bi演算法

❶ 大數據BI是和傳統BI有什麼區別

大數據BI是能夠處理和分搜老析體量大的數據，相比較於傳統BI軟體，大數據BI可以完成對TB級別數據的實時分析。隨著數據挖掘、數據分析等圍繞大數據的技術的迅猛發展，BI在大數據量處理方向的發展拆漏李是必然旅遲趨勢。這一方面，你可以參考FineBI的相關新聞訊息。

❷ 大數據與BI都有哪些區別

1、從思維方式角度
大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從」道」的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策。
2、從工具的角度
傳統BI使用的是ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表技術，屬於應用和展示層技術，目前都處於淘汰的邊緣，因為它解決不了海量數據(包括結構化與非結構化)的處理問題。而大數據應用的是一個完整的技術體系，包括用Hadoop、流處理等技術解決海量的結構化、非結構化數據的ETL問題，用Hadoop、MPP等技術計算海量數據的計算問題，用redis、HBASE等方式解決高效讀的問題，用Impala等技術實現在線分析等問題。因此是個全新的行業。
3、從數據來源角度
大數據應用的數據來源，不僅僅包括非結構化的數據，還有各種系統數據，資料庫數據。其中非結構化數據主要是集中在互聯網以及一些社交網站上的數據以及一些機器設備的數據，這些都構成了大數據應用的數據來源。對於大數據的分析工具來說，現階段也是對於非結構化的數據分析的比較多。
BI系統則是在數據集成方面的技術越來越成熟，對於數據的提取，一個各種數據挖掘的要求來說，數據集成平台會幫助企業實現數據的流通和交互使用，在企業內部實施BI應用就是為了可以更好的對數據進行分享和使用。
4、從發展方向角度
BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換，對於企業來說，BI不僅僅是一個IT項目，更是一種管理和思維的方式，從技術的部署到業務的流程規劃，BI迎來新的發展。對於大數據來說，現階段更多的大數據關注在非結構化數據，不同的數據分析工具的出現和行內的應用范圍不斷的加大，對於大數據應用來說，怎麼與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。

❸ BI常用演算法

凡是從沒戀愛過的人都將戀愛，
是一種靜止的表演。
夜戴著羊毛似的鬍子趾高氣揚地來臨，
人生一世
在地下等待著不可能飛來的鳥兒，
？他想融入你的幽靈的世界哈哈

❹ 常用的大數據BI工具有哪些_bi大數據是什麼

1、億信ABI

億信ABI是億信華辰開發的一款全能型數據分析平台。支持連接多種類型的數據源，包括：關系型資料庫，分布式資料庫，文件數據源，介面數據源等;也能靈活支持跨源跨庫的數據分析。內置了數倉實施工具，通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度。支持業務人員自助分析，拖拖拽拽就能做出數據分析。

2、Tableau

Tableau是國外比較流行的一款數據可視化工具，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜。支持與Matlab進行集成計算。目前在數據挖掘領域做得相對比較簡單，只是內置了預測和聚類兩個挖掘分析演算法，但支持R語言等挖掘語言集成。

3、QlikView

QlikView比較靈活，展示樣式多樣。它允許設置和調整每個對象的每個小方面，並自定義可視化和儀錶板的外觀。QlikView數據文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，擁有可集成的ETL(提取，轉換，載入)引擎，能夠執行普通的數據清理操作，但是這可能會很昂貴。

4、PowerBI

PowerBI是微軟提供的一種商業分析產品，因為是微軟的產品，所以它的知名度很高。在產品的功能、易用性、美觀程度液凳舉上都有很好的表現。這個產品的學習成本較低、上手快，因為桌面版粗岩不提供協作選項，因此最適合獨立用戶或在同一個辦公區工作的人使用，對於有復雜業務場景需求的客戶，包鬧碧括有定製開發需求的客戶來說，存在不小的障礙。

5、Finebi

Finebi是帆軟開發的一款敏捷BI工具，帆軟早期專注於傳統報表的圖表組件功能，以價格優勢佔到了不低的市場份額，作為傳統報表起步的公司，在敏捷BI的沖擊下市場受到了沖擊並開始轉向敏捷路線。Finebi做到了將IT人員從分析環節的中心淡去，提供了從數據採集到數據加工處理、數據存儲、數據分析、數據可視化為一體的一站式商業智能解決方案。

