数据分析案例:
在实际的案例中，我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2000搭建了多维数据库，ProClarity 6.0 作为客户端分析软件。
分解树好像一个组织图。分解树在回答以下问题时很有效:
·在指定的产品组内，哪种产品有最高的销售额?
·在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何?
·哪个销售人员完成了最高百分比的销售额?
在图1中，可以对PC机在各个地域的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开。在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。
投影图(图3)使用散点图的格式，显示两个或三个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。
投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。
数据挖掘看穿你的需求
广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。
关联销售案例:
美国的超市有这样的系统:当你采购了一车商品结账时，售货员小姐扫描完了你的产品后，计算机上会显示出一些信息，然后售货员会友好地问你:我们有一种一次性纸杯正在促销，位于F6货架上，您要购买吗?
这句话决不是一般的促销。因为计算机系统早就算好了，如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉，则86%的可能性你要买一次性纸杯。结果是，你说，啊，谢谢你，我刚才一直没找到纸杯。
这不是什么神奇的科学算命，而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。
每天，新的销售数据会进入挖掘模型，与过去N天的历史数据一起，被挖掘模型处理，得到当前最有价值的关联规则。同样的算法，分析网上书店的销售业绩，计算机可以发现产品之间的关联以及关联的强弱。
数据报表、数据分析、数据挖掘是BI的三个层面。我们相信未来几年的趋势是:越来越多的企业在数据报表的基础上，会进入数据分析与数据挖掘的领域。商业智能所带来的决策支持功能，会给我们带来越来越明显的效益。
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