Excel商务智能与分析:快速玩转微软Power BI

Excel商务智能与分析:快速玩转微软Power BI
Excel商务智能与分析:快速玩转微软Power BI

Excel商务智能与分析:快速玩转微软Power BI 课程简介:

随着微软BI等敏捷BI被Gartner的BI魔力象限评为领导者地位,许多传统的BI专业人士迫切需要跟进潮流,掌握敏捷BI技能。同时频繁使用Excel的传统数据分析师也正广泛使用数据透视表和PowerPivot工具,开展自助式BI分析,需要从建模设计到自助BI工具方面有全面的提升。

本视频课程以PowerPivot数据模型这一Power BI核心组件为课程重点,贯穿Power Query 数据预处理、Power View和Power Map数据可视化等学习案例,并介绍Power BI Desktop 在线版的使用,便于学员快速掌握商务智能工具的使用以及常见的分析技能。

课程大纲:

第一课、微软BI: GartnerBI魔力象限的领导者。

为何掌握敏捷BI;Excel Power BI全堆栈简介;Power BI Desktop介绍;Tableau 数据清洗小工具安装下载、安装与激活

第二课、案例: PowerPivot可视化分析的流程(多品牌利润率对标分析)。

PowerPivot界面简介;

数据预处理和数据转换;

关联数据表格建立数据模型;

创建数据透视表并生成OLAP;

动态图表与交互式设计。

第三课、多维数据模型设计与ETL流程简介。

(经营分析常用的星型/星座模式模型)数据整合与分析型数据库;

多维数据建模的常见模式;

缓慢变化维度;

数据抽取、转换、加载流程。

第四课、指标体系规划与仪表板设计简介(某企业级的决策支持系统的规划设计)价值为导向的数据规划方法;

企业分析主题域划分;

价值链梳理与指标体系设计;

故事线设计与仪表板界面模拟

第五课、Power Query数据预处理(目标达成分析案例)Excel数据入库的常见要点;

理解Power Quey中的源、目标、查询与步骤;

理解数据追加、合并、逆透视、转换技巧;

Power Query的查询追溯、编辑与复用

第六课、Power Pivot 常见操作(经营分析中见的平面数据)。

界面与功能全介绍;

数据类型和格式;

数据排序与筛选;

自动汇总与计算;

关系创建及关系图视图。

第七课、Power Pivot 计算列(经营分析数据)。

列类型、和常见列操作;

结构化引用;

常见的计算列;

创建层次结构

第八课、Power Pivot计算字段(预算分析与经营分析数据)自动汇总和常见计算;

创建常见的计算字段;

DAX公式编辑器和编辑技巧;

创建关键绩效指标。

第九课、Power Pivot高阶报告技术。

使用特殊总计*;

使用命名集;

多维数据集函数和交互报告;

美化修饰切片器与日程表。

第十课、Power View可视化仪表板。

Power View界面介绍、画布与筛选器创建;

创建Power View常见仪表板组件;

交互展现技巧(突出显示、交叉筛选、播放轴等);

常见展现问题解决(警告弹窗、个性排序等)

第十一课、Power Map 动态地理可视化。

界面与功能简介;

地理位置数据的特点与获取;

动态可视化的创建流程与方法;

常见案例

第十二课、Power BI Desktop。

注册与操作界面。

加载数据并创建报告;

创建指标框与表格组件;

创建图表与可视化组件。

授课对象:

任何使用过Excel,接触过其中数据透视表功能,想晋级成为运用Excel Power BI数据分析高手的朋友。包括如下:

1、对敏捷BI感兴趣的传统BI从业者;

2、对数据规划/架构感兴趣的架构师\\DBA(数据库管理员);

3、从事BI需求分析,需要快速用敏捷BI工具准备BI原型的设计师;

4、有过敏捷BI的碎片化使用经验,但希望全面掌握整个Power BI工具的Excel用户;

5、接触过Excel数据透视表,迫切需要熟悉并掌握新的BI工具的Excel用户;

6、需要频繁报告展现,准备Demo的商务人士。

7、经常重复性准备公司管理报告,处理大量数据的管理会计师,统计专员。

收获预期:

1. 全方位掌握Power BI全堆栈工具(Excel PowerPivot/Query/View/Map和Power BI Desktop)

2. 本课程为不同背景的学员通过实例和理论来补足短板。并通过案例式的技能实战,短期内帮学员快速上手。

3. 学习毕业后,学员将掌握商务智能领域的全堆栈的数据预处理、建模和分析技能,具有数据预处理、整合、透视、可视化展现的能力。

授课讲师:

刘凯,美国注册管理会计师,国际信息系统审计师,多年从事数据建模与数据分析经验。《Excel2013:用PowerPivot创建数据模型》译者,并百度阅读著有多本《Excel商务智能与分析》系列通俗电子书。

