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第一篇论文摘要：商务智能在中国的现状和发展研究
商务智能是数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术研究的新兴领域.近年来,商务智能的理论与应用研究发展迅速,并引起了国内外研究人员的重视.以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“商务智能”研究文章的统计数据为研究基础,对商务智能在我国研究的总体趋势和研究热点两个方面进行分析和研究.最后,分析了商务智能在我国的发展,并对进一步发展我国商务智能的理论研究和实际应用提出了建议.
第二篇摘要范文：商务智能的理论和应用研究综述
本文从学术界和企业界对商务智能的研究和应用遇到的问题出发,对1990年以来的商务智能的研究和应用进行总结,分别对商务智能的概念、组成部分进行讨论,得出一个综合的商务智能理论框架,明确了商务智能理论与应用的发展方向.
第三篇商务智能论文摘要：商务智能研究综述
本文采用交叉分类统计分析方法,对2005-2012年中国期刊全文数据库收录的与商务智能相关的191篇研究文献,根据发表年份、研究领域、应用领域和受基金资助情况4个维度进行分类统计分析,探究商务智能研究的历史趋势、研究现状和未来潜在研究方向.统计结果表明,各个维度中,研究文献都有重点关注和研究主题.研究领域中,研究系统建设必要性和一般述评论文献占63.88%,应用领域中,描述信息系统体系结构和设计信息系统模型文献占59.69%,资助情况中,23.04%的文献受到各级基金资助.这些统计结果反映了当前商务智能研究主要集中在企业信息化和商务智能化的信息系统开发工作上,而较少关注建设商务智能前期数据准备工作和后续商务智能系统的升级和更新工作.因此,本文的统计结果在一定程度上指明了未来研究的趋势.未来商务智能的研究文献应更加关注两个方面:一是数据准备方面研究,为商务智能系统建设准备坚实的数据基础,二是研究如何将日新月异的先进信息技术融入商务智能系统中,保证企业在商务智能化方面保持优势.
第四篇商务智能论文摘要模板：基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究
客户流失管理是许多行业关注的一个重要问题,近年来,以传统统计学方法和人工智能方法为基础,客户流失预测研究取得了丰富的研究成果,但尚存许多值得研究的问题.商务智能的崛起为客户流失预测的研究提供了新的思路.
本文在商务智能理论和客户关系理论框架下,对现有客户流失预测模型结构进行修订,提出了新的预测模型结构.然后,以新的预测模型结构为基础建立了客户流失策略管理模型、客户流失特征提取与属性选择方法、客户流失预测模型,对电信业的客户流失预测问题进行了实证考察,从一个新的角度加深了对客户流失的规律理解.最后,对控制客户流失的策略进行了研究.现总结如下
一、提出一种新的客户流失预测模型结构,以一种崭新的思路研究客户流失问题.根据客户数据的特点和现用预测方式的不足,采用特征提取、属性选择、预测模型设计的预测新思路来研究客户流失问题.通过对新模型结构实现算法和实证的研究,证明了新模型结构比现用模型结构更加有效.
二、应用基于企业竞争的Delta策略模型,提出一种用于电信业的客户流失管理策略模型(CM*).通过使用某电信企业客户流失数据集,对CM*进行了验证.其结果表明,该模型描述了客户流失的原因且包含了与企业竞争策略相关的主要预测因子,从而使其实际应用更易控制.
三、利用特征提取和指标属性选择方法,对电信业客户流失预测进行实证分析.主要结论是
1、将核主成分分析(KPCA)引入到客户流失预测中,提出了相应的特征提取算法,将KPCA与Logistic回归结合,设计了预测模型.对某电信公司客户流失预测的实证结果表明,该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度区间和Kappa,高于原始属性集和主成分分析(PCA)特征提取法.这表明KPCA能提取客户数据的非线性特征,是研究客户流失预测问题的有效方法.
