1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础，对原始的数据进行加工，给出有利于决策形成的结果，帮助人们正确地进行经营决策。 商业智能系统应能够多时段、多角度、多方法
所谓系统集成，就是通过结构化的综合对接系统和计算机网络技术，将各个分离的软件、硬件、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。系统集成应采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术。系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。这需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。系统集成作为一种新兴的服务方式，是近年来国际信息服务业中发展势头最猛的一个行业。
摘 要：物流政务信息资源及物流企业信息资源的汇聚、共享及社会化服务是支撑“互联网+”高效物流新业态发展和助推物流行业升级转型的重要手段。本文结合四川省交通运输物流公共信息平台建设实践经验，从平台建设需求、建设思路、平台架构、决策分析大数据可视化及平台扩展方面提出了一套建设思路和架构设计，介绍了实际项目中的应用成效。
LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”的简称，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（即整数规划，包括 0-1 整数规划），方便灵活，而且执行速度非常快。能方便与EXCEL，数据库等其他软件交换数据。LINGO18.0为最新版本。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于
在国家“工业2025”大政策的推动下，工业企业上云上平台已成必然趋势，企业用户购买或使用工业互联网服务平台提供的云基础设施、软件、应用、服务进行转型升级已成为当下中小型工业企业发展的主流措施。
尽管深度学习和人工智能已经成为家喻户晓的名词，但推动这场革命的统计学突破却鲜为人知。
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面两篇分别深入阐述政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 和政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》，反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的上下文范围。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 “上下文”是软件工程里的常用词，是“context”的直接翻译，在java等编程语言中经常出现，通常指
哈喽，大家好！这一期将给大家介绍一个贝叶斯决策分析理论的应用案例。即如何应用贝叶斯理论，在美国流行的综艺节目“The Price is Right”中的“ShowCase”环节中帮助选手给出最优的出价策略，进而赢得比赛并得到最大的奖励（Double ShowCase Winner）。
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的概念模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 本文是漫谈政务大数据系列文章序（《政务大数据的本质》）之外的第三
随着企业数据规模的增长，数据的价值变得越来越重要。然而，传统的数据库在承载大量数据时面临挑战，需要高效有序的维护。因此，建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石，但现代技术的背景下，数据管理和保护仍然存在着重要挑战。
目前，已经有多家IT，银行公司，在逐步构建AIOps实施和落地。这几年我们也看到了很多有意思的场景的落地，也确确实实给业务带来了很多的价值。 本文主要总结梳理了在现有背景下，如何做好监控告警的智能化， 旨在为智能告警提出可行的解决方案。
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在数据仓库出现之前 , 上述两种处理类型都放在数据库中进行处理 , 其中分析性处理效果不好 , 因此提出不同的数据类型 , 放在不同的数据载体中 :
在实际项目中，决策分析类系统不同于业务系统的特点之一就是其不确定性，同样一个分析场景，有的人习惯看表格，有的喜欢看图表；有的喜欢用同比环比，有的喜欢做预警分析。
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。
