争优势   2.3.1构建还是购买<em>数据</em>模型   2.3.2指导业务   第3章为什么创建<em>数据</em>仓库   3.1平台迁移   3.1.1业务连续性   3.1.2逆向工程   3.1.3<em>数据</em>质量   3.1.4并行环境   3.1.5附加值   3.2<em>数据</em>仓库集中化   3.2.1<em>企业</em>间并购   3.2.2<em>企业</em>内合并   3.2.3集中式设计和局部使用   3.3<em>数据</em>集市整合   3.4新方案   3.5新方案:动态报表   3.6“Just Build It”模式   3.7<em>数据</em>Floundation   3.8不构建<em>数据</em>仓库的原因   3.8.1<em>数据</em>质量差   3.8.2缺乏商业目标   3.8.3缺乏<em>管理</em>层支持   3.8.4目标不明确   3.8.5当前系统足够用   3.8.6缺乏人才资源   3.8.7环境不稳定   3.8.8成本太高   3.8.9<em>管理</em>不善   第4章<em>数据</em>仓库和<em>商务</em><em>智能</em>战略   4.1<em>商务</em><em>智能</em>战略   4.1.1商业目标   4.1.2商业用途   4.1.3架构概览   4.2<em>数据</em>仓库战略   4.2.1用途   4.2.2<em>数据</em>仓库架构   4.3重点和成功   4.3.1整个<em>企业</em>还是业务线   4.3.2目标明确   4.3.3成功:衡量的标准是什么   4.4从何处着手   4.4.1关于<em>商务</em><em>智能</em>   4.4.2关于<em>数据</em>仓库   4.5如何开始   4.5.1关于<em>商务</em><em>智能</em>   4.5.2关于<em>数据</em>仓库   4.6项目阶段化   4.7需要多长时间(重新回顾)   4.8兴趣点   4.8.1常见的失败原因   4.8.2基本原则   第5章项目资源:角色和洞察力   5.1关键点   5.1.1项目团队   5.1.2资深专业知识   5.1.3领导力   5.1.4项目发起人   5.1.5<em>数据</em>仓库<em>管理</em>层   5.2团队结构   5.2.1<em>管理</em>层发起人   5.2.2<em>数据</em>管家   5.2.3基本资源   5.3定期审查:进度审核   5.4能力中心   第6章项目总结概论   6.1项目章程   6.2项目范畴   6.3工作说明书   第二部分组件   第7章<em>商务</em><em>智能</em>:<em>数据</em>集市及其使用方式   7.1为什么要对<em>数据</em>建模   7.1.1<em>数据</em>模型的类型   7.1.2<em>数据</em>设计   7.2事实表   7.2.1事实的类型   7.2.2事实表的类型   7.2.3衡量指标来源   7.2.4事实表关键字   7.2.5事实表粒度   7.2.6事实表密度   7.2.7无事实的事实表   7.3维度表   7.3.1维度还是指标   7.3.2历史表和日期表   7.3.3维度表关键字   7.3.4维度表的粒度   7.3.5维度属性的来源和价值   7.3.6维度类型   7.3.7级别和辅助表   7.3.8个人信息表   7.3.9维度数   7.4规模   第8章<em>企业</em><em>数据</em>模型   8.1<em>数据</em>模型概览   8.2构建<em>企业</em><em>数据</em>模型的目标   8.3<em>企业</em><em>数据</em>模型的好处   8.4<em>数据</em>模型:从何处开始   8.5完全自上而下的<em>数据</em>模型   8.5.1主题领域模型   8.5.2概念模型   8.5.3实体关系模型   8.6总线结构   8.7购买的<em>数据</em>模型   8.8模型分析   8.8.1<em>数据</em>组件   8.8.2范化<em>数据</em>模型   8.8.3超类和子类模型   8.8.4在范化的<em>数据</em>模型中收集历史信息   8.8.5代理键   8.8.6逻辑和物理<em>数据</em>模型   8.8.7是否具备参照完整性   8.9其他<em>数据</em>模型   8.9.1输入<em>数据</em>模型   8.9.2临时存储<em>数据</em>模型   8.10最后的思考   第9章<em>数据</em>仓库架构:组件   9.1架构概述   9.2架构师角色   9.2.1解决方案架构师   