關於常用的大數據BI工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❺ BI主要掌握什麼

其實BI中有很多道理或原理在內，而上面的這些都只是數據的呈現方式。
請大蝦能夠介紹一下BI原理相關的名詞，至少弄懂這些名詞再看這些表象的東西不會一頭霧水。
如果有高手也請給大家介紹一個學習的方向。
最起碼搞明白BI,ETL,ODS,DW,DM,OLAP,OLTP這些名詞的含義以及之間的關系；google一搜就明白了！
你想學哪一套啊？BI的話還是要有關系資料庫基礎的。如果你有這基礎的話可以從微軟的那套開始。我是從研究ETL入門的。
維度和量度是olap cube中的概念，具體的話可以如下理解
維度就相當於坐標繫上就坐標軸，比如時間，部門；
度量就是能在報表裡面反應出來的數據，比如銷售額；
那麼OLAP要這些維度和量度干什麼呢？其實簡單點來說對於不同的業務需求使用不同的維度，比如說要展現2009年第一季度公司的銷售額，那麼我們就需要從時間維度上分析銷售額這個量度；如果要展現某個部門的銷售額，則從部門這個維度上來分析銷售額。當然，也有業務會是這樣：展現2009年第一季度部門A的銷售額，那就需要從兩個維度上一起來分析了。
聯機叢書很好很強大~如果你完整的安裝所有的SQL SERVER組件，一切盡在其中~
ODS---ODS（Operational Data Store）是數據倉庫體系結構中的一個可選部分，ODS具備數據倉庫的部分特徵和OLTP系統的部分特徵，它是「面向主題的、集成的、當前或接近當前的、不斷變化的」數據。  
DW---數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW  
DM---數據挖掘（Data Minning）  
OLAP---聯機分析處理，英文名稱為On-Line Analysis Processing，簡寫為OLAP  
OLTP---On-Line Transaction Processing聯機事務處理系統(OLTP)
簡單介紹一下 SQL Server BI 吧（我就懂這個）。
SQL Server企業版中附帶了三個服務：SQL Server Integration Service, SQL Server Analysis Service，SQL Server Reporting Service。這三種服務都是為 BI 服務的，既可以單獨使用，又可以配合使用。
三個服務一般都圍繞一個數據倉庫（Dateware House,簡稱DW）進行工作。
一般的數據倉庫實質就是一個普通的關系資料庫，只是針對 BI 的特性進行了特殊的設計。一般都是由事實表與維度表組成。例如，一個普通的電子商務網站中，每一次的購買行為形成一條事實數據，而事實數據所關聯的產品（大類別、小類別、價格等等）、客戶（聯系方式、地理位置等）等就是維度。這種由事實表與維度表組成的資料庫，能夠大為方便將來的查詢與分析，並且性能較高（當然，仍然取決於設計）。
SQL Server Integration Service，主要用來從原始資料庫（SQL Server/Oracle/MySql/XML/Excel等都可以）中增量提取數據，經過清理、整合、計算後，載入到數據倉庫中。Integration 項目可以運行在 SQL Server 代理中作為一個作業定期執行。
SQL Server Analysis Service，主要用來對數據倉庫中的數據進行既定的分析。進行 Analysis 開發主要是建立多維數據模型，模型建立後其元數據可以存儲到 SQL Server Analysis Service 中或者其他地方。
SQL Server Reporting Service，鏈接上數據源後可以生成報表（表格/矩陣/圖表）。可以使用 Analysis Service 作為數據源，也可以直接使用任意資料庫作為數據源。
其實這三個服務的應用很靈活，我只是描述了我應用的一個方式。

