1.前言

隨著初中課程的不斷變革，課堂教學(xué)教學(xué)的改革逐漸被人們重視。近年來(lái)，多元智能理論在我國(guó)廣泛傳播，引起了各界人士的關(guān)注和重視，并成為我國(guó)的基礎(chǔ)教育變革的重要理論基礎(chǔ)。多元智能理論同樣適用于初中地理教學(xué)，在教學(xué)中，教師應(yīng)針對(duì)初中地理課程的特點(diǎn)，將理論與實(shí)踐的有機(jī)結(jié)合起來(lái)，將教學(xué)方式多樣化，發(fā)揮地理學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，建立個(gè)性化地理課堂教學(xué)，促進(jìn)學(xué)生的個(gè)性發(fā)展。

2.多元智能理論

多元智能指的是在特定的社會(huì)環(huán)境或文化環(huán)境下，個(gè)體獨(dú)自解決問(wèn)題、創(chuàng)造價(jià)值的能力，解決問(wèn)題的能力指的是針對(duì)某一特定目標(biāo)，找到通往這一目標(biāo)正確的路線。該理論由美國(guó)心理學(xué)家加德納在1983年提出，加德納認(rèn)為，人的智能是全面的，每個(gè)人都是不同的智能組合體，并且每個(gè)人都至少有八種智能，包括語(yǔ)言智能、邏輯智能、節(jié)奏智能、運(yùn)動(dòng)智能、空間智能、人際交往智能、自然觀察智能、自我認(rèn)知智能。這一理論為傳統(tǒng)教學(xué)模式變革提供了新的視角和切入點(diǎn)，并隨著多元智能學(xué)校的成功開(kāi)辦，被世界各國(guó)的教育工作者認(rèn)可和接受。依據(jù)多元智能理論，每一位學(xué)生都是多種智能有機(jī)組合的整體，因其不同的組合方式讓每一位學(xué)生的智能各具特色。這些智能在學(xué)生的身上有強(qiáng)勢(shì)和弱勢(shì)的體現(xiàn)，但每一方面都有無(wú)限發(fā)展的潛力，因此，學(xué)校里不應(yīng)該存在所謂的“差生”，每一位學(xué)生都是獨(dú)一無(wú)二個(gè)體。因而，教師在教學(xué)過(guò)程中要發(fā)掘每一個(gè)學(xué)生的閃光點(diǎn)，挖掘?qū)W生的潛力，促進(jìn)每一個(gè)學(xué)生的個(gè)性發(fā)展。

3.多元智能理論與初中地理教學(xué)的關(guān)系

3.1多元智能理論與地理教學(xué)目標(biāo)的關(guān)系初中地理教學(xué)的課程標(biāo)準(zhǔn)具有多樣性，因而在地理教學(xué)中應(yīng)依照不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析，運(yùn)用多元智能理論制定相應(yīng)的教學(xué)目標(biāo)。就初中地理課程《中國(guó)的疆域》為例，該課程的教學(xué)目標(biāo)要求學(xué)生學(xué)會(huì)辨別中國(guó)的疆域圖，并能夠在空白地圖上標(biāo)注我國(guó)的重要鄰國(guó)、海峽、島嶼。針對(duì)這一教學(xué)目標(biāo)，教師可以將課程標(biāo)準(zhǔn)分為學(xué)習(xí)中國(guó)疆域圖和借助疆域圖辨別位置，在這一過(guò)程中，可以鍛煉學(xué)生的空間智能、自然觀察的智能、語(yǔ)言智能以及邏輯智能。

一、所得啟示傳統(tǒng)的英語(yǔ)教學(xué)一般是以語(yǔ)言知識(shí)為主要教學(xué)目標(biāo)