9.2.2<em>数据</em>仓库架构师   9.2.3技术架构师   9.2.4<em>数据</em>架构师   9.2.5ETL架构师   9.2.6BI架构师   9.2.7综合   9.3体系结构分层   9.3.1单层体系结构   9.3.2经典的两层体系结构   9.3.3高级的三层体系结构   9.4<em>数据</em>仓库架构   9.4.1单独的<em>数据</em>集市架构   9.4.2总线结构   9.4.3中央存储库架构   9.4.4联合架构   9.5组件(分层)   9.5.1<em>数据</em>源   9.5.2<em>数据</em>生成   9.5.3<em>数据</em>组织   9.5.4<em>数据</em>分发   9.5.5信息输出   9.6实现方式   9.6.1<em>数据</em>设计和<em>数据</em>流   9.6.2逻辑和物理模型   9.6.3自上而下的方式   9.6.4自下而上的方式   9.6.5混合模式   9.7捷径   9.7.1<em>数据</em>采集层   9.7.2中央<em>数据</em>层   9.7.3<em>数据</em>分发层   9.7.4表现层   9.7.5用户展现层   9.7.6方法论   9.7.7现成的解决方案   第10章ETL和<em>数据</em>质量   10.1架构   10.1.1<em>数据</em>获取   10.1.2<em>数据</em>分发   10.1.3ETL映射   10.1.4初始加载和增量加载   10.1.5ETL、ELT和ETTL   10.1.6并行操作   10.1.7ETL功能角色   10.1.8<em>数据</em>流图   10.1.9业务<em>数据</em>存储系统   10.2<em>数据</em>源系统   10.2.1没有<em>数据</em>源   10.2.2多个<em>数据</em>源   10.2.3其他来源(结构化输入文件)   10.2.4非结构化<em>数据</em>   10.3<em>数据</em>剖析   10.4<em>数据</em>获取   10.4.1多个大文件   10.4.2伪文件   10.4.3故障预防策略   10.5转换和临时<em>数据</em>存储   10.5.1准备工作   10.5.2代理键   10.5.3参照完整性   10.5.4聚合、分析和汇总   10.5.5编码表   10.6加载   10.6.1是否加载历史<em>数据</em>   10.6.2插入、更新、插入或更新、删除   10.6.3<em>数据</em>获取信息   10.6.4加载调度   10.7<em>企业</em><em>数据</em>仓库的临时<em>数据</em>存储和总线架构的临时<em>数据</em>存储   10.8<em>数据</em>分发   10.9<em>数据</em>质量   10.10ETL工具   第11章项目规划和方法论   11.1基础   11.1.1风险:逐步发展   11.1.2风险:<em>数据</em>质量   11.1.3风险:资源   11.1.4风险:成本   11.1.5变更<em>管理</em>   11.1.6最佳实践   11.2错误   11.3项目规划方法论   11.3.1业务需求分析   11.3.2战略和规划   11.3.3解决方案纲要   11.3.4设计   11.3.5构建   11.3.6部署   11.3.7使用   第三部分构建   第12章工作场景   12.1让我们开始“烹饪”吧   12.2自上而下   12.2.1字典   12.2.2集中式<em>数据</em>模型   12.2.3<em>数据</em>架构   12.2.4<em>数据</em>源   12.2.5<em>数据</em>模型   12.2.6<em>数据</em>库   12.2.7<em>数据</em>获取   12.2.8解决方案概述   12.3自下而上   12.3.1最终结果   12.3.2字典   12.3.3<em>数据</em>架构   12.3.4一致性维度的<em>管理</em>   12.3.5<em>数据</em>源   12.3.6解决方案概述   12.4混合式   12.4.1起步工作   12.4.2<em>数据</em>模型   12.4.3<em>数据</em>架构   12.4.4解决方案概述   12.5归并   12.6没有输入:结构化的输入文件   12.7集成的第二阶段   12.8更大的框架:<em>企业</em>信息架构   第13章<em>数据</em>监理   13.1什么是<em>数据</em>监理   13.2<em>数据</em>监理的原因   13.3<em>企业</em>结构   13.4驱动和启动   13.5<em>数据</em>监理的主要方面   13.5.1安全性和敏感性   13.5.2<em>数据</em>质量   13.5.3所有权   13.5.4变更控制   13.6<em>数据</em>监理的准备工作   第14章项目后评审   14.1概述   14.2项目评审   14.3后续工作
