什么是商业智能？　　商业智能=商业+智能
　　商业和智能的关系，智能技术根据商业知识，出报表和建立分析模型，并且运用商业知识检验和解释报表和模型准确与否，而根据出来的报表和分析/挖掘模型结果，又能对商业运作提供数据与决策参考。
1、首先是商业检验智能技术。   2、其次是智能技术指导商业行为。
数据是数据分析的基础，数据库是数据的承载，数据仓库是有主题的数据库。
　报表
　　报表这种原始的BI方式有时候是简单有效，但要做一张优秀的报表似乎又要考虑很多问题。首先是确定报表的目的，这样才能定下报表是清单级还是汇总级;其次选择字段，个人认为应该符合MECE(MutuallyExclusive CollectivelyExhaustive)，信息不全或者信息冗余，对分析都会形成干扰;再次是对字段做维度聚类，并做重要性排序，重要的，能做分析思路索引的，要排在前面。当然一张优秀的报表绝不应拘泥于以上，需要在工作中多思考和体会了。
　　数据挖掘
　　数据挖掘讲了很多了。如果往简单来说，可以有BI=图表+数据挖掘的理解，虽然不甚全面。数据挖掘作为报表这种非智能性BI的一种补充，理论上应该属于机器学习的一种，存在着那么一点儿让计算机自学的能力。按算法来分类也就预测、分类、聚类、关联那么几种，大多都封装好的，使用起来很方便，普通应用只需要知道怎么读数据挖掘软件给出的报告即可，关键点是紧扣商业理解，难点和被忽视的地方会在接下来的算法知识块提到。至于SAS,SPSS、Modeler,R,MATLAB这些挖掘工具之争，那就见仁见智了。但有一点我很肯定，如果你初学数据挖掘，那么推荐Modeler，简单的操作界面和轻松的DEMO，大大降低了数据挖掘的入门难度。
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