2、将信息增益(IG)引入到客户流失预测中,提出了相应的属性选择算法,将IG与神经网络(NN)结合,设计信息增益神经网络(IGNN)预测模型.对某电信公司客户流失预测的实证结果表明,该方法获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度区间和Kappa,高于属性相关性选择法、一致性选择法、实例选择法和对称不确定性选择法,这表明IGNN具有比NN更好的预测能力和泛化能力,从而证实了该方法的有效性、可行性和可靠性.
3、客户流失预测中的属性选择是一个满意优化问题.针对已有属性选择方法较少考虑属性获取代价和属性集维数的自动确定问题,提出一种满意属性选择方法(SA*),将样本分类性能、属性集维数和属性提取复杂性等多种因素综合考虑.给出属性满意度和属性集满意度定义,设计出满意度函数,导出满意属性集评价准则,详细描述了属性选择算法.对某电信公司客户流失预测的实证结果显示,SA*获得的命中率、覆盖率、准确率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、整体准确率置信度区间和Kappa,高于属性相关性选择法、一致性选择法、实例选择法和对称不确定性选择法.证实了SA*的有效性、可靠性和实用性.
4、随着时间跨度增加,利用特征提取和属性选择方法所建立的预测模型,需重新训练,才可能得到满意的结果.
四、利用基于结构风险最小化准则的SVM方法,对电信业客户流失预测进行实证分析.主要结论是
1、应用标准SVM,研究了电信业客户流失预测问题,并以某电信公司客户流失预测为实例,与人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现,除模型整体准确率、整体准确率置信度区间略低于决策树C4.5外,该方法能获得最好的命中率、覆盖率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、Kappa,是研究客户流失预测问题的有效方法.
2、针对目前客户流失预测方法的不足,在利用训练样本中不同类个数比值来确定各类惩罚参数的基础上,改进标准的C支持向量分类机(SVC).通过以某电信公司客户流失预测为实例,与标准C-SVC、人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现,除模型整体准确率、整体准确率置信度区间略低于ANN,Logistic回归和贝叶斯分类器外,该方法能获得较好的正确率、命中率、覆盖率、提升系数、命中率置信度区间、覆盖率置信度区间、Kappa,是研究客户流失预测问题的有效方法,
3、利用简易SVM方法所建的客户流失预测模型,在模型评价结果相当的条件下,其运算花费的时间较小：
4、通过对“拒真纳伪”两类错误在客户流失预测中不同影响分析比较,采用SVM作为预测模型,并利用某电信公司实际数据对两类错误的平衡控制进行了研究.实验结果表明,选取一个适当的损失比例系数,预测模型能在控制两类错误的前提下,有效地减少期望损失函数值,这在实际应用中具有反映问题本质的现实意义.
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5、随时间跨度的增加,预测模型应该重新训练才能得到满意的效果.
五、结合客户关系管理理论,从客户价值和客户满意的角度提出了客户流失分类表；然后通过对客户流失进行受力分析,发现导致客户流失的为推力和引力；最后通过引入拉力策略和阻力策略来控制客户流失.
第五篇商务智能论文摘要怎么写：商务智能发展现状与趋势分析
商务智能是数据仓库技术、数据挖掘技术和在线联机分析处理技术(OLAP)在商业领域的综合应用.本文从介绍商务智能核心技术和框架入手,详细分析了目前商务智能的发展现状,介绍了目前主流的软件厂商和软件,最后对商务智能的未来发展趋势做了预测.
第六篇摘要范文：混合智能系统及其在商务智能中的应用研究
自1956年提出人工智能的概念以来,人工智能已经走过了五十多年的研究历程,产生了许多很好的技术和方法,但是这些技术和方法单独应用时还都存在一些问题.针对这一问题,目前研究的焦点很大一部分集中在将多种智能技术综合集成上,也形成了人工智能领域的一个新的研究方向——混合智能系统.另一方面,商务智能的应用需求越来越多,但是商务智能的有效应用却需要综合应用各种人工智能技术及其它数据分析处理技术.本文即以混合智能系统为主要研究对象,提出了基于案例推理的混合智能系统构造方法,并将其引入到商务智能领域,为商务智能的应用提供了有效的技术和方法.