课程环境:

Excel 2013 高级专业版(Office自带)Power BI Desktop(免费)

PowerPoint 2013版(Office自带)

微软商务智能(BI)发展趋势和利益点

微软商务智能(BI)发展趋势和利益点 BI新走向之一:融合加强,演变成门户化(与SHAREPOINT集成,DUET与SAP等数据源集成) 未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务 真正实现跨平台,最后演变成门户化 BI新走向之二:日趋“傻瓜”,体现人性化 未来BI的门户将更加强调人性化,功能日趋“傻瓜”,强调易用性、稳定性、开放性,强化人与人沟通、协做的便捷性 今后的BI系统能让合适的角色在合适的场景、合适的时间里获取合适的知识、数据,充分发掘和释放人的潜能,并真正让企业的数据、信息转变为一种能够指导人行为的意念、能力。其实“人性化”也即一种“自动化” The Business Intelligence team have created a new concept project to couple the new PivotViewer control with a utility that uses Microsoft SQL Server Reporting Services to automatically generate a collection of items. By using the interactive Silverlight PivotViewer control with these automatically generated collections, we introduce a fun and engaging new interactive experience allowing end users to slice, dice, and deep zoom into content to find meaningful insight BI新走向之三:移动BI将成为新战场 目前中国已正式步入了3G时代,重视3G时代的BI,把握其走向,利用新技术,移动协同应用将成为BI未来增长点。 用户可以通过智能手机提交数据,并获取分析报告,实现无处不在、无时不在的实时动态管理,这将给传统BI带来重大的飞跃。 BI新走向之四:在云中部署BI,成为主流方向 云计算功能极其强大,未来两三年将是“云端运算服务年”,也将是最热门软件的名词和发展潮流,以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。 只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐 BI专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。此前该公司发布的Informatica BI数据集成平台已经能同时部署在预装系统或“云”网络之中,为用户企业提供云端集成服务 The Microsoft SQL Server Data Mining for the cloud BI Labs project is a collection of cloud-based data-mining services based on the data-mining platform available as part of SQL

桂电《商务智能与数据挖掘》简答题答案

《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》(刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能? 答: 商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些? 答: 一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分:数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些? 答: 商务智能系统成功的关键因素主要有5个:业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。 答: 在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能,用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。 在线分析处理(OLAP)是数据库系统的主要应用,提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有:面向的用户;功能的作用;数据库中存储的数据;数据库设计(包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性)。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段? 答:

数据库项目的开发可以分为6个阶段:项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求,界定项目实施的范围,评估项目的必要行和可行性,撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段,可进一步详细了解需求,确定分析主题以及相关的维度和度量,了解已有信息系统的功能、结构和模型,确定数据仓库中应该包含的数据,以及相关的数据来源,撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段,可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段,包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段,用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段,包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。 答: (1)区别: 1.应用范围上,数据仓库一般为企业级;数据集市一般为部门级。 2.存储内容上,数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据;数据集市一般 只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上,数据仓库侧重于处理和探索海量数据,数据集市则侧重于快速的 访问和分析。 (2)联系:数据集市是数据仓库的一种特殊形式,一般情况下数据集市从属于某个数据仓库,但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点?