其內(nèi)容寬泛，方法和測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)單一，沒(méi)有創(chuàng)新突破點(diǎn)。只注重傳統(tǒng)智能理論的實(shí)現(xiàn)，忽視研究生英語(yǔ)學(xué)習(xí)的實(shí)踐性需求，不注重研究生的研究能力，造成了研究生各方面的畸向發(fā)展。多元智能理論因其含義和衍生分類可見(jiàn)其社會(huì)性，注重與社會(huì)實(shí)際需求的協(xié)調(diào)和接軌。因此，研究生學(xué)習(xí)的課程、教師對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)成果的評(píng)價(jià)也應(yīng)該是多元化的。這一理論在打破傳統(tǒng)定義束縛的同時(shí)，也為研究生英語(yǔ)教育開(kāi)拓了新思路。首先，鑒于研究生個(gè)體差異性，這八種智能可以根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況進(jìn)行組合。其次，這些不同的組合僅僅是以學(xué)生個(gè)體差異性為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行的智能組合，沒(méi)有優(yōu)劣之分。再次，智能組合沒(méi)有優(yōu)劣之分，卻在不同的學(xué)生身上可以看到不同的突出點(diǎn)或者弱勢(shì)之處。在不放棄弱勢(shì)智能組合的同時(shí)，可以著重發(fā)揮其優(yōu)秀智能組合。另外，在某一方面智能突出的學(xué)生，確實(shí)能更好的處理這一方面的知識(shí)，然而，對(duì)特定這一方面突出的人，不僅僅是天賦使然，更有對(duì)知識(shí)學(xué)習(xí)的后天彌補(bǔ)。對(duì)于沒(méi)有相關(guān)天賦智能的學(xué)生，通過(guò)合適的智能組合，來(lái)彌補(bǔ)這方面的缺陷，對(duì)天賦突出的學(xué)生，加強(qiáng)這一方面的培養(yǎng)。最后，面對(duì)學(xué)生或突出或弱勢(shì)的智能情況，具體問(wèn)題具體分析，在尊重學(xué)科規(guī)律的情況下創(chuàng)新改革，根據(jù)其特點(diǎn)來(lái)尋找適合的英語(yǔ)教學(xué)手段和教學(xué)方法，以課程教學(xué)多樣化來(lái)滿足研究生英語(yǔ)學(xué)習(xí)的各種需求。

二、實(shí)際教學(xué)策略以多元智能理論為基礎(chǔ)

衍生出了一種創(chuàng)新性教育方法———因材施教，分級(jí)教學(xué)。其基于研究生的個(gè)體差異性和研究生所處階段的創(chuàng)造性，進(jìn)行不同的智能組合，將強(qiáng)勢(shì)與弱勢(shì)相結(jié)合，以此來(lái)設(shè)定不同的英語(yǔ)教學(xué)課程。在全面了解學(xué)生的情況下，進(jìn)行多維教學(xué)，令學(xué)生向均衡方向發(fā)展。

（一）以學(xué)生為中心，因材施教，采用適合其優(yōu)勢(shì)的英語(yǔ)教學(xué)方案多元化智能理論的出發(fā)點(diǎn)就是以學(xué)生為中心，其強(qiáng)調(diào)不區(qū)分差生優(yōu)生，根據(jù)其智能優(yōu)勢(shì)和弱勢(shì)，促其發(fā)展。教師應(yīng)該采用真實(shí)材料，整合理論，多維教學(xué)，通過(guò)不同的教學(xué)方法來(lái)刺激學(xué)生的興奮點(diǎn)，提高學(xué)生對(duì)語(yǔ)言學(xué)習(xí)的關(guān)注程度。

（二）從學(xué)生個(gè)體差異性出發(fā)，根據(jù)其不同智能類型，設(shè)計(jì)相應(yīng)的英語(yǔ)教學(xué)活動(dòng)，用多種多樣的方式方法激發(fā)其主觀能動(dòng)性，通過(guò)小組對(duì)話、演講等手段引導(dǎo)學(xué)生的多元智能開(kāi)發(fā)。