A化妆品公司开发出了一种新型化妆品，并且希望在较短时间内将产品推向市场，目前主要是采用通过各种广告渠道来实现快速传播。初步调研后发现该地区可以利用的广告形式主要有电视、报刊、户外车体、活页散发以及网络途径，这些广告途径的可达人数、成本、提供数量、影响力如下图所示：
6.测试与检查规划 7.会议 1.质量管理计划 2.质量测量指标 3.项目管理计划更新
香港科技大学 工业工程与决策分析系 IEDA HKUST Making Smart Decisions 香港科技大学工业工程与决策分析系 2023年PhD及MPhil提前招生正式启动！ #1 关于HKUST IEDA 香港科技大学工业工程与决策分析学系在世界各种工业工程学科排名中名列前茅。例如在最新的泰晤士高等教育世界大学排名（Times Higher Education World University Rankings）和 QS 世界大学排名中，我系分别位列工程与技术学科全球第 28
BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。
近几年来物联网、云计算、大数据、人工智能等技术得到了快速的发展，新型的的产业变革、技术革命也得到了快速的兴起，各行业更注重产品质量、产品服务、需求个性化需求响应速度等。钢铁制造业尤为明显，钢铁行业通过深入开展产品生产全流程数据处理及挖掘方法，进行跨领域知识建模、工艺参数深度优化及多工序协同管控，以达到提升钢铁工业企业柔性化制造水平、提升产品质量、缩短产品研发周期、提高生产效率和降低生产成本的目标。
看攻略、订机票、订酒店……只需一部手机，人们就可以完成旅游前的所有准备。 拍照片、传图片、写介绍，只需一条网线一个平台，落后的小乡村也能向世界展示美景，以旅游产业脱贫致富。 穿越古今遇名人，千年技法遇新生，当非遗文化搭载VR/AR等数字技术，它便能活灵活现的展示在众人眼前，让传统艺术发扬传承。 腾讯集团副总裁、腾讯文旅总裁曾佳欣 日前，腾讯集团副总裁、腾讯文旅总裁曾佳欣提到，几年前，数字化对人们来说只是个概念，现如今，数字化所附能的美好生活已经向我们走来，腾讯集团将坚守数字化助手定位，为人们的美好
在财务中业财一体化，是一个必然趋势，而如何借助 Power BI 来构建这套系统，需要借鉴一套专业作品来进行。
报表是使一家公司正常运营的手段，无论是财务人员、管理层、分析师，还是sql取数的大数据开发工程师，或多或少都得关注一下报表的整体情况。
合规管理，是指以有效防控合规风险为目的，以企业和员工经营管理行为为对象，开展包括制度制定、风险识别、合规审查、风险应对、责任追究、考核评价、合规培训等有组织、有计划的管理活动。
数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
数据分析在物流行业中的应用 现代物流系统是一个庞大复杂的系统，包括运输、仓储、配送、搬运、包装等诸多环节，每个环节信息流量都十分巨大，如果企业不能对这些数据进行准确、高效的收集和处理，那么就很难实现对物流过程的有效控制。 物流行业的数据分析主要体现在以下几个环节： 1 采购环节 采购是物流中不可忽视的重要环节之一，原材料的获取是企业生产的基础。如何在庞大的供应商中选择适合自己的，如何把握好产品质量等问题是采购环节遇到的最大的问题。 在采购环节进行数据分析，分析价格波动规律，对供应商的信用等级分析……这些数据
很多人对工具选型都有疑惑，报表和BI的区别，用国外巨头厂商产品还是大胆些选用国产工具，毕竟随着大数据的发展这个行业也逐渐鱼龙混杂。
在当今竞争日益激烈的市场环境中，只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的企业才能获得竞争优势，才是市场的赢家。利用数据来获取的市场洞察并不仅仅是简单的统计报告和财务汇总报表，信息应根据需求在合适的时间被利用，并且帮助企业领导者采取有利于企业和业绩优化的行动。数据已经变成了一个关系到企业业绩和成功的关键战略因素。
本期责编：Sophie 书名：《大数据掘金：挖掘商业世界中的数据价值 》 原书名：Real-World Data Mining： Applied Business Analytics and Deci
层次分析法（AHP）是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
老师在这节课专题中主要讲解【I/O、Memory、System、NetWork、Swap】分析思路与独创决策分析。对应做性能测试，会想老师讲解这些都的一一去学习，去掌握。很庞大的知识体系
某海产品批发商每天需要采购500斤的海产品，一直在城市的A市场销售海，每天都能卖完，价格也基本不变，成本也相对固定为1000元，如下图所示：
从最初的数据结构，到中间的决策分析，再到最后的执行，智昌集团将软硬件全部都打通了。