微软人力资源管理体系

微软人力资源管理体系 在多个行业多家跨国公司工作过的微软亚太区全球技术支持中心(下称“CSS”)资深人事经理芦亚萍谈到微软的人力资源独特点时提到:微软始终强调以业绩为导向的公司文化,并不遗余力地吸纳、培养和奖励业绩优异和高 潜质的员工。 长江商学院EMBA策略性人力资源管理教授、香港科技大学商学院客席教授罗月儿女士表示:“一个企业长期、高效的运作和发展离不开优秀的人才。微软的人力资源体系在吸引、培养和留住国际化高素质人才方面独具 一格。” 四大招聘理念 在微软,招聘有四个主要理念:第一,“Hire the best”(招最优秀的人)。很多人会谈到,某某人对某岗位是正好合适的人,微软并不这样思考。因为微软很大,只要你是人才,微软一定会想办法帮你找到合适的位置。 第二,“Every hire is for Microsoft”,不仅从某个岗位的角度,而且从整体上看应聘者对微软是否合适,从文化、发展潜力等多方面来看他是不是适合微软,这样可以保证人才进来之后,有很大的灵活性。 第三和第四则分别是看重潜力和多元化。 芦亚萍谈到,微软的面试通常五至六轮。对于亚太区全球技术支持中心来说,一般的环节里面会做笔试,里面包含的内容有逻辑,跟专业相关的和其他的测试。由于CSS是对全球的客户提供技术支持服务,所以第二轮是用英文面试,而且请外籍的专业人士把关。之后会请一些技术专家来测试技术方面的能力、经验。再之后就是业务经理面试,重点放在软技能,比如文化、团队协作等方面的能力。最终通常还会有一个比较高层的人从整体 上考察人员素质和思维能力。 这是一个聪明人组成的公司,经历和背景独特的也不乏其人。经理人徐衡团队里就有一个同事,作为舰艇学院的学员参加过国庆五十周年大阅兵。此后非常想来微软工作,跑到上海来,在微软旁边的思考乐书店看了一年书,最后如愿以偿。有过部队背景的他,要提高英语,硬是二话不说,每天早上七点起来学习,两个月之后突飞 猛进。 员工发展:灵活而有章可循 对于招进来的人,微软的培训有两块,一个是技术培训,二是软技能培训——管理能力,沟通能力,演讲的能力,包括跨文化的能力等。此外,公司还有导师制度——让经验丰富的员工帮助辅导新人。 微软在人才的培养和发展上一直秉承70、20、10的原则:70是on the job(工作中学习),20 是from other people(向他人学习),10是classroom(课堂培训)。 另外,微软很鼓励员工内部流动。芦亚萍提到,两年前,公司推出了员工职业发展模型(career model),所有的员工可以在网上查到和自己现在所做的职位相关的所有的信息:包括对能力、结果和经验方面的要求。微软所有职位都可以点进去。如果一个现在做技术支持的人,想做财务,就可以去查财务的职位,了解需要掌握哪些技能、积累哪些经验,需要参加什么样的培训。这些信息对所有的员工都是公开的,能帮助员工针对自己下一步 的职业方向制定系统的行动方案。 每年3月份,微软所有员工都会做MYCD (mid-year career discussion年中职业讨论)。这个时间段员工会和经理讨论自己的职业发展,并得到经理的指导和资源上的支持,如让员工参加跟下一个工作相关的一些项目、培 训,帮他找一个相关领域的导师等。 因此,在微软很多人经历跨度很大的职业变化。芦亚萍就提到,在CSS里有一个员工,他加入微软时是技术支持工程师,现在是财务总监;也有从HR 转做业务经理的。

人力资源管理3微软公司的用人之道

微软公司的用人之道 在当今这个跳槽普遍盛行的时代,美国微软公司却能够“生产”数以千计的百万富翁,且使其对公司忠心耿耿,这是为什么呢?原因只有一个,那就是微软建立了一套网罗顶尖人才、珍惜顶尖人才的机制,建立了一种“宁缺毋滥,人尽其才”的选人用人模式。难怪比尔·盖茨坦言:“如果把我们公司顶尖的20个人才挖走,那么我告诉你,微软会变成一家无足轻重的公司。”也许,这就是微软成功的秘诀所在。 精挑细选,不让最优秀的人才“漏网” 根据微软的记录,公司每年接到来自全世界各地的求职申请达12万份。面对如此众多的求职者,比尔·盖茨并不满足,他认为许多令人满意的人才没有注意到微软,因而会使微软漏掉一些最优秀的人。据说,不论世界上哪个角落有他满意的人才,他都不惜任何代价将其弄到微软公司。他安排的很多“面试”,不是在考人家,而是在求人家。他们知道谁是值得他们“恳求”的人,其“恳求”的方式常常会出人预料。在西方记者撰写的关于微软的书籍中,多次提到一件事情:加州“硅谷”的两位计算机奇才——吉姆·格雷和戈登·贝尔,在微软千方百计的说服下终于同意为微软工作,但他们不喜欢微软总部雷德蒙冬季的霏霏阴雨。比尔·盖茨说,这好办,就在“硅谷”为他们建立了一个研究院。 低薪高股,留住顶尖人才 微软是第一家用股票期权来奖励普通员工的企业。微软公司职员可以拥有公司的股份,并可享受15%的优惠,公司高级专业人员可享受巨大幅度的优惠,公司还给任职一年的正式雇员一定的股票买卖特权。微软公司职员的主要经济来源并非薪水,股票升值是主要的收益补偿。公司故意把薪水压得比竞争对手还低,创立了一个“低工资高股份”的典范,微软公司雇员拥有股票的比率比其他任何上市公司都要高。不过给股票持有者股息,持股者回收到的利润纯粹来自于市场价格的攀升。这种不向员工保证提供某种固定收入或福利待遇,而是将员工的收益与其对企业的股权投资相联系,从而将员工个人利益同企业的效益、管理和员工自身的努力等因素结合起来的做法,具有明显的激励功效。(转下页)