一、工業(yè)園區(qū)的智能物流管理系統(tǒng)主要技術(shù)介紹

自動(dòng)識(shí)別技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工智能技術(shù)、GIS技術(shù)是目前應(yīng)用于工業(yè)園區(qū)智能物流管理中的主要技術(shù)。從實(shí)踐應(yīng)用效果看，這四種物流管理技術(shù)有著各自的特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)：該種技術(shù)興起于計(jì)算機(jī)通信技術(shù)的快速發(fā)展，其核心技術(shù)理念為高度自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的運(yùn)作需要一定識(shí)別裝置的支持。常見(jiàn)的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)包括條碼掃描識(shí)別、智能卡識(shí)別、光字符號(hào)識(shí)別、射頻識(shí)別以及生物識(shí)別等。其中，條碼掃描識(shí)別應(yīng)用于日常生活中的頻率較高，而生物識(shí)別技術(shù)憑借其識(shí)別元素的唯一性保障了物流管理的準(zhǔn)確性與獨(dú)立性。目前，相關(guān)技術(shù)研發(fā)人員已經(jīng)將眼光集中于自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的集成應(yīng)用升級(jí)上。自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的運(yùn)作流程包括識(shí)別裝置對(duì)待識(shí)別物體相關(guān)信息進(jìn)行自動(dòng)獲取-識(shí)別裝置將所獲信息提供給后臺(tái)處理系統(tǒng)——后臺(tái)處理系統(tǒng)借助前期程序?qū)λ@信息進(jìn)行后續(xù)處理。從應(yīng)用優(yōu)勢(shì)方面看，自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在準(zhǔn)確性以及結(jié)構(gòu)化方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，其著眼于工業(yè)園區(qū)物流體系中各類型、大規(guī)模數(shù)量的物流信息的有機(jī)整合與統(tǒng)計(jì)。自動(dòng)識(shí)別技術(shù)自誕生以來(lái)，逐漸應(yīng)用于工業(yè)園區(qū)物流管理體系中的運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送等方面。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)挖掘是近年來(lái)基于大數(shù)據(jù)環(huán)境而興起的高端技術(shù)，其憑借有效的挖掘理念以及挖掘技術(shù)將零散的、無(wú)規(guī)律的、大量的相關(guān)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，加工、整合后的數(shù)據(jù)可供數(shù)據(jù)應(yīng)用需求者使用。

在工業(yè)園區(qū)智能物流管理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要應(yīng)用對(duì)象為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，從模糊隨機(jī)的大數(shù)量級(jí)的應(yīng)用數(shù)據(jù)中獲得隱藏的、未知的、有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息資料。常用于工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括描述型和預(yù)測(cè)型兩種。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目的在于通過(guò)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)、分析、聚類、綜合、歸納和推理，探究工業(yè)園區(qū)智能物流管理事件之間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，對(duì)企業(yè)未來(lái)的發(fā)展進(jìn)行合理推測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供的有效信息可以為企業(yè)管理者的發(fā)展決策提供輔助支持作用。人工智能技術(shù)：此種技術(shù)區(qū)別于前兩種智能物流管理手段的主要特色在于其核心為人類智能模擬。人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了將人類智能的物化過(guò)程。人工智能技術(shù)如今已經(jīng)發(fā)展成為高校教學(xué)課程之一，其以仿生學(xué)思想為理論基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)學(xué)語(yǔ)言的描述結(jié)果，采用生物體系模仿機(jī)制，完成人類智能的機(jī)器模擬過(guò)程。GIS技術(shù)：隨著技術(shù)手段的不斷升級(jí)，在工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)中，GIS技術(shù)逐漸成為關(guān)鍵技術(shù)。該技術(shù)可以將企業(yè)產(chǎn)品流通過(guò)程中的訂單信息、運(yùn)輸網(wǎng)店信息、產(chǎn)品送貨信息、車輛使用信息以及產(chǎn)品購(gòu)買使用用戶信息等企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)信息借助一張圖來(lái)進(jìn)行描述、管理。GIS技術(shù)憑借其構(gòu)建的物流圖示，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)訂單的快速智能整理、對(duì)企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的合理規(guī)劃、對(duì)產(chǎn)品運(yùn)送路線的合理分配以及對(duì)產(chǎn)品包裝的監(jiān)控與管理。GIS技術(shù)中的典型優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目便是地圖服務(wù)。該服務(wù)由網(wǎng)點(diǎn)標(biāo)注、片區(qū)劃分、快速分單、車輛監(jiān)控管理系統(tǒng)、物流配送路線規(guī)劃、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與服務(wù)留個(gè)主要模塊構(gòu)成?？梢?jiàn)，GIS技術(shù)的運(yùn)用包含了企業(yè)產(chǎn)品銷售、流通的完整環(huán)節(jié)。

