本文選題：大數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：大數(shù)據(jù)分析　出處：《廣西師范大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：如今,隨著商務(wù)化程度的不斷提高,全世界商務(wù)機(jī)構(gòu)的決策者們需要不斷尋求新的方法來(lái)了解和提高他們的業(yè)務(wù)和產(chǎn)業(yè)。過(guò)去的歷史告訴我們,知識(shí)需要去粗取精、不斷的更新。幾個(gè)世紀(jì)以來(lái),人們從文明程度不斷提高的社會(huì)中找到了他們的問(wèn)題的答案,并正確的指引著人們前行。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步,需要存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)中產(chǎn)出的大量數(shù)據(jù),從中獲得有價(jià)值的信息己然成為商務(wù)機(jī)構(gòu)或政府部門決策的關(guān)鍵。對(duì)這些結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,得出相應(yīng)的分析解決方案,對(duì)決策者來(lái)說(shuō)越來(lái)越重要,這些數(shù)據(jù)不僅僅是私有的數(shù)據(jù),還有大量公開在互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)同樣具有很大的價(jià)值。大數(shù)據(jù)已經(jīng)引發(fā)了學(xué)術(shù)界、商務(wù)界、政府及工業(yè)界的廣泛關(guān)注。大數(shù)據(jù)有以下三個(gè)方面的特點(diǎn)：(1)數(shù)據(jù)量巨大(2)傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法處理(3)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度極快,需要快速捕獲這些數(shù)據(jù),同時(shí)進(jìn)行快速的分析和處理。與此同時(shí),大數(shù)據(jù)正在逐漸改變醫(yī)療保健、科學(xué)研究、工程工業(yè)、金融行業(yè)、商務(wù)模式,并最終服務(wù)社會(huì),改變社會(huì)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和挖掘技術(shù)的進(jìn)步使得人們可以存儲(chǔ)越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。如今,商務(wù)機(jī)構(gòu)的決策者逐漸把重心放到商務(wù)智能上,他們認(rèn)為商務(wù)智能能夠幫助他們?nèi)〉酶蟮母?jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),能夠?yàn)樗麄冎该鞣较?幫助企業(yè)做決策。商務(wù)智能能夠提高企業(yè)的效率,帶來(lái)經(jīng)過(guò)科學(xué)武裝的管理思維,帶來(lái)正確的決策。商務(wù)智能需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐,這些數(shù)據(jù)主要來(lái)源于企業(yè)內(nèi)部正在運(yùn)行的交易系統(tǒng)。商務(wù)智能系統(tǒng)通常部署在企業(yè)內(nèi)部,是企業(yè)的大腦。商務(wù)智能(BI)作為一種概念和工具,在學(xué)科領(lǐng)域,尤其在戰(zhàn)略管理學(xué)科以及信息管理學(xué)科被廣泛的重視和強(qiáng)調(diào)。BI是獲取和分析從多個(gè)渠道所收集的數(shù)據(jù)的一種應(yīng)用工具和過(guò)程,能夠幫助人們做出決策。使用BI工具還能夠通過(guò)管理組織企業(yè)業(yè)績(jī)來(lái)提高企業(yè)利潤(rùn)以及通過(guò)整合過(guò)去的成功經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。雖然BI工具提供了許多好處,但實(shí)現(xiàn)BI的最主要的因素包括：開發(fā)能夠有效地挖掘數(shù)據(jù)的工具,特定行業(yè)或業(yè)務(wù)上下文的可用性解決方案,以及對(duì)此再次感興趣的高級(jí)經(jīng)理。不同的機(jī)構(gòu)之間使用BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析能為企業(yè)帶來(lái)巨大的利益,這通常被稱為技術(shù),技術(shù)集、系統(tǒng)、實(shí)踐、方法學(xué)、以及與與關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)的應(yīng)用程序集�？梢詭椭髽I(yè)更好的理解其業(yè)務(wù)和市場(chǎng),及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,敏銳地挖掘出潛在的知識(shí)和規(guī)律,從而能夠及時(shí)的進(jìn)行決策。除了最根本的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)之外,BIA還包括了以商務(wù)為中心的最佳實(shí)踐和方法學(xué),能夠應(yīng)用到多種重要的領(lǐng)域中去,其中包括電子商務(wù)、市場(chǎng)資訊、電子政務(wù)、電子醫(yī)療服務(wù)以及安全領(lǐng)域。系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研于2004年開始得到了軟件工程研究人員的廣泛關(guān)注。很多研究者報(bào)道了他們?cè)谲浖こ痰牟煌芯款I(lǐng)域中應(yīng)用系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研時(shí)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。