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商务智能 汪楠版本
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BusinessObjects<em>商务</em><em>智能</em>方案分析
商务智能“BI”介绍
详细介绍“<em>商务</em><em>智能</em>”系统体系架构,具体应用,应用流程;介绍<em>商务</em><em>智能</em>系统的关键技术DW,ETL,OLAP,DM
商务智能数据挖掘PPT
本课程资料系统介绍了<em>商务</em><em>智能</em>的基础概念,<em>商务</em><em>智能</em>的系统架构以及<em>数据</em>仓库,OLAP和<em>数据</em>挖掘等核心技术。在此基础上讨论了<em>商务</em><em>智能</em>在电子<em>商务</em>,移动<em>商务</em>,知识<em>管理</em>,WEB挖掘,<em>企业</em>绩效等最新应用。
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SQL Server 2005商务智能
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基于web的数据挖掘和商务智能
1 引 言 电子<em>商务</em>作为一种全新的<em>商务</em>运作模式,在全球呈现出竞相发展的态势,对世界经济格局和贸易体制的变化将产生深刻的影响。在我国,今后五年将是中国电子<em>商务</em>应用蓬勃发展的五年,电子<em>商务</em>将成为中国经济发展的新增长点。然而在构建电子<em>商务</em>进程中,<em>企业</em>面临着新的工作环境、工作过程和<em>管理</em>模式(如虚拟<em>企业</em>联盟、基于供应链的产供销体系、物流配送体系等等)。在这种新的运行机制下,如何最及时地获取...
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商务智能实施调研问卷
本人学业要求,需要进行<em>商务</em><em>智能</em>实施的问卷调查,希望参加过<em>商务</em><em>智能</em>项目(或相关项目)实施的朋友,能够抽出您宝贵的时间,帮助完成。对完整完成问卷的朋友给予50元移动充值卡(密码),当然,这和您的付出不成比例,只是表示一个穷学生的敬意。 rn问卷和本人联系方式在附件中,谢谢您的合作! rn如有兴趣请联系:jihongen1971@gmail.com
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商务智能复习题目(含答案)
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武汉大学计算机学院<em>商务</em><em>智能</em>课后作业1 请思考<em>数据</em>挖掘可能会遇到哪些法律问题,可能会和哪些法律有关,请举出具体例子并讨论;Skewness是什么,请计算对称正态分布,正偏移和负偏移时候的Skewness的指(请自行拟定<em>数据</em>分布具体数值)
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武汉大学计算机学院朱卫平老师课后作业答案,该答案获得了95分。
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商业<em>智能</em>是一个新兴的领域,作为商业<em>智能</em>领域的唯一专业媒体,中国商业<em>智能</em>网(www.chinabi.net)发布了《2005年中国商业<em>智能</em>选型指南》,这是一本不以营利为目的参考书,它主要给用户选择商业<em>智能</em>产品和解决方案时做参考,希望书中的观点能够给中国商业<em>智能</em>的发展保驾护航。
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ERP与<em>商务</em><em>智能</em>(BI),PPT资料,非常有用的
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