跟所有其它技術一樣，摸不著頭腦的時候，覺得很麻煩，不知從哪入手。而只要循序漸進的學習，要入門也很簡單，一旦學會了，你就發現用這個開發統計系統，真是太簡單了！而且生成的報表樣式非常靈活，報表還能導出為多種常用格式（Excel,PDF,XML，Word，Tiff等等）。
BI需要的技術：
1.資料庫：Oracle, DB2, SQL SERVER,最好也懂點Sybase, My SQL
包括，SQL，PLSQL，備份，恢復，調優
2.ETL: Informatica, Datastage, 手工ETL
3.報表：Cognos, BO, BIEE, Hyperion.....
4.操作系統, UNIX或者Linux，AIX, Solaris之類，SHELL腳本
5.外語，英語等，全會更好
6.HTML, JAVA, JS, CSS 多多益善
7.熟悉了解一些ERP系統，SAP，Sieble，Salesforce

當然了，要想深入，還是需要大量的學習和琢磨的。可以用一下億信BI之類的BI工具會很有幫助。

❻ 新型BI和傳統BI有什麼區別

一、數據分析靈活性不同

1、傳統BI表樣固定，定期出數，一人製作多人查看。

2、新型BI即時響應需求變化，自己DIY為主，也可以分享給其他人粗孝查看。數凳輪

二、數據分析操作復雜程度不同

1、傳統BI復雜表樣，強大數據可視化效果。

2、新型BI快速定義及高交互，探索數據為目標。可以自動關聯數據表之間的聯系，並形成一個可視化的界面，用戶可以通過輕松的點擊來進行數據的分析。

三、對資料庫的依賴性不同

1、傳統BI使用專業的數據主題模型。3000萬的數據如果使用一般的SQL查詢要3到5分鍾甚至更長的時間

2、新型BI不依賴數倉，可自行上傳數據。採用分布式部署和集群部署，在Linux系統下可以提升最大並發數，實薯信現3000萬數據秒出。

四、面向對象不同

1、傳統BI圖表設計面向實施人員。傳統BI的方式，向IT部門提出數據或分析需求，由技術人員實現，解決問題的時間可能延長到數周甚至數月.

2、新型BI圖表設計面向業務人員。新型BI投入成本更低、更加平民化、更加易於操作，讓更多的企業客戶能以較低的投入享受到最專業的大數據服務。

❼ 最通俗易懂的解說viterbi維特比演算法！

這篇回答你絕對看得懂！如下圖，假如你從S和E之間找一條最短的路徑，除了遍歷完所有路徑，還有什麼更好的方法？

答案：viterbi (維特比)演算法。

過程非常簡單：

為了找出S到E之間的最短路徑，我們先從S開始從左到右一列一列地來看。

首先起點是S，從S到A列的路徑有三種可能：S-A1、S-A2、S-A3，如下圖：

我們不能武斷的說S-A1、S-A2、S-A3中的哪一段必定是全局最短路徑中的一部分，目前為止任何一段都有可能是全局最短路徑的備選項。

我們繼續往右看，到了B列。B列的B1、B2、B3逐個分析。

先看B1：

如上圖，經過B1的所有路徑只有3條：

S-A1-B1

S-A2-B1

S-A3-B1

以上這三條路徑，我們肯定可以知道其中哪一條是最短的（把各路徑每段距離加起來比較一下就知道哪條最短了）。假設S-A3-B1是最短的，那麼我們就知道了經過B1的所有路徑當中S-A3-B1是最短的，其它兩條路徑路徑S-A1-B1和S-A2-B1都比S-A3-B1長，絕對不是目標答案，可以大膽地刪掉了。刪掉了不可能是答案的路徑，就是viterbi演算法（維特比演算法）的重點，因為後面我們再也不用考慮這些被刪掉的路徑了。現在經過B1的所有路徑只剩一條路敬纖徑了，如下圖亮擾仿：

接下來，我們繼續看B2：

如上圖，經過B2的路徑有3條：

S-A1-B2

S-A2-B2

S-A3-B2

這三條路徑中我們肯定也可以知道其中哪一條是最短的，假設S-A1-B2是最短的，那麼我們就知道了經過B2的所有路徑當中S-A1-B2是最短的，其它兩條路徑路徑S-A2-B2和S-A3-B1也可以刪掉了。經過B2所有路徑只剩一條，如下圖：