二、未來(lái)工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)的發(fā)展方向

基于上文分析可以看出，對(duì)于工業(yè)園區(qū)的智能物流管理系統(tǒng)的理解可以分別從物流和從智能兩個(gè)層面予以解析。用融合的眼光看待物流與智能之間密不可分的關(guān)系，便可以對(duì)工業(yè)園區(qū)未來(lái)的智能物流建設(shè)有所認(rèn)識(shí)。基于實(shí)踐分析，筆者認(rèn)為今后工業(yè)園區(qū)智能物流系統(tǒng)的發(fā)展離不開(kāi)智能化、一體化、層次化、社會(huì)化四個(gè)主流方向。從體系構(gòu)成角度看，智能化、一體化、層次化以及社會(huì)化是未來(lái)工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)發(fā)展的四個(gè)機(jī)理，代表著此領(lǐng)域未來(lái)發(fā)展中的核心模塊，即智能獲取信息技術(shù)、智能傳遞技術(shù)、智能處理技術(shù)和智能運(yùn)用技術(shù)。智能化指的是進(jìn)一步引進(jìn)現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)高端科技技術(shù)，憑借計(jì)算機(jī)操作流程的精確性、便捷性等先天特征降低工業(yè)園區(qū)物流管理體系中的人力、精力。工業(yè)園區(qū)物流體系的智能化不僅可以幫助園區(qū)企業(yè)以及管理者降低人力消耗成本，更能從技術(shù)層面保障工業(yè)園區(qū)物流管理的科學(xué)性、合理性，與此同時(shí)，不斷深化的智能化物流管理理念會(huì)大大提升工業(yè)園區(qū)物流管理的效率。一體化指的是將工業(yè)園區(qū)物流體系中的貨物運(yùn)輸、產(chǎn)品存儲(chǔ)、產(chǎn)品包裝以及貨物裝卸等一條流水線上的不同工序予以有機(jī)聯(lián)合，基于物流管理的核心力量知識(shí)以及國(guó)內(nèi)外智能物流管理的成功經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)上述各個(gè)環(huán)節(jié)的一體化。需要注意的是，各個(gè)環(huán)節(jié)的聯(lián)系需要保持每個(gè)環(huán)節(jié)各自的特征，即實(shí)現(xiàn)一體化的同時(shí)不丟棄各環(huán)節(jié)之間的層次化。也就是說(shuō)，未來(lái)工業(yè)園區(qū)智能物流管理需要兼顧物流體系步驟之間的有機(jī)協(xié)調(diào)。社會(huì)化主要描述工業(yè)園區(qū)智能物流管理體系的執(zhí)行原則——以人為本、以顧客為中心。企業(yè)物流管理根本的目標(biāo)在于為消費(fèi)者提供服務(wù)，因此，無(wú)論未來(lái)工業(yè)園區(qū)智能物流管理體系的發(fā)展如何多元化，都需要緊密貼合這一核心理念，這也是工業(yè)園區(qū)智能物流體系社會(huì)化發(fā)展的有效體現(xiàn)。此外，社會(huì)化還表現(xiàn)于智能物流的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源優(yōu)化配置之間的互利互惠關(guān)系上。在企業(yè)發(fā)展與所具備物流管理能力越來(lái)越密不可分的市場(chǎng)環(huán)境中，智能物流管理理念的革新、手段的升級(jí)勢(shì)必會(huì)對(duì)企業(yè)所處市場(chǎng)環(huán)境的地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到良性促進(jìn)作用。