本文首先分析了混合智能系统的研究现状.界定了混合智能系统的研究范围和研究层次,并以此为基础给出了混合智能系统的概念,明确了当前的研究热点和未来的研究方向.
其次,本文重点研究了混合智能系统的构造方法.以设计科学的思想为基础,提出了混合智能系统的构造流程,给出了混合智能系统的形式化描述,及其五类基本的联接方式.并以基于案例推理的混合智能系统技术选择为核心,依据“从定性到定量综合集成研讨厅”的基本思想,提出了基于案例推理的混合智能系统构造方法.
在此基础上,本文对基于案例推理的混合智能系统构造方法进行了实证研究.在对串型、并型、反馈型、内嵌型、混联型混合智能系统的应用特点进行分析的基础上,选取了五个案例,分别从应用背景、总体设计、具体应用等角度对基于案例推理的混合智能系统构造方法进行验证,得到了比较满意的结果.
最后,本文将混合智能系统引入到商务智能的应用中.通过对商务智能应用中存在的主要问题的详细分析,提出了基于混合智能系统的商务智能技术架构,和以此为基础的基于混合智能系统的商务智能应用方案.并通过上海烟草工业印刷厂商务智能应用的实际案例,构建了基于混合智能系统的商务智能原型系统,以企业绩效管理和订单成本分析为例,验证了基于混合智能系统的商务智能应用方案的有效性.
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第七篇商务智能论文摘要范文：基于产业链协作平台的商务智能架构及数据挖掘技术研究
汽车产业链是由整车制造商、供应商、经销商、服务商等相关企业组成的庞大网络.基于ASP(Application Service Provider, ASP)模式的产业链协作平台,是降低产业链的运营成本、实现产业链协作中复杂信息交互的有效途径,已成为提升汽车制造业竞争能力的主要手段之一.这种公共服务平台的成功实施,提高了汽车产业链上下游企业的协作效率,降低了企业信息交换、传递和获取的成本,促进了企业业务数据的积累.
随着企业业务数据的积累越来越多,以及市场竞争环境的不断加剧,如何利用这些数据创造价值成为企业下一步思考的问题.企业希望能够把大量的业务数据迅速转换成可靠的信息,发现数据背后隐藏的知识,找到潜在的规律,从而提高决策质量,把握和发现市场机遇,提升企业的竞争力.但是,传统的信息管理系统已经难以满足企业的这些新需求,由数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术支撑的商务智能(Business Intelligence, BI)给企业带来了新希望.BI是一种基于大量数据基础上的提炼和重新整合知识的过程,这个过程与知识共享和知识创造紧密结合,完成了从信息到知识的转变,帮助企业决策者做出及时、正确、可行和有效的决策,最终增强企业的竞争优势.
本文以四川省制造业信息化研究院开发的汽车产业链协作ASP平台为基础,依托国家科技支撑计划课题“面向高竞争性行业的产业链协作技术集成推广应用(2006BAF01A37)",的支持,进行了以下几个方面的研究工作：
1)随着汽车产业链协作ASP平台的成功推广实施,企业数据的积累量与日俱增.面对加剧的市场竞争环境,企业管理者考虑在现有基础上实施商务智能系统,以满足在决策信息方面的需求.本文结合汽车产业链平台的特点以及用户的需求,提出了基于汽车产业链协作平台的商务智能系统的解决方案和体系架构,
2)车辆故障分析是挖掘故障配件与车辆行驶里程、使用时间、使用地区、配件品牌、相关故障件等信息之间的关联规则,其目的是为了提高整车设计的合理性.关联规则挖掘的核心算法是寻找频繁集,经典的Apriori关联规则挖掘算法采用的候选项集产生原理决定了该算法寻找频繁集时对数据库扫描过于频繁；无候选项集FP-Growth算法,通过FP-tree寻找频繁集,极大地减少了I／O数据交换,但是,FP-tree的规模和数据特征有关,当数据集大且过于稀疏时,构造基于内存的FP-tree是不现实的.而且由于先天性“剪枝”算法的不足,导致这两种算法在数据库发生变化时,原来发现的频繁集很难重用.针对以上问题,提出了基于矩阵的频繁集发现及更新算法,
3)客户是企业的重要战略资源,高效的客户关系管理以扎实的客户细分为基础,而实现客户细分的主要途径就是客户聚类.设计高效、准确的客户细分聚类算法,成为汽车协作产业链平台实施客户细分的关键.针对经典的FKP混合数据聚类算法存在收敛速度慢、初始聚类中心选择困难等问题,提出一种利用遗传算法快速搜索FKP算法需要的初始聚类中心、同时利用FKP算法对染色体进行优化、避免早熟收敛的GA-FKP聚类算法.