接下來我們繼續看B3：

如上圖，經過B3的路徑也有3條：

S-A1-B3

S-A2-B3

S-A3-B3

這三條路徑中我們也肯定可以知道其中哪一條是最短的，假設S-A2-B3是最短的，那麼我們就知道了經過B3的所有路徑當中S-A2-B3是最短的，其它兩條路徑路徑S-A1-B3和S-A3-B3也可以刪掉了。李者經過B3的所有路徑只剩一條，如下圖：

現在對於B列的所有節點我們都過了一遍，B列的每個節點我們都刪除了一些不可能是答案的路徑，看看我們剩下哪些備選的最短路徑，如下圖：

上圖是我們我們刪掉了其它不可能是最短路徑的情況，留下了三個有可能是最短的路徑：S-A3-B1、S-A1-B2、S-A2-B3。現在我們將這三條備選的路徑匯總到下圖：

S-A3-B1、S-A1-B2、S-A2-B3都有可能是全局的最短路徑的備選路徑，我們還沒有足夠的信息判斷哪一條一定是全局最短路徑的子路徑。

如果我們你認為沒毛病就繼續往下看C列，如果不理解，回頭再看一遍，前面的步驟決定你是否能看懂viterbi演算法（維特比演算法）。

接下來講到C列了，類似上面說的B列，我們從C1、C2、C3一個個節點分析。

經過C1節點的路徑有：

S-A3-B1-C1、

S-A1-B2-C1、

S-A2-B3-C1

和B列的做法一樣，從這三條路徑中找到最短的那條（假定是S-A3-B1-C1），其它兩條路徑同樣道理可以刪掉了。那麼經過C1的所有路徑只剩一條，如下圖：

同理，我們可以找到經過C2和C3節點的最短路徑，匯總一下：

到達C列時最終也只剩3條備選的最短路徑，我們仍然沒有足夠信息斷定哪條才是全局最短。

最後，我們繼續看E節點，才能得出最後的結論。

到E的路徑也只有3種可能性：

E點已經是終點了，我們稍微對比一下這三條路徑的總長度就能知道哪條是最短路徑了。

在效率方面相對於粗暴地遍歷所有路徑，viterbi 維特比演算法到達每一列的時候都會刪除不符合最短路徑要求的路徑，大大降低時間復雜度。

viterbi演算法果然很簡單吧！

抱歉，有時候將viterbi演算法錯寫成了veterbi演算法，而且為了給搜索引擎埋關鍵詞，在不少地方強行加了不少維特比演算法之類的關鍵詞。

不管如何，如果看得懂就去左下角點個贊吧！

❽ 系統發育分析之貝葉斯BI

構建系統發育樹主要有四種方法： ML、NJ、MP和BI 。

與ML和NJ相比，BI的方法效率更高，已有的研究結果顯示,對於同一組數據的分析,  貝葉斯方法分析結果中的節點支持率高於其它演算法中的相應結果 。最大似然法（ML）被選擇時候後最多，但是計算比較慢，如果序列屬於遠緣，選ML比較好；相比較而言NJ計算過程比較快。

一般系統發育分析都需要做兩個及其以上的方法計算。這里簡單記錄一下 如何用BI構建系統發育樹。

1. 多序列比對（我一般選擇MEGA-clustw)

2. 保守區檢測（Gblock 0.91b_)

http://molevol.cmima.csic.es/castresana/Gblocks_server.html    （ 如果用的時候總是導不進去，可以直接以Fasta格式粘貼進去。這個運行時間有點久，不知道是不是電腦的原因）

3. 飽和度檢測（ DAMBE ）如果序列飽和就不能建樹，如果不飽和符合建樹條件。

運行完結果後檢查 ISS<ISS.C，且p<0.05 說明不飽和可以建樹。

DAMBE的使用方法： http://blog.sciencenet.cn/blog-508298-716082.html   可以完全按照這個來，導入文件的時候最好選擇FASTA格式的文件。

4. 核苷酸替代模型的選擇 【這一步很重要， 再這個上面我花費了不少的時間。 】

這里我用是 MrMTgui 。需要載入的其他插件還有PAUP、Modeltest（48種）和MrModeltest (24種)。PAUP 文件格式是NEX，可以用mega導出這種格式的文件。