三、工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統(tǒng)革新的具體對(duì)策

1人工智能技術(shù)在飛行流量管理方面的應(yīng)用

在飛行流量管理方面，飛行流量管理系統(tǒng)通過(guò)與輔助決策系統(tǒng)相結(jié)合，構(gòu)成了人工智能輔助決策系統(tǒng)的飛行流量管理模塊。該模塊主要通過(guò)計(jì)算飛行流量來(lái)避免飛行流量的沖突，進(jìn)而根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行航班的排序。從具體的應(yīng)用情況來(lái)看，首先，飛行流量的計(jì)算需要大量的原始數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)既包含了歷史數(shù)據(jù)，也包含了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。同時(shí)，由于這些數(shù)據(jù)是來(lái)自于空域、機(jī)場(chǎng)和氣象等多個(gè)方面的復(fù)雜信息，所以系統(tǒng)需要建立相應(yīng)的飛行流量管理數(shù)據(jù)庫(kù)，從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，進(jìn)而保證飛行流量計(jì)算結(jié)果的可靠性。其次，在進(jìn)行飛行流量計(jì)算時(shí)，系統(tǒng)利用了飛行動(dòng)力學(xué)計(jì)算原理。根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的信息，系統(tǒng)對(duì)飛機(jī)的四維飛行軌跡進(jìn)行了計(jì)算，從而可以得知飛機(jī)的降落時(shí)間和降落地點(diǎn)。這樣，系統(tǒng)就可以得出任意航段和交匯點(diǎn)在任意時(shí)間的飛行架次，進(jìn)而列出潛在的飛行流量沖突信息。再者，在得知以上信息后，系統(tǒng)需要對(duì)這些信息進(jìn)行分析，從而進(jìn)行航班的排序，進(jìn)而避免飛行流量的沖突。在排序方面，系統(tǒng)不僅可以實(shí)現(xiàn)飛行計(jì)劃的過(guò)程仿真，還可以找出空域資源的“空閑”狀態(tài)，進(jìn)而利用該狀態(tài)，進(jìn)行航班和起降順序的調(diào)整。而具體的排序原則有兩個(gè)，一是優(yōu)先級(jí)排序，二是全排列。其中，優(yōu)先排序是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)給這些航班擬定優(yōu)先級(jí)，然后按照優(yōu)先順序進(jìn)行航班的排序。而優(yōu)先級(jí)的擬定標(biāo)準(zhǔn)有很多，比如飛行任務(wù)、機(jī)型、機(jī)場(chǎng)和時(shí)間等因素，都可以成為優(yōu)先級(jí)的擬定標(biāo)準(zhǔn)。全排列原則是對(duì)沖突的航班進(jìn)行全排列，從而根據(jù)每一次排列的延誤損失，選擇損失最小的排序方法。相比較來(lái)說(shuō)，全排序法雖然較為科學(xué)，但是系統(tǒng)需要承擔(dān)的運(yùn)算量較大，因此會(huì)占用系統(tǒng)較多的內(nèi)存資源。

2人工智能技術(shù)在飛行沖突探測(cè)與解脫管理方面的應(yīng)用

人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以使空中交通管理系統(tǒng)具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動(dòng)生成的需要。具體來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn)這一功能的模塊是飛行沖突探測(cè)與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測(cè)與解脫系統(tǒng)和輔助決策系統(tǒng)組成的。該模塊不但可以實(shí)現(xiàn)飛行沖突的預(yù)測(cè)，還可以為管制人員提供飛行沖突調(diào)配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統(tǒng)的應(yīng)用，彌補(bǔ)了人類與機(jī)器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機(jī)械故障而造成的飛行事故。從原理角度來(lái)看，系統(tǒng)首先通過(guò)分析飛行沖突情況來(lái)制定可能的解脫方案，然后根據(jù)航空器優(yōu)先級(jí)分類方法和沖突類型判定法等多種規(guī)則，進(jìn)行方案的選擇和排除。在這一推理過(guò)程中，為了保證系統(tǒng)推理的有效性，系統(tǒng)需要根據(jù)大量的規(guī)則來(lái)進(jìn)行方案的推理選擇。而這些規(guī)則，則要被統(tǒng)一存入知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中。這樣，管制人員只要在平時(shí)做好知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的更新和維護(hù)，就能夠保證系統(tǒng)推理的有效性，從而根據(jù)系統(tǒng)提供的方案，來(lái)進(jìn)行飛行沖突航班的排序。

