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bi架構的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）金博爾寫的 數據倉庫工具箱（第3版）--維度建模權威指南 可以從中找到所需的評價。
東吳大學 會計學系 陳元保所指導 廖龍暉的 利用類神經網路偵測舞弊之影響-以中國上市之 舞弊企業為例 （2018），提出bi架構關鍵因素是什麼，來自於舞弊風險因子、商業智慧、羅吉斯迴歸、資料探勘、類神經網路。
而第二篇論文靜宜大學 國際企業學系研究所 陳台霖、詹秋貴所指導 郭冠廷的 應用商業智慧於顧客保留之探討-以電信業者為例 （2009），提出因為有 商業智慧、顧客保留、電信業的重點而找出了 bi架構的解答。
數據倉庫工具箱（第3版）--維度建模權威指南
為了解決bi架構 的問題，作者（美）金博爾 這樣論述：
隨着TheDataWarehouseToolkit(1996)第1版的出版發行，RalphKimball為整個行業引入了維度建模技術。從此，維度建模成為一種被廣泛接受的表達數據倉庫和商業智能(DW/BI)系統中數據的方法。該經典書籍被認為是維度建模技術、模式和最佳實踐的權威資源。這本《數據倉庫工具箱(第3版)——維度建模權威指南》匯集了到目前為止最全面的維度建模技術。本書采用新的思路和最佳實踐對上一版本進行了全面修訂，給出了設計維度模型的全面指南，既適合數據倉庫新手，也適合經驗豐富的專業人員。本書涉及的所有技術都基於作者實際從事DW/BI的設計經驗，通過實際案例加以描述。 第
1章 數據倉庫、商業智能及維度建模初步 1.1 數據獲取與數據分析的區別 1.2 數據倉庫與商業智能的目標 1.3 維度建模簡介 1.3.1 星型模式與OLAP多維數據庫 1.3.2 用於度量的事實表 1.3.3 用於描述環境的維度表 1.3.4 星型模式中維度與事實的連接 1.4 Kimball的DW/BI架構 1.4.1 操作型源系統 1.4.2 獲取-轉換-加載(ETL)系統 1.4.3 用於支持商業智能決策的展現區 1.4.4 商業智能應用 1.4.5 以餐廳為例描述Kimball架構 1.
5 其他DW/BI架構 1.5.1 獨立數據集市架構 1.5.2 輻射狀企業信息工廠Inmon架構 1.5.3 混合輻射狀架構與Kimball架構 1.6 維度建模神話 1.6.1 神話1：維度模型僅包含匯總數據 1.6.2 神話2：維度模型是部門級而不是企業級的 1.6.3 神話3：維度模型是不可擴展的 1.6.4 神話4：維度模型僅用於預測 1.6.5 神話5：維度模型不能被集成 1.7 考慮使用維度模型的更多理由 1.8 本章小結第2章 Kimball維度建模技術概述 2.1 基本概念 2.1.1
收集業務需求與數據實現 2.1.2 協作維度建模研討 2.1.3 4步驟維度設計過程 2.1.4 業務過程 2.1.5 粒度 2.1.6 描述環境的維度 2.1.7 用於度量的事實 2.1.8 星型模式與OLAP多維數據庫 2.1.9 方便地擴展到維度模型 2.2 事實表技術基礎 2.2.1 事實表結構 2.2.2 可加、半可加、不可加事實 2.2.3 事實表中的空值 2.2.4 一致性事實 2.2.5 事務事實表 2.2.6 周期快照事實表 2.2.7 累積快照事實表
2.2.8 無事實的事實表 2.2.9 聚集事實表或OLAP多維數據庫 2.2.10 合並事實表 2.3 維度表技術基礎 2.3.1 維度表結構 2.3.2 維度代理鍵 2.3.3 自然鍵、持久鍵和超自然鍵 2.3.4 下鑽 2.3.5 退化維度 2.3.6 非規范化扁平維度 2.3.7 多層次維度 2.3.8 文檔屬性的標識與指示器 2.3.9 維度表中的空值屬性 2.3.10 日歷日期維度 2.3.11 扮演角色的維度 2.3.12 雜項維度 2.3.13
