2024年2月22日发(作者：)
数据信息知识智慧举例说明
数据。例如，一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交易数据，包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、日期等。交易处理系统存储了大量的相关数据，为更高层次的理解奠定了基础。
信息。例如，不同货物名称、数量和价格就提供了被购货物的信息，包括货物种类、数量和价格等。通过计算每种货物的销售额，就可以进行货物销售额排序。 分析。将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的，同时，将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值，这就是进行信息分析的意义。例如，可以对杂货店中存储的信息按照特定的时间周期进行分析，可以得到有价值的分析结果，尿布和啤酒的销售受到时间周期的影响，而谷物、面包和牛奶则保持稳定的销售态势。 信息系统角度的传统划分
知识。知识不同于数据、信息及分析，它可以来源于数据、信息和分析的任一层次，同时也可以从现有知识中通过一定的逻辑推理而得到。 商业智能应用具有数据挖掘能力，能够从数据中发现隐藏的趋势以及不寻常的模式。 例如，通过对杂货店的数据进行称为规则归纳的数据挖掘，可以得到如下一条结论：买尿布的顾客通常有一半时候也买啤酒。尿布和啤酒初看起来毫无关联，但是通过数据挖掘得到了这种隐含的模式，这就是知识。
智慧。智慧可以说是基于知识基础上的一种判断、谋略或行动。(专家与大家有何不同) 通过对杂货店数据的挖掘分析，得到了一种隐含的顾客购买模式。通过这个知识，杂货店主就可以对数据集合进行调查分析，从而开发一系列的销售模式 在时期1、2、3，啤酒的销售除了遵循顾客购买模式——买尿布的顾客通常有一半时候也买啤酒——的销售量外，还有额外销售，但在时期4却没有
额外销售。这样可以通过分析时期4相对于时期3的啤酒销售情况，制定特定的销售策略来提高时期4的啤酒销售量，同时也通过分析时期2的尿布和啤酒的购买情况，以发现是什么导致了额外啤酒销售的产生。
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