BI(商业智能)四大厂商产品及阐述20090914

BI(商业智能)四大厂商产品及阐述20090914 2007年,商业智能(business intelligence,下称BI)市场上的厂商掀起过并购狂潮,2008年则轮到客户来选兵择将了。目前,业界最大的4家厂商都向客户承诺:“想要满足企业全部BI和数据管理需求的整套基础设施吗?我们能够办到。想让更多的员工利用BI吗?我们照样能行。”总而言之,每家厂商都在向你兜售他们的BI平台。面对他们的种种说词,你究竟应该耐心倾听还是堵上自己的耳朵呢?先了解一下他们各自的BI策略,将有助于你做出正确的决定。 在去年短短的一年内,甲骨文公司(Oracle,下称甲骨文)收购了海波龙公司(Hyperion,下称海波龙),SAP公司买下了博奥杰软件公司(Business Objects,下称博奥杰),国际商用机器公司(IBM)则吞并了Cognos公司。根据国际数据公司(IDC)的资料,在价值70亿美元的BI工具市场上,包括微软公司(Microsoft,下称微软)在内的四大BI厂商目前占据了半壁江山,预计该市场今年将获得11%的增长。 如今,四巨头正精心打造各自的平台,为客户提供整个企业层面的BI软件解决方案,所有与用户信息相关的IT系统都将被纳入其中。他们致力于将传统的BI工具(如查询、报表和仪表盘)与各自的其他软件产品(包括数据库、中间件、企业应用程序以及协作软件等)更好地整合在一起。与此同时,他们还表示将继续开发和支持能与对手厂商的软件良好兼容的BI工具。不过,你最好别相信这一点。因为厂商的开发团队在为各项目分配时间和资金时肯定会有所取舍,而他们自己的产品毫无疑问将被放在首位。 甲骨文、IBM和微软会鼓动你在采购数据库和BI工具时都选择他们的产品,但你得小心,别太过依赖同一家供应商。MicroStrategy公司的首席执行官(CEO)迈克尔〃塞勒(Michael Saylor)就表示:“首席信息官(CIO)都不愿被某一家厂商的产品绊住手脚,他们更愿意选择那些给他们留有自由空间的厂商。”该公司是硕果仅存的几家独立BI厂商之一,塞勒坚持认为“独立的BI平台才是最可靠的”。 不过,利用主要的几家软件或数据库厂商来为企业打造BI平台也有好处。这些厂商可以帮你把涉及广泛的技术需求拼接到一起,在全公司范围内建立BI 平台,同时尽量减少合作厂商的数量。 在对厂商进行评估时,你得看看自己对心目中理想的BI平台有何标准。如果你认为一切都取决于数据库,那么甲骨文或IBM可能会是最佳选择。如果你想让用户有更多方法对公司交易系统中的数据进行分析,那就看看SAP的产品。如果公司中用到BI最多的人是首席财务官(CFO),那么甲骨文和SAP则是上上之

_商业智能:数据分析基础

第1章 商业智能:数据分析基础 本章目标: ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence,BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理,公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司),面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展,可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策,而为了做出合理的决策,你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势,或者在收藏夹中保存https://www.360docs.net/doc/7a4840984.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上,你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时,需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具,这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案,它能从多个数据源收集数据,将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置,为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成: (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有:①维护公司日常运作的系统中的数据,包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据;②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得,因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

