14、马来西亚组织商业智能成熟度研究

马来西亚组织商业智能成熟度研究

1. 研究背景与目的

在当今快速变化的商业环境中,许多组织已认识到提升商业智能(BI)能力以实现长期成功的重要性。然而,有效的BI策略和治理仍较为稀缺,商业用户对BI和分析的使用率较低,众多组织在BI成熟度图表中处于低或中等水平。

本研究旨在开发一个多维的BI成熟度模型,为组织提升BI能力提供指导,同时评估马来西亚组织当前的BI成熟度水平,确定影响BI成熟度的因素,并考察组织的人口统计变量(行业类型、组织规模和BI举措的年限)对BI成熟度的影响。

2. 商业智能概述

2.1 历史渊源

BI的概念并非新鲜事物,其起源可追溯到20世纪70年代初决策支持系统(DSS)的引入。多年来,诸如执行信息系统(EIS)、在线分析处理(OLAP)、数据挖掘、预测分析和仪表盘等众多应用不断涌现。“商业智能”一词于1958年由Hans Peter Luhn首次使用,但直到1989年Howard Dresner使用后才被广泛认可。

2.2 定义演变

BI的定义从一维视角演变为多维视角,涵盖了过程和产品的概念。综合各种定义,本研究确定了BI的四个主要关注点:
| BI焦点 | 描述 |
| — | — |
| 组织管理 | 与组织的结构有关,以支持业务流程并确保BI实施的长期成功,如拥有明确的愿景声明、管理层的大力支持和获得赞助以确保必要的资金。 |
| 过程 | 可视为一个将从内部和外部来源收集的数据进行整合、分析和转换为信息的过程,以便各级用户能够支持决策过程并采取行动。 |
| 技术 | 指使用架构、工具、应用程序和技术来促进各

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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