GA_FKP聚类挖掘算法是对混合数据聚类算法改进,具有一定的通用性；基于频繁矩阵的频集发现算法,从一个全新的角度,发现频繁集,弥补了现有算法的不足；基于汽车产业链协作平台的商务智能系统架构实现了和原有平台系统的无缝结合以及程序资源共享,最大限度减少了系统开发工作量,为其他中小企业的信息系统集成BI功能提供一个参考方法.
第八篇商务智能论文摘要格式：基于企业信息工厂的商务智能数据管理
随着内外部环境中数据量的激增,人们开始面对众多的数据管理问题.频繁出现的数据管理事件,更突显了数据管理的重要性.数据管理活动和人们所从事的各类生产劳动活动一样,借助相关工具技术,是有可能提高活动效率和活动价值的.商务智能(BI, Business Intelligence)便是这样一种数据管理工具,其关键是从企业运作系统的数据中析取出有用的数据,并对这些数据进行清理,从而确保数据的正确性,然后经过ETL过程(析取(extraction)、转换(transformation)和装载(load)),合并到目的数据仓库里,由此得到企业数据的全局视图,在全局视图的基础上利用商务智能技术工具对其进行分析和处理,最后将结果呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持.
但是,商务智能理论和工具也有其局限性,在商务智能数据管理过程中,视阈的局限,造成数据管理全生命周期过程中部分阶段的缺失,使得数据管理活动片面,从而不具有完整性,由此提供的数据服务在可信度和效率性方面也缺乏说服力,也就使得层出不穷的数据问题的出现成为了可能.企业信息工厂是数据管理的全过程逻辑架构,基于企业信息工厂来开展商务智能数据管理课题研究,可以从一定程度上解决上述困境.商务智能试图为管理者提供可靠的决策支持,数据服务优劣是决定商务智能决策成败的关键所在.
数据管理的问题层出不穷,本研究提出的商务智能数据管理对策具有普遍适用性,其中包括了理论层面的解决对策数据生态系统(数据反馈流和数据质量管理框架)和执行层面的解决对策数据治理政策和数据管理工作流程设计.其中,数据质量管理框架包括了数据血统分析(数据评价)、数据整合(ECTL)、数据标准化、数据匹配与巩固以及持续监控.
科学技术的不断完善,使得商务智能相关技术处于持续升级换代之中.商务智能从理论的萌芽阶段,到理论的提出阶段,再到理论的发展完善阶段,数据存储技术、数据库、数据仓库、数据集市、联机分析处理技术、数据挖掘、信息可视化技术等都是伴随着这三个发展阶段逐步向前推进的.可以说,企业信息工厂(CIF)、商务智能(BI)理论和这些数据收集、处理、分析技术是相辅相成、互相影响的,理论的提出可以为技术的发展,确定基调及指明方向；而技术的不断更新改进,又为理论的有效性验证和完善创造了条件.数据处理活动与人类从事的其他生产劳作活动类似,借助商务智能这一利器可以提高效率,提升效用.同时,可视化技术的出现和不断完善,使商务智能以及商务智能数据管理的商业产业链形成了一个从“数据整合”、经“数据分析”、“数据挖掘”、到最后“数据展示”的完整“闭环”.