商务智能系统模型的研究和应用

计算机与现代化 2010年第3期 JIS UAN JI YU X IAN DA I H UA 总第175期 文章编号:1006 2475(2010)03 0058 04 收稿日期:2009 07 23 基金项目:广州市番禺区科技攻关项目(2008 z 48 1) 作者简介:胡耀民(1975 ),男,湖南宁乡人,广州番禺职业技术学院讲师,华南理工大学土木与交通学院博士研究生,研究方向:软件设计和建模,数据挖掘,交通诱导;余明辉(1965 ),男,湖南岳阳人,副教授,研究方向:网络系统规划、构建和企业信息化。 商务智能系统模型的研究和应用 胡耀民1,2 ,余明辉 1 (1.广州番禺职业技术学院信息工程学院,广东广州511483;2.华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640)摘要:分析商务智能所需的关键技术及其之间的关系,提出一个基于S QL Serv er 2008的商务智能应用系统模型,并以该模型为参考开发了一个商务智能应用系统。 关键词:商务智能;数据挖掘;联机分析处理;DM X;M DX 中图分类号:T P311.52 文献标识码:A do:i 10.3969/.j issn .1006 2475.2010.03.017 Research and Application of Business Intelligence Syste m M odel HU Y ao m i n 1,2 ,YU M i n g hu i 1 (1.Schoo l of Info r ma ti on Eng i neer i ng ,Guang z hou Panyu P o l y techn ic ,Guang z hou 511483,Ch i na ; 2.Schoo l o f C iv il Eng i neer i ng and T ransporta ti on ,South Chi na U niversity of T echnology ,G uangzhou 510640,Chi na)Ab stract :A ccordi ng to anal ysis of key techno l og i es about busi ness i ntelli gence and relationshi p o f t he m ,a busi ness i ntelli gence syste m model based on S QL Server 2008is provi ded .And the busi ness i ntelli gence syste m is developed based on this mode.l K ey w ords :busi ness i nte lligence ;data m i ni ng ;OLA P ;D M X;M DX 0 引 言 众所周知,信息对于企业的生存和发展发挥着至 关重要的作用。企业业务数据随时间而不断增长,并且分布散乱、具有多种存储形式,这使得企业难以从海量的业务数据中找到真正有用的决策信息。因此,迫切需要一种方法对这些信息进行有效的提炼、加工,并为企业全局的战略决策和长期趋势分析提供更 有效的支持[1] 。商务智能将数据库、数据仓库和数据挖掘的一系列技术应用集于一身,为企业决策服务[2 3]。SQL Server 2008中提供了商务智能解决方案[4] ,以原有信息系统为基础进行数据整合,利用这些极有价值但又散乱的生产、销售数据,来搭建集联机分析处理(On li n e Analytical Pr ocessi n g ,OLAP)、数据挖掘(Da ta M i n i n g ,D M )于一体的商务智能系统,为决策者动态掌握企业生产进度和后续决策提供信息支撑。其建议的方案中客户端是微软的O ffi c e 软件,这为熟悉O ffice 软件的办公人员提供了很大方便,然 而展示方式不能个性化,且不能通过互联网访问。现在社会,商务活动频繁,企业决策者办公场所经常变动,希望随时随地能够使用企业的商务智能系统。如何基于SQL Server 2008创建B /S 结构BI 应用系统就是本文要探讨的问题。 1 商务智能的相关支撑技术 商务智能是一种商务决策支持的解决方案,是数据仓库(Data W arehouse ,DW )、DM 、OLAP 技术的一种综合运用[5 6] 。商务智能的支撑技术为数据仓库、 D M 、OLAP [7 9] 。数据仓库是一个 面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合 [10] 。数据仓库将从多个数据源收集的信息,按照单一的模式进行存储,并通常将这些信息驻留在单个存储节点。数据仓库 系统中最重要的应用是OLAP 与DM [11] 。OLAP 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维度特性的信息进行快速、一致、交

商业智能+大数据分析报告

2016年出版

正文目录 1、BI行业增长强劲,下游需求突出,竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能(BI)认可度持续提高,市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) (1)、电信行业:大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) (2)、金融行业:效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) (3)、电子政务:政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) (4)、电力行业:生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据:逐步走向成熟,市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进,年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015):非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020):用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030):机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用,大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰,发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长,但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据,聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例,值得借鉴 (26) (1)、全球电信运营商大数据实践 (26) (2)、法国电信:利用大数据开拓新服务领域 (28) (3)、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行:利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者,促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT:领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊:用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据,实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据:中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业:“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)

微软公司人力资源案例研究

微软公司人力资源案例研究 一、公司简介 微软公司创建于1975年,目前是全球最大的电脑软件提供商,总部设在华盛顿州的雷德蒙市。公司于1975年由比尔.盖茨和保罗.艾伦成立。公司最初以“Micro-soft”的名称(意思是“微型软件”)发展和销售BASIC解释器。最初的总部是新墨西哥州的阿尔伯克基。微软公司现有雇员6.4万人,2005年营业额368亿美元,其主要产品为Windows操作系统、Internet Explorer网页浏览器及Microsoft Office办公软件套件。1999年推出了MSN Messenger网络即时信息客户程序;2001年推出Xbox游戏机,参与游戏终端机市场竞争。2012年8月23日,微软25年以来首次更换公司Logo。 二、发展历史 论及微软的发展不得不提Microsoft Windows操作系统的发展从一代代windows系统的发展中我们可以领略这个现代IT业巨头的诞生与成长。1979年 微软公司正式改名为“Microsoft”。1981年8月IBM推出内含Microsoft的16位元操作系统MS-DOS 1.0的个人电脑 之后也陆续推出了数个MS-DOS操作系统版本在当时取得了不俗的成绩。1985年11月20日Microsoft Windows 1.0正式发布其基于MS-DOS2.0。Windows 1.0是微软第一次对个人电脑操作平台进行用户图形界面的尝试也宣告结束了MS-DOS时代。不过发布后并没有一炮而红。盖茨的微软并没有因为Windows 1.0失败而放弃反而于1987年发布了Windows 2.0,但依然没有受到用户认可。不过已经有越来越多公司开始着手为Windows 平台开发应用程序。1990年5月22日Windows 3.0正式发布该版本终于获得用户的认同,同时也是微软走向辉煌的起点。之后微软乘胜追击于1991年10月发布了Windows 3.0的多语版本为Windows在非英语母语国家的推广起到了重大作用。Windows 3.0带着微软走向辉煌的起点 1992年4月Windows 3.1发布,在最初发布的2个月内销售量就超过了一百万份。至此,微软公司的资本积累和研究开发进入良性循环。微软帝国也就这样走上了世界舞台。1995年8月发布Windows 95版本代号4.0获得空前成功。Windows 95不仅性能出众,微软对它宣传也是十分到位 一首“Start Me Up”的广告歌曲将广大用户的购买热情推到了高潮。其中也整合了IE浏览器。Windows 95成为了微软发展史上的重要里程碑! 1998年6月微软推出了全新桌面操作系统Windows 98版本号更新为4.1。IE与各项硬件的更新带来了更好的用户体验。辉煌还在延续。千禧年,微软带来了以年份命名版本号的Windows 2000。另外,2000年9月微软还推出被正式命名为Windows ME(Millennium Edition千禧版)98更新版。 2001年Windows XP诞生,之前微软在家用和商用操作系统取得的成功经验很多都运用到了XP系统中来。微软对Windows XP外观进行了一次彻底改变,同时编写了大量的硬件驱动程序使得其兼容性有了进一步的提升,微软也将之前所有用户的需求都集成到XP系统中了。于此,微软确立了在pc系统中难以撼动的霸主地位。 2006年11月Windows Vista发布版本号6.0。Vista纵使带来了许多的新特性和新技术 但也开始显示微软在操作系统上的颓势了。2009年10月Windows7操作系统全球发布。Win7以其美观、简单、快速、稳定和高效等特点