打開  MrMTgui軟體後，再下方path的位置選擇各個插件的位置。比如PAUP 的console.exe文件，局洞其他的插件也是這樣。

如果全都設置好以後，選擇 RUA-PAUP, 選怎nex格式文件（有時候找不到文件，別忘了把文件類型改為ALL*）

會出現以下界面，這是在計算score文件，不要著急。計算完成後會提示是否運行下一步， 選擇否，點擊Save Scores。 文件名保存為 mrmodel.scores 文件【scores文件即可】。

點擊select files ，選擇剛剛保存的.score 文件。點擊MrModeltest 就開始運行了。結果有兩部分文件hLRTs和AIC,下滑到AIC部分，然後 找到 貝葉斯部分 ，這個時候就已經得到了最好的模型。將從begin到end這部分程序，復制保存。

到這里做完了前期所有的工作，開始了真正的進行BI分析。MrBays 准備好，這是不需要安裝的軟體，直接打開其.exe文件，可以直接使用。將已原來已經復制的幾伏粗行執行程序粘貼到你的序列文件種， http://www.360doc.com/content/17/1002/18/45962007_691819677.shtml 【連缺臘鎮接包括參數的各種意義。】

BEGIN mrbayes;

lset nst=6 rates=propinv Code=Metmt（如果程序是線粒體）;

Prset statefreqpr=dirichlet(1,1,1,1);

                mcmc ngen=300000（代） printfreq=1000 samplefreq=100;

sump;

sumt;

END;

設置好各項參數之後，就可以打開軟體，輸入exe   文件名.nex 運行了。

最後可以用figtree打開  文件名.nex.con.tre 文件，編輯樹。

ps：貝葉斯的nex和paup要求的有點不一樣可以用，ALTER  http://www.sing-group.org/ALTER/  轉換格式

相關參考資料：

馮思玲. 系統發育樹構建方法研究[J]. 信息技術, 2009(06):45-47+51.

