商业智能数据挖掘（数据挖掘与商务智能讲什么）

根据以前的数据预测未来的行为用的是什么数据挖掘方法

1、当前数据挖掘应用主要集中在电信（客户分析），零售（销售预测），农业（行业数据预测），网络日志（网页定制），银行（客户欺诈），电力（客户呼叫），生物（基因），天体（星体分类），化工，医药等方面。

2、数据挖掘的四种基本方法有：分类、聚类、关联规则和预测。分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

3、分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

4、序列挖掘则主要用于处理时间序列数据或事件序列数据。该技术能够发现数据中的时间模式或事件发生的顺序模式，适用于金融分析、网络日志分析等场景。通过序列挖掘，可以预测未来一段时间内可能发生的趋势或事件。

数据挖掘和商务智能有什么区别

1、商务智能是一整套解决方案，是从各种商业数据中提取有效信息，来辅助商业决策，数据挖掘只是其中一种分析技术手段。

2、商务智能依靠针对不断产生、积累的数据的挖掘来得出论据。数据挖掘是商业智能的一个很重要的部分，密不可分，不通过数据挖掘就无所谓商业智能。

3、数据挖掘是个技术概念，商务智能是商业领域综合利用数据的很宽泛的应用概念。狭义的说商务智能是数据挖掘技术在商业领域的应用。

4、数据分析：一般指对数据进行研究的方法和过程。商业智能：是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。

5、商务智能又称商业智能或BI，是一种将数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术进行综合运用的一种方法，通过对数据的分析得出数据报表对企业的经营决策提供参考，是针对企业的一种商业智能解决方案。数据分析只是一种利用数学方法处理数据的工具，讲究的是对数据的统计分析、探索假设以及验证的过程。

BI和数据挖掘的区别是什么?

1、数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。

2、数据挖掘：在数据基础上继续挖掘和分析，挖掘更多的是做分析和预测。BI：一般是指商业智能工具，可进行数据分析与展示，BI工具可做一定的挖掘工作。

3、OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息，作为挖掘的依据；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。

数据挖掘和商业智能有什么区别吗?

1、商务智能依靠针对不断产生、积累的数据的挖掘来得出论据。数据挖掘是商业智能的一个很重要的部分，密不可分，不通过数据挖掘就无所谓商业智能。

2、商务智能是一整套解决方案，是从各种商业数据中提取有效信息，来辅助商业决策，数据挖掘只是其中一种分析技术手段。

3、表格、 多维和数据挖掘是SQL Server Analysis Services 提供用于创建商业智能语义模型的两种方法，还有一种方法是 Power Pivot for SharePoint。可以使用多种方法来实现针对不同业务和用户需求量身定制的建模体验。 “多维”是建立在开放标准基础之上的成熟技术，已由 BI 软件的众多供应商采用，但难以驾驭。

4、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。

数据挖掘与商业智能的捆绑

商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，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，为企业的各种经营活动提供决策信息。

SQL Server 2008 R2的数据挖掘与商业智能基础教程深入剖析了这一领域的核心内容，它不仅涵盖了数据挖掘的基本概念和原理，还探讨了其经典理论与发展趋势。本书特别强调通过Microsoft SQL Server 2008 R2的数据挖掘模块进行学习，让读者能够迅速掌握并实践。

Chapter 1： 商业智能与数据挖掘的概述，介绍它们在现代商业决策中的重要性。Chapter 2： 数据仓库的定义、特性、架构，以及创建数据仓库的目的和实际运用，以及管理策略。Chapter 3： 数据挖掘的定义、关键功能、步骤和crisp-dm建模标准，以及软件工具介绍。