商业智能分析论文

数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语: 学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日

BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识,并用于决策以增加商业利润,是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发,清晰阐述了商业智能的概念,总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念: 提到“商业智能”这个词,网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的,但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。” 在1989年,Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统,来改善业务决策的一套理论与方法。”商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为,商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取、转换和装载,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。

微软的用人之道——人力资源管理

择人任事人尽其才 ——微软公司的用人韬略 微软公司从1975年成立至今,在短短20多年中,从一家默默无闻的小型软件开发公司一跃成为统治全球个人电脑操作系统,以及提供全方位应用软件开发的软件巨无霸。微软公司年销售额也由最初的几百万美元,变为今天的几百亿美元。Win98、Win2000、WinME、WinXP 等几乎成为个人电脑操作系统的代名词,Office2000等应用软件已成为个人办公和在互联网联络、通讯的首要选择。谈到微软公司令人惊愕的迅猛发展,不禁发人深思。有人认为,规模迅速膨胀的全球个人电脑软件市场为微软发展开辟了广阔的舞台;也有人认为,工安、苹果、等公司在个人电脑市场的错误决策成就了微软的霸业;还有人认为,群英汇聚的员工队伍是微软发展的原动力。当然,这些内部因素都在微软的发展历程中曾起过重要的作用,但我们决不能忽视的一个因素是,作为微软的开创者,企业领导人比尔·盖茨在微软发展过程中所做出的卓越贡献。正是他独到的战略眼光和非凡的创造天赋、高超的领导艺术和用人韬略使微软能在与同行业的竞争中始终领先一步,屹立潮头。他择人任事的。人尽其才的领导艺术,奠定了微软公司人力资源管理的基调,也为众多人才密集型的高科技企业在人力资源管理领域提供了有益的范例。 一、择人任事 (一)占据市场“制高点”的捷径 1981年底,“微软”已经控制3PC机的操作系统,并决定进军应用软件领域。盖茨决定把微软公司改变成不仅开发软件,而且具有零售营销能力的公司。他打算一边从事产品开发生产,一边从事产品销售,全方位投人市场竞争。但是,与软件程序设计相比,市场营销让盖茨感到寸步难行,因为在软件设计方面,微软人才济济,不乏高手,而在市场营销方面,则找不出一个很在行的人来。没有这方面的人才,微软进人市场,谈何容易。没有营销人才,微软的“创收火山”软件设计大师西蒙也只能是一座死火山。 盖茨深知问题的症结,于是四处打听,八方网罗。最后,从肥皂大王尼多格拉公司挖来了一个大人物,公司的营销副总裁罗兰德·汉森。虽然汉森在软件设计方面可以说是完全的外行,但他对市场营销却有极为丰富的经验。汉森一到微软就当上了营销方面的副总裁,负责微软公司的广告、公关和产品服务。汉森上任之初就给盖茨等软件设计专家当头一棒。当时,微软公司在“多元计划”之后,正在开发另一种被称为“多用工具”的软件。在“多用工具”上市之际,公司召开了一次研讨会,汉森在会上对此提出了毫不客气的批评。汉森指出,把产品叫做“多用工具”,纯粹是设计思维,是一种根本不懂消费心理学的做法。汉森告诫盖茨,微软公司的产品要想在市场上站住脚,得到用户的认可,就必须塑造和树立自己的品牌。结果,在汉森的力陈和推动下,微软公司决定,从今而后,所有的微软产品都要以“微软”为商标。于是,此后所有微软公司的各类产品都打上“微软”商标。为时不久,这一商标便成为美国、欧洲,乃至全世界家喻户晓的品牌。而微软产品的销售也在品牌的带动下,迅速打开了销路。市场营销专家的一个建议,就使微软产品占据了市场的“制高点”。(二)巧取打开欧洲市场的“金钥匙” 1982年初夏,受其他几家公司的挑战,微软的“多元计划”在美国本土销售不畅,盖茨决定将其推向欧洲等海外市场。但是,“多元计划”要在欧洲市场,尤其是法国市场站稳脚跟,就必须找到熟悉当地市场状况的行家里手。为此,盖茨委托欧洲一些猎头公司,帮其物色一位适合的人选。1982年12月,正在莫迪康普公司高就的维格尼尔接到了马拉猎头公司的电话,询问其是否有意到微软工作。但当时,维格尼尔对微软等软件公司并不十分了解,

