大数据挖掘与商务智能

浙江理工大学硕士学位论文终端营销的数据挖掘与商务智能

目录

摘要........................................................................................................................... I Abstract ......................................................................................................................... I II 第1章绪论 .. (1)

1.1 研究背景 (1)

1.2 研究意义 (1)

1.3 国内外研究现状及发展动态 (1)

1.3.1 数据挖掘国内外研究现状及趋势 (1)

1.3.2 商务智能国内外研究现状及趋势 (4)

1.4 论文研究内容和框架 (4)

1.4.1 论文研究内容 (4)

1.4.2 论文框架 (5)

1.5 本章小结 (5)

第2章商务智能与数据挖掘相关理论 (6)

2.1 商务智能的含义 (6)

2.2 数据挖掘的含义 (6)

2.3 数据挖掘的几种主要技术算法 (7)

2.3

第6章 数据挖掘与商务智能技术

2012-3-4

6.1 商务智能概述6.1.1 商务智能技术的发展商务智能的定义商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析， 商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析，支持决 策过程的技术和商业处理流程， 策过程的技术和商业处理流程，其目的是为了使使用 者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。 者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。 商务智能是运用数据仓库、 商务智能是运用数据仓库、在线分析和数据挖掘技术 来处理和分析数据的技术， 来处理和分析数据的技术，它允许用户查询和分析数 据库，进而得出影响商业活动的关键因素，最终帮助 据库，进而得出影响商业活动的关键因素， 用户做出更好、更合理的决策。 用户做出更好、更合理的决策。

2/29 ©&® by H. Q. Feng, CUFE

6.1 商务智能概述(续) 商务智能概述(6.1.1 商务智能技术的发展(续) 商务智能技术的发展(商务智能的定义( 商务智能的定义(续)商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应用经验 和假设，来促进对企业动态性的准确理解， 和假设，来促进对企业动态性的准确理解，以便提高 企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。

商务智能复习题

一、 名词解释

1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新

的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。

2. OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处

理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。

3. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存

放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

4. 数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐

含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 5. OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数

据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。

6. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维

关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。 7. 聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cl

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浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

作者：杨曙

来源：《电脑知识与技术》2017年第18期

摘要：伴随信息技术的飞速进步，为电子商务发展创造了良好契机，近年来，人们对物流市场需求逐步攀升，大数据时代，物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状，分析物流管理系统中的物流信息挖掘，对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨，旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词：大数据；物流信息；数据挖掘；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0001-02

大数据时代下，人们对物流需求提出了越来越严苛的要求，如此一来，物流企业应当紧随社会发展脚步，推进企业自身运作流程的优化改良，通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务，以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘，具备一系列优势功能，所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合，为物流企业制定决策提供可靠依

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

电子商务需要知道客户需要什么，而大数据分析可以获取客户的爱好，知道客户的想法，大数据给电子商务带来了不可估量的价值。电子商务的发展还不够成熟，在新时代来临的时候，电子商务面临着技术等多方面的阻碍，但是电子商务要克服一切，才能在大数据的潮流中站稳自己。

一、我国电子商务现状分析

我国电子商务近几年发展的速度异常迅速，消费者的数量几何性增长。根据数据显示，2015年“双11”一天，天猫的销售额达912.17亿元，同比2014年增长341.17 亿元，其中无限交易额为626亿元，占比 68.67%。网购已经成为我国的新名片，与高铁、支付宝、共享单车合称为中国新时代“四大发明”。巨量的交易额强烈冲击着传统销售行业，同时网上缴费、网售购票等不断发展，渗透到人们的生活中。目前我国电子商务的数据非常巨大，大数据处理是解决电子商务相关问题的最好选择。

二、大数据时代电子商务发展挑战

1.难以筛选有效信息大数据时代的好处就是为企业提供大量的用户数据，但同时数据的增多，也加大了企业分析数据的难度和成本，对于一些中小型企业，尽管可以获得用户的很多数据，但是却没有能力对数据进行合理的分析，题。大数据时代。数据的产生量很多。其中掺杂着虚假的信息就很难被发现,过多的虚假信息会影

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大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

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目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

详细介绍R+Hadoop系统结构、案例以及优缺点分析等

1 基本介绍

1.1 简介

RHadoop是运行R语言的Hadoop分布式计算平台的简称。要认识Rhadoop首先我们分别来认识R语言和Hadoop。

Hadoop已经成名好多年了，它是Apache软件基金会旗下的一个JAVA开源分布式计算平台，现已被各大互联网企业（包括Yahoo和Facebook等）用于大规模数据分布式存储与分布式计算。近年来随着云计算、大数据处理、数据挖掘等概念和应用越来越火，Hadoop更是名声大噪，各大企业对熟悉Hadoop体系架构和性能优化的人才需求也相当旺盛，人才缺口也相对加大。

R语言可能对大多数人来说比较陌生，但是做数理统计、数据分析的人不会不知道R。R是一门主要运用于统计分析与绘图的编程语言和操作工具。和Matlab类似，R是一门高级脚本化编程语言，直接在命令行输入指令即可运行，无需编译链接。它可以进行高效的向量化运算，效率远高于传统的循环运算。另外，R是开源的，有大批杰出的工程师和程序员为R开发了许多好用的函数库和图形化工具，尤其在数理统计方面有大量成熟的开源的程序包。所以R是做数据挖掘、数据分析的廉价高效的方案。

1.2 功能

Rhadoop是将R的强大统计分析

智能交通大数据综合服务平台方案

1.概述

2.随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资第一文库网源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基