网站数据分析的一些问题2.doc
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4、的问题。BI(Business Intelligence,商业智能),先看一下维基百科上面对BI的定义:Business intelligence (BI) is defined as the ability for an organization to take all its capabilities and convert them into knowledge.BI提供大量有价值的信息引导企业寻找新的发展机遇,当企业认识到潜在的机遇并成功地实施相应战略决策的时候,BI就能帮助企业在市场建立竞争优势并维持企业持续地发展。BI时常跟决策支持系统(Decision Support Syste
5、m, DSS)联系在一起,其实BI最主要的目标就是实现对企业的决策支持。下面就探讨几个BI方面的问题:Q1、BI与数据仓库(DW)之间的关系是怎么样的?(知乎)首先可以明确的是BI的重点在于对数据的应用上,让数据变成有价值的信息,而所有的基础数据基本都是来源于数据仓库。BI有两个方向的定义:广义的BI是包含数据仓库的,广义的BI包括数据的获取、处理、储存,到之后的分析、挖掘、展现变成有价值信息的整个过程,组成了一套完整的系统,当然在这个系统中数据仓库担当着从数据获取之后的处理和存储的职责,是基础组成部分;狭义的BI仅仅包括上层的数据应用,包括数据的展现、分析、挖掘等,所以不包括数据仓库。因为B
6、I的定义更侧重于数据应用,而随着数据量的不大扩大,数据仓库更多地被作为一项独立的技术被抽离出来,所以当前BI和数据仓库的定义更倾向于分离,整个系统被叫做DW/BI的解决方案。Q2、BI系统主要是为了帮助企业解决什么样的问题?(知乎)BI最初的目标就是优化企业的决策支持,实现从数据到有价值的信息的转化,辅助企业商业战略和决策的制定。所以BI的最终目标是获取商业的Insight。BI首先实现的是企业数据的透明化,原始的数据报表就是为了从数据的角度定量地掌握企业的运营状态,有了数据的支撑,很多决策的制定就会有了参考依据。随着商业和信息技术的不断发展,BI不再仅仅停留在报表的领域,数据除了展现以外被更
7、多地用于商业分析,而商业分析的基础组成就是统计、预测和优化,这些对企业的运营决策起到了更加关键的作用。但随着信息膨胀,数据量的剧增,BI也不断面临挑战,我们需要花更多的成本去处理和存储数据,需要花更多的精力去分析和应用数据。我之前写过BI应用中的三大矛盾这篇文章,因为有段时间了,很多地方的看法可能有了变化,但这3个矛盾相信依然还是存在。所以,最终还是要把握BI的输出是有价值的信息,无论中间的处理方式是查询、报表,还是分析、挖掘,最终要得出的是有价值的结论。Q3、目前BI的应用或组件主要有哪些?(知乎)这里简单地归纳了一下,可能会有遗漏,希望大家能够在评论中补充。这里仅仅包括狭义BI中基于数据应
8、用层面的一些功能,数据仓库的数据处理方面的应用不在这里罗列。首先是报表、图表和Dashboard,目前的报表和图表除了更加丰富以外,跟传统报表还有一个关键的区别就是可交互性。目前的报表基本都提供简单的数据筛选、排序等功能,Dashboard的出现实现了按需整合报表和图表的功能。再则是OLAP,OLAP一度被当做BI的核心功能,不得不承认OLAP是分析数据最有效的手段,尤其是基于多个维度多个层面的分析,这些是一两张报表图表所无法做到的。OLAP一般都是基于已经设计成型的多维模型以及存放多维模型的数据集市(Data Mart),数据集市和OLAP跟业务层面有着很多关联,这个使数据集市跟底层的数据仓
9、库有了区分。然后是数据的查询和分析,有时基于既定的模型的OLAP无法满足分析的需求,所以就有了数据查询的需求,一般直接查询数据仓库的细节数据;BI中的Ad-hoc Query则是对既定多维模型的灵活查询,可以自由组合维度和度量。最后是报表的发布和数据预警,这都是属于BI平台的推送功能,一般可以通过邮件订阅的形式定期把组合的报表推送给相关的人员,而通过预警的设定,可以监控数据的变化趋势,掌握数据可能出现的异常。另外BI还有很多新奇的功能,如基于GIS的地图数据、基于Flash实现的动态图表及对数据挖掘功能的集成等。Q4、BI中的多维数据模型和OLAP的实用价值在哪?(知乎)之前有关于多维数据模型
10、和OLAP的介绍,可以参考数据仓库的多维数据模型和数据立方体与OLAP这两篇文章中的内容。其实多维数据模型和OLAP最主要的是解决了如何有效地观察数据的问题,传统关系模型很难直接对数据进行观察分析,而多维模型为数据观察者提供了清晰的视角,就如平常我们从多个角度看待事物一样,多维模型维度的设计就很好地提供了这些角度的选择。而OLAP的几个操作形式正是体现了分析这个词本身的含义,从总体到细节,结合多个维度的交叉分析,让我们具备了对整个数据集进行全景观测的能力。OLAP最关键的技术除了多维模型设计还有就是预计算(Precomputation),或者叫预聚合,预计算解决了数据快速获取的问题,基于一定的
