2015《公司戰(zhàn)略》簡答題易考點：商業(yè)智能

　　【東奧小編】現(xiàn)階段進入2015年注會強化提高沖刺備考期,，為幫助考生們在最后階段提高備考效率，我們根據(jù)2015年注冊會計師考試大綱為考生們總結(jié)了《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險管理》科目的選擇題、簡答題和綜合題易考點,，下面我們一起來復(fù)習(xí)2015《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險管理》簡答題易考點：商業(yè)智能。

　　本考點能力等級：

　　能力等級 2—— 基本應(yīng)用能力

　　考生應(yīng)當(dāng)在理解基本理論,、基本原理和相關(guān)概念的基礎(chǔ)上,，在比較簡單的職業(yè)環(huán)境上，堅守職業(yè)價值觀,、遵循職業(yè)道德,、堅持職業(yè)態(tài)度，運用相關(guān)專業(yè)學(xué)科知識解決實務(wù)問題,。

　　本知識點屬于《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險管理》科目第八章管理信息系統(tǒng)的應(yīng)用與管理第二節(jié)管理信息系統(tǒng)應(yīng)用的內(nèi)容,。

　　簡答題易考點：商業(yè)智能

　　1.商業(yè)智能的概念。

　　商業(yè)智能(business intelligence,，BI)通常被理解為：運用數(shù)據(jù)倉庫,、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來分析和處理數(shù)據(jù)，將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識,，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具,。

　　2.商務(wù)智能的主要分析工具。

　　(1)聯(lián)機分析處理,。

　　聯(lián)機分析處理(OLAP)系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)最主要的應(yīng)用,，專門設(shè)計用于支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重對決策人員和高層管理人員的決策支持,，可以根據(jù)分析人員的要求快速,、靈活地進行大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜查詢處理，并且以一種直觀而易懂的形式將查詢結(jié)果提供給決策人員,，從多方面和多角度以多維的形式來觀察企業(yè)的狀態(tài),、了解企業(yè)的變化。

　　(2)數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用,。

　　數(shù)據(jù)挖掘(data mining,，DW)是運用基于計算機的方法(包括新技術(shù))，從大量數(shù)據(jù)中提取出隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息的過程,。數(shù)據(jù)挖掘的目的就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識,，它是從數(shù)據(jù)庫中進行知識發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database,，KDD)過程的核心部分。

　　數(shù)據(jù)挖掘的主要功能和應(yīng)用有6類：

　�,、贁�(shù)據(jù)特征總結(jié)與區(qū)分,。數(shù)據(jù)特征總結(jié)是對目標類數(shù)據(jù)的一般特征進行匯總，可以以直方圖,、餅狀圖,、多維數(shù)據(jù)方、交叉表等多種形式進行輸出,，如對某一類顧客的特征匯總,。數(shù)據(jù)區(qū)分是將目標類對象的一般特性與一個或多個對比類對象的一般特性比較，如對不同年齡段顧客購買行為的比較等,。

　�,、陉P(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析用來尋找數(shù)據(jù)庫中值的相關(guān)性,。兩種常用的技術(shù)是關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式,。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個事件中出現(xiàn)的不同項的相關(guān)性，如哪些商品經(jīng)常一塊兒被購買;序列模式與此類似,，尋找的是事件之間時間上的相關(guān)性,，如銀行利率調(diào)整與隨后股市的變化。

　�,、鄯诸�,。分類技術(shù)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，例如可以通過客戶分類構(gòu)造一個分類模型來對銀行貸款進行風(fēng)險評估;采用數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù),，可以將客戶分成不同的類別,，比如呼叫中心設(shè)計時可以分為：呼叫頻繁的客戶、偶然大量呼叫的客戶,、穩(wěn)定呼叫的客戶,、其他，幫助呼叫中心尋找出這些不同種類客戶之間的特征,，這樣的分類模型可以讓用戶了解不同行為類別客戶的分布特征

　　④預(yù)測,。預(yù)測是把握分析對象發(fā)展的規(guī)律,，對未來的趨勢做出預(yù)見。如對銷售活動效果的預(yù)測,。

　�,、菥垲悺＞垲愂窃诓豢紤]已知分類的情況下對數(shù)據(jù)類或概念進行區(qū)分,。它是在未知分類的前提下,，將數(shù)據(jù)分成不同的群組,，使群與群之間差別最大化，同時使同一個群之間的數(shù)據(jù)相似性最大化,。如在不知道要把客戶分成幾類的情況下進行客戶細分,，在此基礎(chǔ)上可以制定一些針對不同客戶群體的營銷方案。

　　【提示】分類就是按照某種標準給對象貼標簽,，再根據(jù)標簽來區(qū)分歸類,。聚類是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組,，聚類是指事先沒有“標簽”,，而通過某種成因分析找出事物之間存在聚集性原因的過程。

　�,、薰铝Ⅻc分析(局外者分析),。孤立點是在數(shù)據(jù)集中與眾不同的數(shù)據(jù)，使人懷疑這些數(shù)據(jù)并非隨機偏差,，而是產(chǎn)生于完全不同的機制,。

　　孤立點分析可以對分析對象的少數(shù)的、極端的特例進行挖掘,，揭示內(nèi)在的原因,。孤立點分析可以從一些信用不良的客戶數(shù)據(jù)中找出相似特征并預(yù)測可能的詐欺交易，達到減少損失的目的,。