商业分析与商业智能的定义 - 商业分析(BA)通过收集分析历史和当前数据预测未来趋势，植根于统计学并识别数据模式[2] - 商业智能(BI)分析历史和当前数据以支持当前业务运营，通过报告历史绩效指标实现目标[2] 商业分析的核心目标 - 前瞻性预测未来趋势，运用预测性和规范性数据分析销售额、成本、库存等业务指标[7] - 识别增长机会包括未开发市场、产品改进、供应链优化等[9] - 通过数据分析优化业务流程效率，发现瓶颈并提出改进方案[10] - 实现流程自动化是优化的重要手段[11] 商业智能的核心目标 - 采用描述性数据分析历史表现，识别销售高峰、客户留存等模式[13] - 通过系统化报告呈现业务运营全景，支持决策制定[14] - 数据可视化技术(如交互式仪表板)直观展示KPI和异常值[15][18][19] 商业分析关键技术组件 - 预测模型通过五步骤(数据准备→特征工程→模型构建→验证→部署)实现趋势预测[23][25][26][27][28][29] - 机器学习算法分为监督学习(线性回归/SVM)、无监督学习(聚类/PCA)和强化学习(Q-learning)[35][37][40][43] - 数据挖掘技术包括关联规则学习、分类聚类、文本挖掘等[45] 商业智能关键技术组件 - 仪表板整合图表和KPI实现实时监控与自定义数据过滤[48][49] - 记分卡采用平衡计分卡方法衡量部门目标达成度[50][51] - 数据仓库集中存储多源历史数据确保分析质量[52][53] 两类技术工具对比 - 共同工具：SQL、Python(pandas)、R、Apache Spark用于数据收集与清理[55] - BA专用工具：Scikit-learn、TensorFlow、SAS、MATLAB支持统计建模[57][58][59] - BI专用工具：Tableau、Power BI、QlikView专注可视化与交互式报告[62] 协同效应分析 - BI提供数据基础与描述性分析，BA在此基础上进行预测性与规范性分析[65] - BI优化实时运营效率，BA增强长期战略规划能力[66] - BI测量绩效结果，BA通过模拟测试优化策略[67] 行业应用总结 - BA与BI差异本质在于时间视角(未来vs过去)，但技术工具(SQL/Python)存在重叠[68] - 两类技术协同可提供完整决策信息链，从历史解释到未来预判形成闭环[63][65]

人工智能行业发展 - 人工智能行业近年快速发展，尤其在数据挖掘、城市计算、社交网络分析、大模型和智慧城市等方向应用广泛[35] - 传统行业信息化发展带来大量数据积累，为AI技术应用提供了基础[40] - 政府和企业对AI+转型有强烈需求，特别是在城市管理和公共服务领域[41] 人工智能教育 - 中国人民大学高瓴人工智能学院成立于2019年，强调"有温度的人工智能"和交叉学科背景[34] - 该学院在成立几年内已入选世界人工智能专业榜单前十[34] - 学院定位与传统理工科不同，更注重AI技术与人文社会科学的结合[34] 人工智能应用案例 - 利用AI算法优化北京市适老化设施规划，关注15分钟生活圈内的资源分配[42][43] - 通过机器学习改进暴雨天气下的车流量预测，提升导航精准度[38] - 使用时空大数据分析城市活动和资源分配，为城市规划提供科学依据[28][29] 人工智能研究方法 - 计算机科学采用自下而上的方法，在时空框架内将个体行为联系起来[26] - 研究强调将技术与专业领域结合，而非单纯追求计算机技术本身[31] - 人工智能研究需要探索未知路径，解决前人未解决的问题[48]