【摘 要】
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在大数据时代,云计算、区块链、商业智能（Business Intelligence,BI）等信息技术的逐步应用,使数据变得越来越重要,越来越多的企业将数据视为重要的资产。BI能够帮助中小型制造业企业有效地处理大量的数据,充分开发企业积累的数据资产的价值,为企业的经营管理决策提供数据支撑。本文基于实际应用项目,通过对中小型制造业企业——X企业进行需求分析、BI框架设计、本地化部署,研究中小型制造业企
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在大数据时代,云计算、区块链、商业智能（Business Intelligence,BI）等信息技术的逐步应用,使数据变得越来越重要,越来越多的企业将数据视为重要的资产。BI能够帮助中小型制造业企业有效地处理大量的数据,充分开发企业积累的数据资产的价值,为企业的经营管理决策提供数据支撑。本文基于实际应用项目,通过对中小型制造业企业——X企业进行需求分析、BI框架设计、本地化部署,研究中小型制造业企业BI需求特征和BI分析特点。文章先是对中小型制造业企业BI的发展背景进行了阐述,提出大数据时代中小型制造业企业的BI需求;接着对传统BI的核心技术和框架进行了介绍,并根据信息系统的生命周期理论勾勒出面向我国中小型制造业企业的BI框架;随后,以中小型制造业企业——X企业为研究对象,根据X企业的BI分析需求,基于财务分析指标的视角,运用数据分析表达式（Data Analysis Expression,DAX）对销售数据进行多维度的分析,基于K-Means算法和Apriori算法,利用Python工具对销售数据进行关联规则挖掘和聚类分析,利用POWER BI工具对分析结果进行可视化展现;最后,根据X企业的BI应用现状提出中小型制造业企业的BI应用优化建议。结论是X企业实际使用BI技术后能够有效地提高工作效率,并能为管理者提供有效的决策辅助。
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