雪花維度 2.3.14 支架維度 2.4 使用一致性維度集成 2.4.1 一致性維度 2.4.2 縮減維度 2.4.3 跨表鑽取 2.4.4 價值鏈 2.4.5 企業數據倉庫總線架構 2.4.6 企業數據倉庫總線矩陣 2.4.7 總線矩陣實現細節 2.4.8 機會/利益相關方矩陣 2.5 處理緩慢變化維度屬性 ……第3章 零售業務第4章 庫存第5章 采購第6章 訂單管理第7章 會計第8章 客戶關系管理第9章 人力資源管理第10章 金融服務第11章 電信第12章 交通運輸第13章 教育第14章
醫療衛生第15章 電子商務第16章 保險業務第17章 Kimball DW/BI生命周期概述第18章 維度建模過程與任務第19章 ETL子系統與技術第20章 ETL系統設計與開發過程和任務第21章 大數據分析
bi架構進入發燒排行的影片
04.1小時做好網站建立-02.建立子網頁
Google Analytics 是一個Google開發的免費線上工具，主要功能是進行網站資料分析，並以視覺化分析呈現結果。會使用GA工具並不代表會網站分析，因為每一個人都可以輕易申請好GA的使用權，都可以輕易看到GA的報表，視覺化分析是很重要的學習重點。
如何進行網站分析、分析什麼?這才是本門課的重點。本課程以自己的網站被瀏覽次數為資料來源，使用Power BI軟體做資料分析，並找出行為模式，找出瀏覽者地理位置、瀏覽行為、喜歡哪些網頁；真正達到自己的網站、自已分析的目的。
利用類神經網路偵測舞弊之影響-以中國上市之 舞弊企業為例
為了解決bi架構 的問題，作者廖龍暉 這樣論述：
本研究以中國上市公司為研究對象，以2010 年1 月至2019 年4 月因中國證券監督管理委員會 (China Securities RegulatoryCommission, CSRC) 被行政罰起訴的35 家公司為樣本。探討財務及非財務資訊之代理變數是否能偵測舞弊。以商業智慧 (Business Intelligence, BI) 作為研究架構，利用統計方法羅吉斯迴歸與資料探勘 (Data Mining) 中的類神經網路 (Neural Network, NN) 為分析工具，以兩種應用各自進行舞弊偵測及預測，再作兩者舞弊預測模型之比較。實證結果表示，類神經網路模型之預測效果最好，主要是因
為以類神經網路的神經元來提升了模型的預測能力。以單一舞弊因子「行為和態度合理化」效果較不佳只有Gini 值16%，不過，「行為和態度合理化」此因子在配合「機會」之因素下，亦或是，配合「壓力與誘因」之因素後，能夠大幅提升模型預測效果。另外以舞弊風險三因子一同考量的舞弊預測效果最好，其平均平方誤差0.003，錯誤率不到1%之預測效果。
應用商業智慧於顧客保留之探討-以電信業者為例
為了解決bi架構 的問題，作者郭冠廷 這樣論述：
電信業由於產品的種類眾多，新產品不斷地推陳出新，產品的替代性強，因顧客的選擇多樣化，電信業者必須充分了解及滿足客戶，慎防顧客流失，加強顧客保留。商業智慧在電信產業上，可幫助企業從分析以往的資料，進而取得最好的決策方式。 本研究目的為分析電信業者對於顧客保留之運用，並且以商業智慧之運作，探討出電信業者對於顧客保留之實際操作，最終，提出電信業於應用商業智慧功能的需求與建議。 本研究方法為分析顧客保留之因素及蒐集電信業者之實際運作資訊，以及進行與業者之實地調查訪談，探究商業智慧之運作。 透過實地的深入訪談，實務上商業智慧的運作：企業內部的運用主要為分析財務資料、帳單資料與通路資料
；在外部上，主是是透過分析顧客關係管理的應用來推行行銷活動以及關於顧客保留的應用。 應用商業智慧會面臨許多的問題，需要企業內部的支持，並且與專門的軟體廠商長期的溝通與合作，才能擁有一套最適合的商業智慧系統。然而，在理論與實務上並不能完全符合，強化理論和實務上的交互參考勢必會增加效益。