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实现智能决策是信息化建设下一步的发展目标,也是信息系统显性创造价值的关键所在。
基于事实的智能决策支持系统在企业门户中的应用,能够辅助商业决策的制定,提高企业决策能力。本文讨论了智能决策支持系统的结构和组成。
商业智能是支持企业决策分析的一系列软件、技术、方法的集合。1989 年Gartner 首次提出了商业智能的概念,将其定义为一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为...
提起人工智能,大家可能很容易想到图象识别、语音识别、无人驾驶等等,当然这都是非常重要的应用。但是对于更多的普通商业企业,它们很需要人工智能、机器学习、大数据的技术去做一些更好的决策。
在企业做出决定以确保存在利润倾斜的风险时,数据收集是一个因素。获取的数据在改变游戏决策中起着关键作用,而且随着技术的进步,现在有能力同时处理更多的数据。
大数据及其分析项目计划或将能够改变游戏规则,为您企业提供相应的洞察分析能力,帮助您企业赢得市场竞争,创造新的收入来源,并得以更好地为客户服务。
大数据在过去的几年里已经风靡时,另一项技术也进入了主流:数据虚拟化。
高管们知道,他们需要高质量的数据才能做出合理的业务决策。但是,能够及时地、以用户友好的方式获得准确的数据,仍然是一个挑战。当然,这里有一个庞大的行业,行业中有很多商业智能(BI)专业技能的咨询师和厂商。
基于用户行为数据,以用户为中心,所有的功能体验都围绕用户需求、用户感知而展开,才能很好地提升用户满意度,那么转化率的提升也就显得水到渠成。
本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。