数据挖掘及商务智能总结

第一章绪论 什么是数据挖掘,什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的(非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的)信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内,把正确有用的信息传递给适当的决策者,以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision(查准率)= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力,将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统,以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系(再看看书整理下) 32页 处理大量实际数据更具优势,并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现,并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言,数据挖掘更强调应用,毕竟数据挖掘目的

商务智能论文

主流商务智能解决方案的对比和分析 作者:彭潇勇软工一班2010302580155 摘要:针对市场上五种比较流行的商务智能解决方案供应商的产品进行了不同角度的分析与对比,指出了各种解决方案之间的共性和特性,并分析对比了各个产品之间的优劣势。以此作为国内企业寻找切合本企业实际利益的商务智能解决方案的一个依据。 1、引言: 商务智能,指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商务智能(Business Intelligence,简称BI)最早由Gartner Group于1996年提出。Gartner将BI定义为“各种不同的应用程序和技术,可用于收集、存储、分析、共享数据并提供数据访问,从而帮助企业用户做出更好的业务决策。”商务智能的基本理念便是提升业务洞察力,将数据信息转化为商务价值。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。借助这一手段,企业可以在市场更加多变、竞争更加激烈、组织越来越复杂、规模越来越庞大的商业环境下高效运营、正确决策、快速响应,从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。因此商务智能应该被看成是一种更好的为企业制定决策提供数据支持和信息知识的解决方案。 既然是解决方案型的技术,便不是一个高下立判的问题。因此我们便有必要对一些主流BI解决方案进行有针对性的分析,提取出其中值得企业关注和投资的信息,以便为企业选择BI解决方案提供一个有针对性的依据。一下便是有关IBM、Microsoft、Oracle、SAS、SAP 这五大BI解决方案提供商的对比分析。 2、五大主流BI解决方案提供商的对比: 2.1、IBM商务智能解决方案特性: IBM 公司在数据仓库/商业智能行业处于领先地位, 根据Survey. com 的2001 报告“数据仓库解决方案”, IBM 的市场占有率将近61% 。全世界跨各行各业的公司都选择了IBM的BI解决方案来帮助他们更具有方向性、更有利润的运营。 IBM具有如此庞大的市场占有率,这与其分布于世界各地的数千名BI咨询专家,以及由在BI方面具备提供解决方案资格的IBM业务合作伙伴组成的巨大网络分不开的。借用集成了各种不同类型的BI工具的DB2,IBM公司具备了相当丰富的经验和专长来开发经济高效、全面的解决方案,可以满足不同行业的具体需求和单个客户的需求。 IBM使用DB2 Warehouse Manager 构建数据仓库。有助于简化和加速构建数据仓库原型,以及后续BI系统的开发与配置。同时,用于构建和管理数据仓库架构的IBM 工具使企业能够构建和提供与Web 数据源相集成的数据仓库, 并且能够构建稳固、可扩展的数据中心和业务应用。 2.2、Microsoft商务智能解决方案: 进入2010年以后,微软的Office 2010、SharePoint2010、SQL Server 2008 R2等重头产品相继发布,从此,微软推出了一个新的组合型商业智能解决方案。 在这个解决方案中,微软强调商务智能的平民化,即企业的每一个员工都可以很容易的上手进行数据分析挖据并得到自己想要的数据。在底层有了SQL Server做保障,用户只要精

