商业智能数据挖掘的案例（商业领域数据挖掘是如何产生的）

啤酒和尿不湿案例属于哪种数据挖掘算法

生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998 年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。

买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的关联规则。案例分析：就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。

“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。

数据分析里有一个经典的案例，超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖，原因是经过数据分析发现，出来买尿不湿的家长以父亲居多，如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒，将有很大的概率购买，这样就可以提高啤酒的销售量。

关联算法的两个概念 在关联算法中很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几个特定项的概率。比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关联的支持度为5%。

什么是商业智能?目前使用于那些行业?

商务智能（Business Intelligence，Bl）系统是指运用数据仓库，联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商务数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商务决策的管理系统。

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。商业智能系统可辅助建立信息中心，很多行业都可以使用啊。机械制造，医药行业，汽车行业，精细化工。食品行业。企业集团。等等都可以的。现在国内比较好的商业智能软件，给你推荐一款吧。也是应用比较多的一款。

商业智能（BI），如同一把钥匙，解锁企业决策的智慧之门。它是一种强大的数据技术解决方案，旨在整合企业的复杂信息，转化为直观易懂的可视化决策支持。BI的架构分为三层：用户友好的可视化分析层，深藏数据智慧的数据模型层，以及数据汇聚的基石——ETL与数据仓库。在企业信息化的版图中，BI扮演着双重角色。

商业智能，又称商务智能，英文为Business，简写为BI。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。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

BI（）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。

目前，商业智能（即Business Intelligence简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。

数据挖掘的应用现状

1、认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。数据准备。（1）数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。（2）数据预处理。

2、当前比较主流的结构化数据管理工具就是关系型数据库，在对数据分析的能力上表现的较为突出。还有是在文本领域中的应用，是比较常见的非结构化数据，再有几岁多媒体的数据以及网页数据和移动社交网络数据等等。

3、数据挖掘的应用领域非常广泛，目前来说在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务、电信、零售、农业、电力、生物、天体、化工等方面，未来将会应用在更多的领域之中。

4、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹。

谁能说说数据仓库,数据挖掘,BI三者之间的区别和联系的相关推荐

1、数据仓库 数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

2、数据仓库与数据挖掘的联系 （1） 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。（2） 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。（3） 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。（4） 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。（5） 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

3、数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子，数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

4、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

5、BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师都属于大数据工程技术人员，三种的主要区别如下：工作内容不同 BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。