然而,沒(méi)有嘗試任何獨(dú)立探索的經(jīng)驗(yàn)和感知系統(tǒng)評(píng)價(jià)的從業(yè)者為了獲得深入的了解,將系統(tǒng)性評(píng)價(jià)作為軟件工程的一種新的研究方法。他們宣稱系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研是一種需要在系統(tǒng)化綜述中使用基于證據(jù)的知識(shí)體系的系統(tǒng)化文獻(xiàn)綜述方法。系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研作為一種系統(tǒng)化綜述,被認(rèn)為是基于證據(jù)的軟件工程研究領(lǐng)域的一種關(guān)鍵研究方法學(xué)。系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研在得到廣泛的關(guān)注之后,軟件工程的研究者們?cè)谠S許多多不同的研究當(dāng)中使用了系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研,例如敏捷軟件開發(fā)、回歸測(cè)試、流程建模、可變性管理、成本估算。研究者們也在發(fā)表的論文中總結(jié)歸納出了系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的最佳實(shí)踐方法以及他們使用系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的經(jīng)驗(yàn)。此外,系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的技術(shù)策略評(píng)估以及質(zhì)量報(bào)告也在主要的研究中被提出。隨著軟件工程研究者們對(duì)系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的興趣的不斷提高,系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研就必須提供適當(dāng)?shù)姆椒ㄕ撝笇?dǎo)的設(shè)計(jì)、執(zhí)行和報(bào)告高質(zhì)量的系統(tǒng)評(píng)價(jià)。本文研究的目的是系統(tǒng)地調(diào)查現(xiàn)有的關(guān)于商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)的研究,把相關(guān)的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì),研究所用到的技術(shù)和相關(guān)的工具軟件,和主要的研究?jī)?nèi)容與研究重點(diǎn)做出相應(yīng)的分類。我們采用以證據(jù)為基礎(chǔ)的軟件工程范例的系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的研究方法,對(duì)所研究的問(wèn)題進(jìn)行調(diào)查,最終得出分析結(jié)果的報(bào)告。本文的系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研從最初的1585篇論文中提取出70篇,從中得出以下5個(gè)調(diào)查結(jié)果：1、這些論文的發(fā)表時(shí)間在2004年至2015年之間。從分布在這些年份的論文中發(fā)現(xiàn),從2008年開始文章發(fā)表的數(shù)量及趨勢(shì)呈直線上升。2013年,文章發(fā)表數(shù)達(dá)到最高值,選取了16篇。2、在本文選取的論文中的共218名作者當(dāng)中,他們分別來(lái)自26個(gè)不同國(guó)家的117個(gè)不同研究機(jī)構(gòu)。他們當(dāng)中,大部分來(lái)自于美國(guó),其中9篇論文中的45個(gè)作者來(lái)自于29個(gè)不同研究機(jī)構(gòu)。其次來(lái)自于中國(guó),選取的11篇論文中的35個(gè)作者來(lái)自于16個(gè)不同的研究機(jī)構(gòu)。接下來(lái)是德國(guó),選取的8篇論文中的19個(gè)作者來(lái)自于9個(gè)不同的研究機(jī)構(gòu)。3、選取的論文當(dāng)中,有21篇期刊論文和49篇會(huì)議論文。其中頻率最多的有4篇來(lái)自HICSS,2篇來(lái)自SAICSIT,其他2篇來(lái)自ATMIS。4、在選取的論文中,有25篇使用了經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)方法,占31.25%。其次,描述和文獻(xiàn)綜述有13篇,占16.26%。接著有12篇提出了新的思想或方法,占15%。5、大多數(shù)研究者關(guān)注元分析,有25篇文獻(xiàn),占34.25%。其次23篇講述大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,占31.51%。關(guān)于大數(shù)據(jù)以及商務(wù)智能的開發(fā)有14篇,占19.18%。除此之外,本文在選取的文獻(xiàn)中提取出不同的關(guān)鍵詞,通過(guò)可視化圖表和樹狀圖展現(xiàn)了不同關(guān)鍵詞間的關(guān)系。在選取的論文中還討論了大數(shù)據(jù)提取和商務(wù)智能技術(shù)分析平臺(tái)、架構(gòu)框架、相關(guān)軟件。本文還給出了一系列的關(guān)于大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能的論文,總結(jié)并給出了表格。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F272;TP311.13

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7 彭，

本文編號(hào)：1638209