随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 营销是一门学问吗？当然是，从人类有交易活动开始，营销便一直存在，且随着时代的变化而不断产生新的形式。进入大数据时代，市场营销也随之而慢慢进化。 在某些方面，当前的市场营销行业也存在着前所未有的潜力，这便是大数据时代市场营销专业就业方向的新趋势。很多人表示，将传统的市场营销智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。但是要做到这一点，首先还有很多工作要做。 沃顿商学院运营与信息管理学教授桑德拉·希尔（shawndra hill）表示：“这是一
1、FM的功能定位 1.1 、FM模块的主要功能定位 话说当前各个实体企业都在提出精细化管理，因此有一天相关人员组织了一场讨论大会，参加人员有外企、国企、民企、还有个体户，X-SAP也混在其中，想趁机推广一下SAP。 外企：我们制定了合理的预算，并严格遵守和执行，一年下来，我的费用得到有效控制，并减少了费用成本的开支，提高了企业的竞争能力…… 国企：我们制定了各种各样高大上的预算，使用相当漂亮的报表，并提供领导决策，领导对我们编制的预算非常满意，我们的预算取得了成功，并成功的进行了预算。 外企：你们按需求
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统开辟了新方向，他们是商业智能的主要组成部分。
1.第一个是Excel。这看起来很简单，但实际上并非如此。Excel不仅可以执行简单的二维表，复杂的嵌套表，还可以创建折线图，柱形图，条形图，面积图，饼图，雷达图，组合图和散点图。
上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》，我们陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题继续回答。 在回答《与大数据相关的工作职位有哪些？》，让我们先看一段对话： 小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？ Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，
决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。
小特跨境电商ERP，桌面版实现的是销售订单发货、配货等，小程序版提供的是库存出入库、盘点等操作，那浏览器版则提供基础数据维护和销售报表、决策支持。主要给管理者和决策者使用，随时可以查看销售报表，提供数据支持。
当你负责一个产品，不管是从0-1的无中生有，还是站在前人的肩膀上对现有产品进行迭代，都需要有一个好坏的判断标准，这样才能让这个产品走的更远。同样，对于一个数据决策分析类的产品或者利用Tableau等BI工具搭建了一个Dashboard页面，你知道该怎么判断它到底做的是好还是坏呢？只有了解这些，才能够更好地规划和设计一个数据决策分析产品。
Blue Yonder，一个成立于2008年的大数据分析平台，用他8年的数据科学经验告诉你，什么是真正的数据科学、有哪些弯路可以不走。
正如马云所言，我们身处在一个数据为王的时代，世界正从IT走向DT。在移动互联、云计算和大数据的穹顶之下，未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。信息的碎片化加大了选择成本的空间，如何有效采集和分析数据、排除阅读噪音，成为了IT部门在大数据时代亟待解决的难题。 有这样一位网络主管，常以自己是“技术大拿”的身份管理网络，但居高不下的信息化成本却使得他常被大老板请去“喝茶”，并且当被问到IT资产管理、业务系统健康状况、信息化资金预算等实际问题时，他的汇报也只能用“很好、不错、有提升、有下降”等没
在“互联网+”时代下，从移动互联网、到企业私有云及公有云数据平台、再到“感知万物”的物联网等，大数据早已经渗透到中国各行各业，成为重要的生产要素。基于海量大数据分析决策成为企业发展数字化的基础和原动力，如何正确开展数字化转型已经成为各大企业的首要问题。
我们已经不是第一次提到，AI一方面炒的沸沸扬扬，一方面我们放眼望去，市场上居然看不到一个能让我们心服口服的，用AI技术支撑起来的产品。AI出问题了吗？AlphaGo的威风去哪了？每年那么多计算机视觉、语音识别、神经网络的论文，仿佛不是投进了与科学界密切相关的各大学术会议，而是被扔进了大海。连个响都看不到，连世界顶尖的围棋选手都打败了，感觉服务我们的生活还遥遥无期？ 不是这样的，我想无论你是问今天参加腾讯全球合作伙伴大会的搜狗COO茹立云，腾讯移动应用平台总经理周涛，还是滴滴出行的CTO张博，他们都会给你一个
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