商务智能数据管理产品层出不穷,并且各具特色,占据了各自目标市场的份额,现阶段的商务智能数据管理产品并非完美无缺,无论是现实的应用需求还是科研理论的需要,都对商务智能数据管理产品提出了迫切的改进需求.
本研究试图从理论层面(数据生态系统和数据质量框架)和执行层面(数据治理政策和工作设计)来解决商务智能数据管理实践活动中的问题随着相关技术,特别是数据仓库技术、ETL技术、OLAP技术、数据挖掘技术、信息可视化技术的飞速发展,技术层面的优化改进基础已经具备,而基于信息工厂的商务智能数据管理可以很好的结合技术层面的成果并提出相应的理论层面的优化改进对策,真正实现为商务智能决策提供高效、可信数据服务的目的.
现代企业所面临的商业竞争日趋激烈,数据作为企业重要资产之一的效用体现的越来越明显.高效可信的数据服务,为企业在激烈的竞争的赢得一席之地提供了有效的帮助.在企业中,建立基于企业信息工厂的商务智能数据管理机制,实施理论层面(数据生态系统和数据管理框架)和执行层面(数据治理政策和数据管理工作流程)相结合的革新对策,对于案例中的某大型电子科技公司的数据管理活动起到了明显的改善作用,并且至少实现了预期的为管理层商务决策提供较之以往更为高效可信的数据服务的目标：为所有应用程序主动监控和清洗数据,保持数据清洁；使业务部门能够分担数据质量和数据治理的职责；借助可信的企业数据实现更好的业务成果.
本研究通过总结现有主流的商用智能数据管理产品在市场定位及功能点方面的特性,分析现状得出不足；并对商务智能数据管理的发展趋势研究热点进行简单介绍,例如目前影响较大的大数据管理课题.
第九篇商务智能论文摘要：基于Citespace的商务智能研究热点与前沿可视化分析
分析Web of Science中以商务智能为主题的文献的时间和地域分布,借助Citespace软件绘制商务智能领域关键节点知识图谱,对关键节点文献进行共被引分析,通过Citespace关键词聚类和膨胀词探测技术,绘制出商务智能研究热点和前沿知识图谱,确定商务智能的热点研究领域和前沿发展趋势.
第十篇摘要范文：商务智能在电子商务中的应用研究
在信息技术迅速发展的今天,电子商务已在国民经济中显现出极其重要的作用.近几年来,信息通讯技术的巨大进步伴随着服务经济形态在全球扩张、市场需求多样化、社会网络的广泛建立等社会经济巨大变革,数据量正以每年翻倍的速度迅速扩增,然而数据源分散,异构数据库难以整合,数据接口复杂等问题严重,导致大量数据中真正能被利用来分析和运用的数据不足10%.如何将数据有效转化为决策者所需要的信息,提升电子商务整体应用水平,已经成为政府、企业界和软件开发界关注的一个研究方向.
本论文分析了商务智能的主要技术,以及电子商务的移动性、虚拟性、个性化、社会性等新型特征,把商务智能同电子商务基础性规律结合起来,完善商务节点的数据挖掘、抽取、转化集成和应用.提升电子商务中的智能搜索、精确营销、比较购物、供应链/配送优化等现实需求.描述商务智能融合技术在电子商务中的应用展望.
论文共分五章.第一章绪论,简要介绍了商务智能研究的背景、研究的目的、研究的框架和步骤.第二章商务智能概述,概括说明了商务智能的概念、发展过程,商务智能在国内外的现状及其在未来的发展趋势.第三章商务智能的关键技术,包括分布式智能商务节点的数据采集,知识管理、数据集成、语义分析和个性化网上推荐技术等.第四章商务智能在电子商务中的应用分析和典型应用,第五章商务智能在电子商务中的应用发展趋势.
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商务智能引用文献:
[1] 容易写的商务智能论文选题 商务智能论文题目怎么定
[2] 优秀商务智能论文参考文献 商务智能核心期刊参考文献有哪些
[3] 商务智能论文大纲模板 商务智能论文大纲怎么写