https://www.docin.com/p-945498009-f2.html  （高芳鑾老師寫的十分詳細）

Ending~

❾ BI的三個層次

經過幾年的積累，大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎信息化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者用戶的操作，最終對資料庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為OLTP(Online Transaction Process，在線事務處理)，指的就是系統運行了一段時間以後，必然幫助企事業單位收集大量的歷史數據。但是，在資料庫中分散、獨立存在的大量數據對於業務人員來說，只是一些無法看懂的天書。業務人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解並從中受益的抽象信息。此時，如何把數據轉化為信息，使得業務人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息，並且輔助決策，就是商業智能主要解決的問題。 如何把資料庫中存在的數據轉變為業務人員需要的信息?大部分的答案是報表系統。簡單說，報表系統已經可以稱作是BI了，它是BI的低端實現。
國外的企業，大部分已經進入了中端BI，叫做數據分析。有一些企業已經開始進入高端BI，叫做數據挖掘。而我國的企業，大部分還停留在報表階段。
數據報表不可取代
傳統的報表系統技術上已經相當成熟，大家熟悉的Excel、水晶報表、Reporting Service等都已經被廣泛使用。但是，隨著數據的增多，需求的提高，傳統報表系統面臨的挑戰也越來越多。
1. 數據太多，信息太少
密密麻麻的表格堆砌了大量數據，到底有多少業務人員仔細看每一個數據?到底這些數據代表了什麼信息、什麼趨勢?級別越高的領導，越需要簡明的信息。如果我是董事長，我可能只需要一句話:我們的情況是好、中還是差?
2. 難以交互分析、了解各種組合
定製好的報表過於死板。例如，我們可以在一張表中列出不同地區、不同產品的銷量，另一張表中列出不同地區、不同年齡段顧客的銷量。但是，這兩張表無法回答諸如「華北地區中青年顧客購買數碼相機類型產品的情況」等問題。業務問題經常需要多個角度的交互分析。
3. 難以挖掘出潛在的規則
報表系統列出的往往是表面上的數據信息，但是海量數據深處潛在含有哪些規則呢?什麼客戶對我們價值最大，產品之間相互關聯的程度如何?越是深層的規則，對於決策支持的價值越大，但是，也越難挖掘出來。
4. 難以追溯歷史，數據形成孤島
業務系統很多，數據存在於不同地方。太舊的數據往往被業務系統備份出去，導致宏觀分析、長期歷史分析難度很大。
因此，隨著時代的發展，傳統報表系統已經不能滿足日益增長的業務需求了，企業期待著新的技術。數據分析和數據挖掘的時代正在來臨。值得注意的是，數據分析和數據挖掘系統的目的是帶給我們更多的決策支持價值，並不是取代數據報表。報表系統依然有其不可取代的優勢，並且將會長期與數據分析、挖掘系統一起並存下去。
八維以上的數據分析
如果說OLTP側重於對資料庫進行增加、修改、刪除等日常事務操作，OLAP(Online Analytics Process，在線分析系統)則側重於針對宏觀問題，全面分析數據，獲得有價值的信息。
為了達到OLAP的目的，傳統的關系型資料庫已經不夠了，需要一種新的技術叫做多維資料庫。
多維資料庫的概念並不復雜。舉一個例子，我們想描述2003年4月份可樂在北部地區銷售額10萬元時，牽扯到幾個角度:時間、產品、地區。這些叫做維度。至於銷售額，叫做度量值。當然，還有成本、利潤等。
除了時間、產品和地區，我們還可以有很多維度，例如客戶的性別、職業、銷售部門、促銷方式等等。實際上，使用中的多維資料庫可能是一個8維或者15維的立方體。
雖然結構上15維的立方體很復雜，但是概念上非常簡單。
數據分析系統的總體架構分為四個部分:源系統、數據倉庫、多維資料庫、客戶端。
·源系統:包括現有的所有OLTP系統，搭建BI系統並不需要更改現有系統。
·數據倉庫:數據大集中，通過數據抽取，把數據從源系統源源不斷地抽取出來，可能每天一次，或者每3個小時一次，當然是自動的。數據倉庫依然建立在關系型資料庫上，往往符合叫做「星型結構」的模型。
·多維資料庫:數據倉庫的數據經過多維建模，形成了立方體結構。每一個立方體描述了一個業務主題，例如銷售、庫存或者財務。
·客戶端:好的客戶端軟體可以把多維立方體中的信息豐富多彩地展現給用戶。
數據分析案例:
在實際的案例中，我們利用Oracle9i搭建了數據倉庫，Microsoft Analysis Service 2000搭建了多維資料庫，ProClarity 6.0 作為客戶端分析軟體。
分解樹好像一個組織圖。分解樹在回答以下問題時很?最高的銷售額?
·在特定的產品種類內，各種產品間的銷售額分布如何?
·哪個銷售人員完成了最高百分比的銷售額?
在圖1中，可以對PC機在各個地域的銷售額和所佔百分比一目瞭然。任意一層分解樹都可以根據不同維度隨意展開。在該分解樹中，在大區這一層是按國家展開，在國家這一層是按產品分類展開。
投影圖(圖3)使用散點圖的格式，顯示兩個或三個度量值之間的關系。數據點的集中預示兩個變數之間存在強的相關關系，而稀疏分布的數據點可能顯示不明顯的關系。
投影圖很適合分析大量的數據。在顯示因果關系方面有明顯效果，比如例外的數據點就可以考慮進一步研究，因為它們落在「正常」的點群范圍之外。
數據挖掘看穿你的需求
廣義上說，任何從資料庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來，數據挖掘就是BI。但從技術術語上說，數據挖掘(Data Mining)特指的是:源數據經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉，最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義:數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘演算法，找到數據下面隱藏的規律，這些規律往往被用來預測、支持決策。

❿ AI 和BI的區別

BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，演算法等得到更有價值的信息，實現收集+預測的能力，更多的是主動角色。

雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此握悉處二者的交集在於機器學習和數據挖掘，但又略有不同。AI的機器學習強調演算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等復雜AI演算法。

未來,AI與BI的區別在於BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。那麼AI+BI模式通過將AI嵌入BI，構建基於AI的段橡乎BI平台，利如納用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和准確。

對於結構化的數據，BI系統可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，AI+BI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為准確。

對於非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。

業務場景除了在 IT 信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。