3結(jié)論

總而言之，采用新技術(shù)和新理論實(shí)現(xiàn)空中交通的管理，才能促進(jìn)空運(yùn)行業(yè)的發(fā)展。而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，為空中交通管理帶來(lái)了極大的方便，同時(shí)也使空中交通管理變得相對(duì)安全。所以，隨著航空航天事業(yè)的發(fā)展，人工智能技術(shù)將會(huì)在空中交通管理中得到更為深入和更加廣泛的應(yīng)用，從而滿足人類航空事業(yè)的需要。因此，本文對(duì)人工智能技術(shù)在空中交通管理中的應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行的研究，對(duì)于促進(jìn)我國(guó)空管事業(yè)的發(fā)展有著重要的意義。

摘要：商務(wù)智能是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP等技術(shù)的集成，作為當(dāng)前重要的研究前沿之一，商務(wù)智能是學(xué)術(shù)界和企業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)。文章運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、比較方法對(duì)相關(guān)著作和文章進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)研究，并對(duì)研究中的重點(diǎn)問(wèn)題及相關(guān)成果作了分析總結(jié)。

關(guān)鍵詞：商務(wù)智能；知識(shí)管理；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；數(shù)據(jù)挖掘

商務(wù)智能（BusinessIntelligence，簡(jiǎn)稱BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出來(lái)的，我國(guó)學(xué)者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務(wù)智能”，本文選用“商務(wù)智能”作為BusinessIntelligence的中文翻譯。近年來(lái)，商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來(lái)越多的企業(yè)決策者意識(shí)到需要商務(wù)智能來(lái)保持和提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在美國(guó)，500強(qiáng)企業(yè)里面已經(jīng)有90%以上的企業(yè)利用企業(yè)管理和商務(wù)智能軟件幫助管理者做出決策。國(guó)外己經(jīng)有很多成功實(shí)施商務(wù)智能的案例。我國(guó)的商務(wù)智能處于導(dǎo)入期，商務(wù)智能應(yīng)用的程度和實(shí)際效果都與國(guó)外企業(yè)有很大差距。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外商務(wù)智能供應(yīng)商和高等院校都開(kāi)展了廣泛的商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究。本文主要基于國(guó)家圖書(shū)館的多庫(kù)目錄檢索系統(tǒng)、清華同方全文數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)等，對(duì)國(guó)內(nèi)商務(wù)智能的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié)。

一、文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析

1．論著統(tǒng)計(jì)分析。為了對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)商務(wù)智能論著情況有一個(gè)比較全面的了解，筆者分別以“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”（他們指的都是BusinessIntelligence，BI）為檢索題，通過(guò)對(duì)國(guó)家圖書(shū)館的多庫(kù)目錄檢索系統(tǒng)進(jìn)行題名檢索，得到近年來(lái)相關(guān)論著及博碩論文分布情況：國(guó)內(nèi)商務(wù)智能專著只有2004年的兩本，譯著在2003年~2005年間有三本。相對(duì)于最早1988年出版、截止2005年已經(jīng)出版23本的西文專著（含一本日文專著）要少得多。國(guó)外2001年~2004年間出版的商務(wù)智能專著數(shù)量極多，說(shuō)明經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的發(fā)展，國(guó)外商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究都比較成熟。而我國(guó)從2002年起僅有少量的博士論文，關(guān)于商務(wù)智能的專著也屈指可數(shù)，我國(guó)商務(wù)智能僅處于導(dǎo)入期，對(duì)商務(wù)智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。

2．論文統(tǒng)計(jì)分析。