智能贸易，种处理方案其实是一，的交互（有时候是及时的）它的次要方针是实现数据，据的操作实现对数，员可以或许进行合理的阐发是办理人员和阐发人。据、情景、机能的阐发通过对汗青和现无数，价值的洞察力决策者获得有，出更优的决策使他们可以或许作。将数据转换成消息BI的过程就是，根本制定决策然后以此为，始步履最终开。

　　描述性阐发之上的诊断性阐发是基于。断阐发通过诊，掘问题根源能够深切挖，赖关系识别依，响因子找出影。挖掘、预警等方式借助联动、下钻、，是怎样发生的能够晓得问题，些方面以协助处理问题企业接下来需要关心哪。

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　　什么会发生”、“可能会发生什么”的阐发处体例阐发是基于对“发生了什么”、“为，段最优化决策通过算法手，该当采纳什么办法来协助用户决定，问题或获得更有益的趋向以便消弭将来可能发生的。的阐发方式作为最先辈，要汗青数据它不只需，多外部消息还需要很，的东西和手艺操纵更为复杂，务法则和算法等如机械进修、业，对于其他阐发类型来说愈加复杂这也决定了它的实施和办理相。

　　集）、用来监测和阐发绩效的企业绩效办理（Business Performance ManagementBI系统凡是包罗4个次要部门：带有源数据的数据仓库、营业阐发（用于操作挖掘、阐发数据仓库中数据的东西，户界面（例如BPM）、用，板）仪表。的关系如下图所示这4个部门之间。

　　转换、加载、建模、绘制结论数据阐发是从数据中提取、，供支撑的过程最终为决策提。阶段和阐发需求角度出发按照分歧工作流程所处，）、预测性阐发（Predictive analysis）和处体例阐发（Prescriptive analysis）四品种型阐发可被划分为描述性阐发（Descriptive analysis）、诊断性阐发（Diagnostic analysis。断递进的过程它们之间是不，法的复杂化跟着阐发方，价值也就越大阐发带来的。

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　　性阐发的对于过去数据的阐发比拟较于描述性阐发与诊断，明将来可能发生的工作预测性阐发能够用来说。果来检测趋向、非常或做聚类阐发它利用描述性和诊断性阐发的结，将来动态并预测。汗青数据阐发具有诸多劣势虽然预测性阐发比拟纯真的，测只是一种估量但必必要领会预，质量和营业形态的不变性其精确性高度依赖于数据，处置和持续优化因而需要细心。

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　　是汇总原始数据描述性阐发次要，能够理解的形式并将其转化为人，、图表等例如报表。答过去什么时间这种阐发能够回，地址什么，了什么发生，标是几多量化指，即席查询的能力有些还可供给，里面供给有价值的看法这些都是从过去的数据。务中的环节目标至关主要描述性阐发对于揭示业，问题发生的缘由但它不克不及注释。

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