2015《公司戰(zhàn)略》簡(jiǎn)答題易考點(diǎn)：商業(yè)智能

　　【東奧小編】現(xiàn)階段進(jìn)入2015年注會(huì)強(qiáng)化提高沖刺備考期，為幫助考生們?cè)谧詈箅A段提高備考效率，我們根據(jù)2015年注冊(cè)會(huì)計(jì)師考試大綱為考生們總結(jié)了《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險(xiǎn)管理》科目的選擇題、簡(jiǎn)答題和綜合題易考點(diǎn)，下面我們一起來(lái)復(fù)習(xí)2015《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險(xiǎn)管理》簡(jiǎn)答題易考點(diǎn)：商業(yè)智能。

　　本考點(diǎn)能力等級(jí)：

　　能力等級(jí) 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(jiǎn)單的職業(yè)環(huán)境上，堅(jiān)守職業(yè)價(jià)值觀、遵循職業(yè)道德、堅(jiān)持職業(yè)態(tài)度，運(yùn)用相關(guān)專業(yè)學(xué)科知識(shí)解決實(shí)務(wù)問(wèn)題。

　　本知識(shí)點(diǎn)屬于《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險(xiǎn)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(jiǎn)答題易考點(diǎn)：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(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來(lái)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(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。

　　2.商務(wù)智能的主要分析工具。

　　(1)聯(lián)機(jī)分析處理。

　　聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)最主要的應(yīng)用，專門設(shè)計(jì)用于支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重對(duì)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(jìn)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(lái)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(yùn)用基于計(jì)算機(jī)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(guò)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(shí)，它是從數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database，KDD)過(guò)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(duì)目標(biāo)類數(shù)據(jù)的一般特征進(jìn)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(jìn)行輸出，如對(duì)某一類顧客的特征匯總。數(shù)據(jù)區(qū)分是將目標(biāo)類對(duì)象的一般特性與一個(gè)或多個(gè)對(duì)比類對(duì)象的一般特性比較，如對(duì)不同年齡段顧客購(gòu)買行為的比較等。

　�、陉P(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析用來(lái)尋找數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性，如哪些商品經(jīng)常一塊兒被購(gòu)買;序列模式與此類似，尋找的是事件之間時(shí)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(guò)客戶分類構(gòu)造一個(gè)分類模型來(lái)對(duì)銀行貸款進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(jì)時(shí)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

　�、茴A(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是把握分析對(duì)象發(fā)展的規(guī)律，對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)做出預(yù)見。如對(duì)銷售活動(dòng)效果的預(yù)測(cè)。

　�、菥垲悺＞垲愂窃诓豢紤]已知分類的情況下對(duì)數(shù)據(jù)類或概念進(jìn)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(shí)使同一個(gè)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(jìn)行客戶細(xì)分，在此基礎(chǔ)上可以制定一些針對(duì)不同客戶群體的營(yíng)銷方案。

　　【提示】分類就是按照某種標(biāo)準(zhǔn)給對(duì)象貼標(biāo)簽，再根據(jù)標(biāo)簽來(lái)區(qū)分歸類。聚類是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒(méi)有類別的樣本聚集成不同的組，聚類是指事先沒(méi)有“標(biāo)簽”，而通過(guò)某種成因分析找出事物之間存在聚集性原因的過(guò)程。

　　⑥孤立點(diǎn)分析(局外者分析)。孤立點(diǎn)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(jī)偏差，而是產(chǎn)生于完全不同的機(jī)制。

　　孤立點(diǎn)分析可以對(duì)分析對(duì)象的少數(shù)的、極端的特例進(jìn)行挖掘，揭示內(nèi)在的原因。孤立點(diǎn)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(cè)可能的詐欺交易，達(dá)到減少損失的目的。