一、弁言

商业智能（BI）是指通过数据剖析和挖掘，为企业的决策供应支持和辅导。
而人工智能在商业智能中的运用，则紧张表示在以下几个方面：

数据洗濯和整合：人工智能技能可以自动识别和洗濯数据中的非常值、缺失落值和重复值，提高数据的质量和准确性。

自动化报表天生：利用人工智能技能，可以自动天生各种报表和可视化图表，提高事情效率和准确性。

预测和决策支持：通过机器学习和深度学习等技能，人工智能可以对未来趋势进行预测，为企业的决策供应有力支持。

二、人工智能在商业智能中的角色和浸染

数据洗濯和整合

在商业智能中，数据洗濯和整合是一个主要的环节。
传统的办法须要人工进行操作，耗时耗力。
而人工智能技能的运用，可以自动识别和洗濯数据中的非常值、缺失落值和重复值。
通过机器学习等技能，人工智能可以对数据进行分类和聚类剖析，识别出非常值和重复值，并进行自动洗濯。
这样可以大大提高数据的质量和准确性，为后续的数据剖析和挖掘打下坚实的根本。

自动化报表天生

商业智能中须要天生各种报表和可视化图表，以帮助企业更好地理解业务情形和做出决策。
而传统的报表天生办法须要人工进行操作，效率低下且随意马虎出错。
而利用人工智能技能，可以自动天生各种报表和可视化图表。
通过机器学习和深度学习等技能，人工智能可以对数据进行自动分类和聚类剖析，天生各种报表和图表。
这样可以大大提高事情效率和准确性，为企业供应更加及时、准确的数据支持。

预测和决策支持

商业智能的核心目的是为企业的决策供应支持和辅导。
而通过机器学习和深度学习等技能，人工智能可以对未来趋势进行预测，为企业的决策供应有力支持。
例如，利用大数据技能对市场趋势进行剖析，可以预测未来的市场需求和竞争状况。
这样可以帮助企业更好地制订计策方案和营销策略，提高市场竞争力。

三、增强剖析的观点及实在践运用

增强剖析是指通过人工智能技能，将人类的剖析能力与机器的学习能力相结合，提高数据剖析的准确性和效率。
在商业智能中，增强剖析的运用紧张表示在以下几个方面：

自动化数据挖掘

数据挖掘是商业智能中的主要环节之一。
传统的数据挖掘办法须要人工进行操作，耗时耗力且随意马虎出错。
而利用人工智能技能，可以自动进行数据挖掘。
通过机器学习等技能，人工智能可以对数据进行分类、聚类、关联规则等剖析，自动创造数据中的关联和规律。
这样可以大大提高数据挖掘的效率和准确性，为企业供应更加深入的数据洞察和剖析结果。

实时剖析

随着大数据时期的到来，实时剖析变得越来越主要。
传统的数据剖析办法须要等待数据网络完毕后才能进行剖析，无法知足实时性的需求。
而利用人工智能技能，可以对实时数据进行实时剖析。
通过实时数据流处理技能，人工智能可以对实时数据进行实时剖析和处理，及时创造数据中的非常情形和趋势变革。
这样可以为企业供应更加及时、准确的数据支持和剖析结果。

个性化推举

个性化推举是商业智能中的另一个主要运用处景。
传统的个性化推举办法每每依赖于人工制订规则和算法模型，难以知足用户多样化的需求。
而利用人工智能技能，可以通过用户行为剖析和个性化推举算法为用户供应个性化的产品和做事推举。
通过机器学习和深度学习等技能对用户行为进行剖析和学习，可以自动天生个性化的推举方案和产品列表。
这样可以大大提高用户体验和增加收益的可能性。

四、利用人工智能技能提升商业智能洞察力的路子

选择得当的商业智能工具

市场上有很多商业智能工具可供选择。
企业应根据自身需求和预算选择得当的工具以便更好地实现商业智能的运用并避免主不雅观臆断和履历主义带来的风险并加强对数据剖析师的培养和管理以提高其技能和本色以便更好地为企业的决策供应支持和辅导同时培养数据剖析师团队也是成功利用人工智能技能提升商业智能洞察力的路子之一。

五、总结

人工智能在商业智能中的运用已经越来越广泛，为企业带来了更多的机遇和寻衅。
企业应加强对人工智能技能的理解和运用，提高数据剖析的准确性和效率，为企业的决策供应有力支持。
同时，企业还应培养数据剖析师团队，提高其技能和本色，以便更好地为企业的决策供应支持和辅导。
未来，人工智能和商业智能的结合将会更加紧密，为企业的发展带来更多的机遇和寻衅。