微软的人力资源管理政策

微软公司1975年创办之时,只有人员3名。如今,微软公司拥有31396名员工,市值达2000亿美元,名列全球第二,总裁比尔·盖茨也成为世界首富,微软被称为“迄今为止致力于PC软件开发的世界上最大最富有的公司”,并被视为知识经济的代表。 在对微软应用部门进行的一次调查中,有88%的雇员认为微软是该行业的最佳工作场所之一。微软是如何管理员工的呢? 吸引一大批懂技术善经营的人才 这种人才的高明之处,就在于他们既拥有雄厚的科学技术和专门业务的知识存量,又了解和把握经营管理规则,并能运用这些知识存量和规则在市场激烈竞争中操作自如、得心应手。微软公司以比尔·盖茨为代表,聚集了一大批这样的人才,在技术开发上一路领先,在经营上运作高超,使微软成为全球发展最快的公司之一。 微软员工以其才智、技能和商业头脑闻名,他们都是被精心挑选进来的。比尔·盖茨在清华大学演讲时曾说,虽然自己并不是每天都痛快,但他不愿与别人交换这个工作。他觉得自己能够与一群充满智慧的人去工作、去交流,是一件十分幸福的事情。微软中国公司市场部一名员工说,他曾在另外两家外企工作过,进入微软后,每天都和一群非常有才气的人工作在一起感觉自己提高很快。他认为,这个年轻的公司是最让他心动和倾心的公司,对年轻人充满诱惑力。

赋予每个人最大的发展机会 微软公司管理的一个独到之处是充分授权。这与它特殊的历史、文化有关。微软早期主要由软件开发人员组成,工作强调独立性和思想性。 公司高层人员在撰写工作报告时,常用一句比较中国化的词叫“责任到人”。公司非常重视人的作用,愿意为员工提供充分的空间,发挥他们最大的作用和潜能。在微软中国公司市场部,每个产品项目下都有一个产品经理。像负责桌面应用系统的罗经理,完全由其一人制定和完成在整个中国国内市场的产品定位和推广计划等一系列工作。这就符合年轻人喜欢独挡一面的特点,年轻人觉得在微软工作有足够的挑战性和吸引力。业绩衡量和报酬制度 微软对员工的业绩考核采取经理和员工双方沟通的形式。在每财政年度工作伊始,经理会和员工总结上年度的工作得失,指出改进的地方,定出新一年的目标。目标以报表形式列出员工工作职能和工作目的,经双方共同讨论后确定下来,大概过半年时间,经理会拿出这张表和员工的实际工作对照,做一次年中评价。年底时,经理还会和员工共同进行衡量,最后得出这个员工的工作表现等级,依此来决定员工的年度奖金和配股数量。 这种办法的好处在于,它使得公司的发展目标和员工业务目标结合在一起,也使员工有了努力的方向。另外,员工也可以提出,要实现目标希望公司给予什么样的发展机会和培训机会。这种形式就不是一个简

在VC中彻底玩转Excel

-----------------------------------精品考试资料---------------------学资学习网----------------------------------- [原创]在VC中彻底玩转Excel 如今Excel是越来越重要了,在我们自己开发的程序中不免要和Excel打交道了。利用Automation技术,我们可以在不去了解数据库的情况下玩转Excel,而且你会发现一切竟如此轻松!好了,咱们开始吧,我不喜欢用长篇累牍的代码来故弄玄虚,所以下面的代码都是切中要害的片段,总体上是个连贯的过程,包括启动Excel,读取数据,写入数据,以及最后的关闭Excel,其中还包括了很多人感兴趣的合并单元格的处理。 特别说明以下代码需要MFC的支持,而且工程中还要包含EXCEL2000的定义文件:EXCEL9.H,EXCEL9.CPP VC6.0操作Excel ( 2008-1-22 11:26 ) 1.建立一个空的单文档程序; 2.加入Excel的库文件: 在vc++的view菜单里面选classwizard,然后选Automation tab,再选Add Class,选?潲??祴数氠扩慲祲尮,然后再选你需要的object library。 (for this example, if you are automating Excel 97, choose the Microsoft Excel 8.0

Object Library; the defaultlocation is C:\Program Files\Microsoft Office\Office\Excel8.olb). If you are automating Microsoft Excel 2000, choose Microsoft Excel 9.0 Object Library for which the defaultlocation is the C:\Program Files\Microsoft Office\Office\Excel9.olb. If you are automating Microsoft Excel 2002 and Microsoft Office Excel 2003, the object library is embedded inthe file Excel.exe. The default location for Excel.exe in Office 2002 is C:\program Files\MicrosoftOffice\Office10\Excel.exe. The default location for Excel.exe in Office 2003 is C:\program Files\MicrosoftOffice\Office11\Excel.exe. 1 / 31 在ListCtrl框中选中_Application, _Workbook, _Worksheet, Range, Sheets, Workbooks,单击OK,自动生成EXCEL8.H和EXCEL8.CPP文件(或者EXCEL9.H和EXCEL9.CPP或者EXCEL.H和EXCEL.CPP)。

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