BI是由什么组成的

部署运行你感兴趣的模型镜像

 

 
BI系统主要是指是一种捕获和分析商业数据的方式,它主要将无序的、繁杂的数据转化为有序的、直观的数据展现模式。它能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具,帮助用户在业务管理及发展上做出及时、正确的判断。也就是说怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采用明智的行动。
其实BI在出现交换商品的时候已经存在,例如铁匠铺,在农忙的时候多打些镰刀、锄头之类的耕地铁器,在过年时多打些铁链子之类杀猪或者杀羊之类的铁器,这就是一个朴素的商业智能,能够判断在什么季节旺销什么商品。而今大家提到的商业智能多是利用计算机强大的计算功能去发现一些不易发现的商业规律,形成了目前大家热论的商业智能系统,但是这些系统都是运行在数据库之上的,对数据库现有的数据进行分析和归纳,总结出某些结果供决策者进行参考。
国内在经历了一遍ERP实施热之后,逐步有企业认识ERP产生大量的历史数据,但是这些数据仅仅保存在数据库中,没有发挥多大的作用,任何企业都不舍得把这些历史数据清除,因为他们也很清楚历史数据虽然用处不大,但是都是企业的财富,如何把这些数据进行重复的发挥呢?商业智能是个不错的平台,它可以将历史数据进行汇总整理后给企业一个参考意见,能够让企业根据历史数据做出下一步的计划和预期。
在商业智能系统出现之前,大家都是通过报表来展现数据库中的数据,报表有简单有复杂,当然报表只能静态的展现一部分数据,用户只能看到已经做好的报表,不能根据自己的需要重新构造报表。随着技术的发展,出现了OLAP分析,它能够让用户根据自己的想法对数据进行聚类、分类、钻取等操作,这样就很好的解决了报表不能动态展现的问题。之后随着数据仓库和数据挖掘技术的不断完善,大家都认为商业智能系统主要是分析数据,就把OLAP、数据仓库和数据挖掘归类到一起形成了BI系统,这三项确实能够体现Intelligence的概念。因此初期的BI系统都是只含有这三块,但是用户在使用一段时间后认为报表模块是必不可少的,因此都纷纷要求BI供应商将报表模块加进来,为什么会出现这种情况呢?因为虽然OLAP能动态展现数据,但是它主要还是侧重于决策者的分析,而中层领导更喜欢看到的是报表,他们需要掌握自己所分管部分的运营情况,报表则是最好的展现数据的方式,因此最后各BI厂商就将报表也加入到BI系统中去了,例如BO收购水晶报表,Hyperion收购Brio等都是BI厂商收购报表厂商来完善自己的报表功能。
现在大家比较公认的商业智能系统分为报表、OLAP、数据仓库、数据挖掘和即席查询五大块,本身商业智能系统也只是一个比较新的概念,也许随着技术和应用的发展还会扩充出来很多模块。让我们拭目以待。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

<think>好的,用户想了解BiLSTM的定义和用途。首先,我需要回顾一下BiLSTM的基本概念。BiLSTM是双向长短期记忆网络,结合了正向和反向两个LSTM层,这样能够捕捉时间序列数据的前后依赖关系。接下来,我应该从定义和用途两个方面来组织回答。定义部分,需要说明BiLSTM由两个独立的LSTM组成,一个处理正向序列,另一个处理反向序列。然后,它们的输出会被拼接或者合并,从而同时利用过去和未来的信息。这里要注意引用提供的资料,比如引用[3]中提到单层BiLSTM是两个LSTM,输出拼接起来,所以可以引用这个点。用途方面,用户可能关心BiLSTM的应用场景。根据引用[1]和[2],BiLSTM-CRF在序列标注任务如POS、Chunking、NER中表现优异,因为结合了上下文信息。另外,引用[2]提到Bi-RNN在时间序列分类任务上的优势,可以用于情感分析、机器翻译等。需要将这些应用场景分点列出,并适当引用。用户可能还希望了解结构图,但问题中没有明确要求,不过定义部分可以简要描述结构。此外,是否需要对比单向LSTM?引用[1]显示BiLSTM-CRF优于单向,所以可以提到性能上的优势。 需要注意使用正确的LaTeX格式,比如数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但问题中没有涉及太多数学公式,可能不需要。但回答时要检查是否有变量需要用LaTeX,比如模型参数等。 最后,生成相关问题,需要围绕BiLSTM的结构、优势、应用场景、与CRF结合的原因,以及代码实现等方面提问。例如,如何实现BiLSTM,为什么优于单向,应用场景有哪些,与CRF结合的好处,双向结构的优缺点等。 总结回答结构:先定义,再结构描述,然后用途分点说明,引用相关文献,最后生成相关问题。确保回答符合用户要求,结构清晰,引用正确。</think>### Bidirectional LSTM (BiLSTM) 的定义 Bidirectional LSTM(双向长短期记忆网络)是一种结合正向和反向时间序列信息的循环神经网络结构。它由两个独立的LSTM层组成: 1. **正向LSTM**:按时间顺序处理输入序列($t=1 \rightarrow T$),捕捉历史依赖关系。 2. **反向LSTM**:按逆序处理输入序列($t=T \rightarrow 1$),捕捉未来依赖关系。 最终输出通过拼接或加权合并两种LSTM的状态,公式可表示为: $$ h_t = [\overrightarrow{h}_t; \overleftarrow{h}_t] $$ 其中$\overrightarrow{h}_t$和$\overleftarrow{h}_t$分别代表正向和反向LSTM的隐藏状态[^3]。 --- ### BiLSTM 的核心用途 1. **序列建模任务** - **自然语言处理**:如命名实体识别(NER)、词性标注(POS),BiLSTM-CRF模型通过结合上下文信息显著提升准确率[^1]。 - **时间序列分类**:如语音识别、情感分析,双向结构能同时利用历史与未来特征,提升分类性能[^2]。 2. **上下文依赖捕捉** - 在机器翻译中,BiLSTM编码器可更好理解源语言句子的全局语义。 - 例如,句子“他*在*公园跑步”中,“在”的语义需结合前后词共同解析。 3. **与CRF等模型的结合** - BiLSTM-CRF通过LSTM捕捉长距离依赖,CRF层约束标签转移规则,在NER任务中达到SOTA效果[^1]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值