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SQL Server数据挖掘在商业智能中的应用
来源:互联网   发布日期:2011-10-16 00:40:15   浏览:15727次  

导读:在过去的二十年中,经济快速发展,组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而,拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此,商业智能需要进展到下一步数据挖掘 智能应用的平台 在过去的二十年中,经济快速发展,组织机构普遍都收集了大量的商业数...

      在过去的二十年中,经济快速发展,组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而,拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此,商业智能需要进展到下一步——数据挖掘……

  智能应用的平台

  在过去的二十年中,经济快速发展,组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而,拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此,商业智能需要进展到下一步——数据挖掘。

  数据挖掘能帮助您在浏览巨量数据的同时从中发现潜在有效的模式,并将这些模式应用于商业运营中。

  Microsoft sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台) 分析服务中构建了新的数据挖掘组件——一个易于使用、容易扩展、方便访问、非常灵活的平台。对于以前从未考虑过采用数据挖掘的组织机构,这无疑是个非常容易接受的解决方案。

  企业级产品的架构,与sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台)产品家族商业智能功能的紧密集成,丰富的工具、API和算法,这一切使得用户可以基于sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台)创建新型的商业智能应用程序,通过它所提供的针对各种商业问题的自定义的数据驱动解决方案,能达到提高生产力、增加利润和减少支出的目的。例如:

  购物篮分析。对销售结果进行分析来判断商品是否应该捆绑销售。使用应用程序的结果来创建一个在线指导系统,或者决定如何捆绑销售能将利润最大化。

  客户流失分析。创建报表显示可能会取消服务的顾客。

  市场分析。通过对客户自动分组来细分市场,并由此结果做趋势分析以设计市场活动。

  预测。预测销售量和库存量并获知他们之间的关联关系。

  数据浏览。由数据挖掘算法发现的模式能帮助您更好地了解您的客户。它可以比较高价值客户与低价值客户之间的差异,或者分析喜爱同一种产品的不同品牌的客户之间的区别。

  Web站点分析。分析网站用户行为,归纳相似的使用模式。

  营销活动分析。把钱花在刀刃上,准确定位有效用户,让我们的每一分市场经费都发挥最大的效用。

  数据质量。当数据被装载进数据仓库时检查其中可能丢失的数据或是异常数据。

  文本分析。分析反馈信息,找到与你的客户或者员工有关的共同主题或趋势。

  集成

  sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台)数据挖掘是微软商业智能技术家族中的一员,数据挖掘的加入使得它们如虎添翼。

  sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台)Integration Service。基于由数据挖掘算法得到的预测性分析结果,我们可以在

  sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台)Integration Service中标记异常、数据分类和填充丢失数据,从而创建出更加强大的数据管道。

  sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台)分析服务(OLAP)。加入数据挖掘维度,根据数据中隐藏的模式切片数据,构建内容更为丰富的统一空间模型(UDM)。

  sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台)报表服务。基于数据挖掘查询,创建更加智能,富于洞察力的报表来呈现正确的信息或者为报表选择正确的接收用户。

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