2015《公司战略》简答题易考点：商业智能

2015《公司战略》简答题易考点：商业智能

　　【东奥小编】现阶段进入2015年注会强化提高冲刺备考期，为帮助考生们在最后阶段提高备考效率，我们根据2015年注册会计师考试大纲为考生们总结了《公司战略与风险管理》科目的选择题、简答题和综合题易考点，下面我们一起来复习2015《公司战略与风险管理》简答题易考点：商业智能。

　　本考点能力等级：

　　能力等级 2—— 基本应用能力

　　考生应当在理解基本理论、基本原理和相关概念的基础上，在比较简单的职业环境上，坚守职业价值观、遵循职业道德、坚持职业态度，运用相关专业学科知识解决实务问题。

　　本知识点属于《公司战略与风险管理》科目第八章管理信息系统的应用与管理第二节管理信息系统应用的内容。

　　简答题易考点：商业智能

　　1.商业智能的概念。

　　商业智能(business intelligence，BI)通常被理解为：运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术来分析和处理数据，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。

　　2.商务智能的主要分析工具。

　　(1)联机分析处理。

　　联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态、了解企业的变化。

　　(2)数据挖掘及应用。

　　数据挖掘(data mining，DW)是运用基于计算机的方法(包括新技术)，从大量数据中提取出隐藏在数据中的有用信息的过程。数据挖掘的目的就是从大量数据中提取或“挖掘”知识，它是从数据库中进行知识发现(knowledge discovery in database，KDD)过程的核心部分。

　　数据挖掘的主要功能和应用有6类：

　　①数据特征总结与区分。数据特征总结是对目标类数据的一般特征进行汇总，可以以直方图、饼状图、多维数据方、交叉表等多种形式进行输出，如对某一类顾客的特征汇总。数据区分是将目标类对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性比较，如对不同年龄段顾客购买行为的比较等。

　　②关联分析。关联分析用来寻找数据库中值的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，如哪些商品经常一块儿被购买;序列模式与此类似，寻找的是事件之间时间上的相关性，如银行利率调整与随后股市的变化。

　　③分类。分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估;采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征

　　④预测。预测是把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。如对销售活动效果的预测。

　　⑤聚类。聚类是在不考虑已知分类的情况下对数据类或概念进行区分。它是在未知分类的前提下，将数据分成不同的群组，使群与群之间差别最大化，同时使同一个群之间的数据相似性最大化。如在不知道要把客户分成几类的情况下进行客户细分，在此基础上可以制定一些针对不同客户群体的营销方案。

　　【提示】分类就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，聚类是指事先没有“标签”，而通过某种成因分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

　　⑥孤立点分析(局外者分析)。孤立点是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。

　　孤立点分析可以对分析对象的少数的、极端的特例进行挖掘，揭示内在的原因。孤立点分析可以从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易，达到减少损失的目的。