11、规则或者算法对数据集进行预计算之后,OLAP的操作性能可能得到有效地提升,从而使对大量数据的快速灵活的分析操作成为可能。Q5、目前市场上主流的BI产品主要有哪些?(知乎)市场上主要的商业BI产品包括IBM的Cognos,另外IBM有自己的DB2可以建立数据仓库,在2010年收购SPSS之后,让其在数据分析和数据挖掘的领域也更加具有竞争力、SAP的Business Objects(BO),另外SAP有BW(Business Information Warehouse),作为传统的ERP方案提供商在数据集成方面有独特的优势、Oracle的BI(企业级的叫BIEE,Oracle Business I
12、ntelligence Enterprise Edition),Oracle借助其强大的关系型数据库建立数据仓库有独特的优势。这3大商业BI都属于整合型的BI,再加上微软借助Sql Server数据库提供的SSIS、SSAS和SSRS也是属于整合型的BI解决方案。另外也有独立的BI公司,如SAS,传统优势在数据挖掘领域、Micro Strategy的BI解决方案、开源强大的BI系统Pentaho(之前几年还有很多开源的BI系统,但因为BI在技术上有一定的门槛和成本,所以目前很多开源BI 都会包括开源版本和商业版本,Pentaho也不例外),国内也有用友的BQ软件也是属于BI产品。归纳一下就是目
13、前的BI产品主要以商业产品为主,而且整套的BI产品一般都是重量级的,在购买、部署和使用上都需要一定的成本投入。文章来源:网站数据分析,下面是古文鉴赏,不需要的朋友可以下载后编辑删除!谢谢!九歌湘君屈原朗诵:路英君不行兮夷犹,蹇谁留兮中洲。美要眇兮宜修,沛吾乘兮桂舟。令沅湘兮无波,使江水兮安流。望夫君兮未来,吹参差兮谁思。驾飞龙兮北征,邅吾道兮洞庭。薜荔柏兮蕙绸,荪桡兮兰旌。望涔阳兮极浦,横大江兮扬灵。扬灵兮未极,女婵媛兮为余太息。横流涕兮潺湲,隐思君兮陫侧。桂棹兮兰枻,斫冰兮积雪。采薜荔兮水中,搴芙蓉兮木末。心不同兮媒劳,恩不甚兮轻绝。石濑兮浅浅,飞龙兮翩翩。交不忠兮怨长,期不信兮告余以不闲。
14、朝骋骛兮江皋,夕弭节兮北渚。她含着笑,切着冰屑悉索的萝卜,她含着笑,用手掏着猪吃的麦糟,她含着笑,扇着炖肉的炉子的火,她含着笑,背了团箕到广场上去晒好那些大豆和小麦,大堰河,为了生活,在她流尽了她的乳液之后,她就用抱过我的两臂,劳动了。大堰河,深爱着她的乳儿;在年节里,为了他,忙着切那冬米的糖,为了他,常悄悄地走到村边的她的家里去,为了他,走到她的身边叫一声“妈”,大堰河,把他画的大红大绿的关云长贴在灶边的墙上,大堰河,会对她的邻居夸口赞美她的乳儿;大堰河曾做了一个不能对人说的梦:在梦里,她吃着她的乳儿的婚酒,坐在辉煌的结彩的堂上,而她的娇美的媳妇亲切的叫她“婆婆”大堰河,深爱她的乳儿!大堰河
15、,在她的梦没有做醒的时候已死了。她死时,乳儿不在她的旁侧,她死时,平时打骂她的丈夫也为她流泪,五个儿子,个个哭得很悲,她死时,轻轻地呼着她的乳儿的名字,大堰河,已死了,她死时,乳儿不在她的旁侧。大堰河,含泪的去了!同着四十几年的人世生活的凌侮,同着数不尽的奴隶的凄苦,同着四块钱的棺材和几束稻草,同着几尺长方的埋棺材的土地,同着一手把的纸钱的灰,大堰河,她含泪的去了。这是大堰河所不知道的:她的醉酒的丈夫已死去,大儿做了土匪,第二个死在炮火的烟里,第三,第四,第五而我,我是在写着给予这不公道的世界的咒语。当我经了长长的飘泊回到故土时,在山腰里,田野上,兄弟们碰见时,是比六七年鸟次兮屋上,水周兮堂下
16、。捐余玦兮江中,遗余佩兮澧浦。采芳洲兮杜若,将以遗兮下女。时不可兮再得,聊逍遥兮容与。注释湘君:湘水之神,男性。一说即巡视南方时死于苍梧的舜。君:指湘君。夷犹:迟疑不决。蹇(jian3简):发语词。洲:水中陆地。要眇(miao3秒):美好的样子。宜修:恰到好处的修饰。沛:水大而急。桂舟:桂木制成的船。沅湘:沅水和湘水,都在湖南。无波:不起波浪。夫:语助词。参差:高低错落不齐,此指排箫,相传为舜所造。飞龙:雕有龙形的船只。北征:北行。邅(zhan1沾):转变。洞庭:洞庭湖。薜荔:蔓生香草。柏(bo2伯):通“箔”,帘子。蕙:香草名。绸:帷帐。荪:香草,即石菖蒲。桡(rao2饶):短桨。兰:兰草:
17、旌:旗杆顶上的饰物。涔(cen2岑)阳:在涔水北岸,洞庭湖西北。极浦:遥远的水边。横:横渡。扬灵:显扬精诚。一说即扬舲,扬帆前进。极:至,到达。女:侍女。婵媛:眷念多情的样子。横:横溢。潺湲(yuan2援):缓慢流动的样子。陫(pei2培)侧:即“悱恻”,内心悲痛的样子。(19)櫂(zhao4棹):同“棹”,长桨。枻(yi4弈):短桨。(20)斲(zhuo2琢):砍。(21)搴(qian1千):拔取。芙蓉:荷花。木末:树梢。(22)媒:媒人。劳:徒劳。(23)甚:深厚。轻绝:轻易断绝。(24)石濑:石上急流。浅(jian1间)浅:水流湍急的样子。(25)翩翩:轻盈快疾的样子。(26)交:交往。
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