商务智能考点汇总

数据挖掘数据库技术统计 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 机器学习模式识别算法其它。。。可视化技术数据挖掘数据库技术统计分析机器学习模式识别算法其它。。。可视化技术数据挖掘数据库技术统计分析机器学习模式识别算法其它。。。可视化技术考考填空选择教学纲要商务智能概述（三个技术填空选择）在线分析处理OLAP技术（1）数据挖掘技术和方法*数据挖掘过程数据仓库（大 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 考的多，6选1实验指导书有18分）商务智能应用*知识知识是对信息内容进行提炼、比较、挖掘、分析、概括、判断和推论。事实性知识和经验知识（考什么是隐性和显性知识）。洞察力（insight）7事务型处理数据和分析型处理数据的区别3-4条一条2分特性OLTPOLAP特征面向用户功能DB 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 数据汇总视图工作单位存取关注操作访问记录数用户数DB规模优先度量操作处理事务办事员、DBA、数据库专业人员日常操作基于E-R，面向应用当前的；确保最新原始的，高度详细详细，一般关系短的、简单事务读/写数据进入主关键字上索引/散列数十个数千100MB到GB高性能，高可用性事务吞吐量信息处理分析知识工人（如经理、主管、分析员）长期信息需求，决策支持星形/雪花，面向主题历史的；跨时间维护汇总的，统一的汇总的，多维的复杂查询大多为读信息输出大量扫描数百万数百100GB到TB高灵活性，端点用户自治查询吞吐量，响应时间8数据仓库(DataWarehouse)定义数据仓库用来保存从多个数据库或其它信息源选取的数据,并为上层应用提供统一用户接口，完成数据查询和分析。支持整个企业范围的主要业务来建立的，主要特点是，包含大量面向整个企业的综合信息及导出信息。数据仓库是作为DSS服务基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需要的信息。数据仓库是与操作型系统相分离的、基于 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 企业模型集成的、带有时间属性的、面向主题及不可更新的数据集合。以1992年WHInmon出版《BuildingtheDataWarehouse》为标志，数据仓库发展速度很快。WHInmon被誉为数据仓库之父。WHInmon对数据仓库所下的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。9面向主题（特点、什么意思）数据仓库中的数据是按照各种主题来组织的。主题在数据仓库中的物理实现是一系列的相关表，这不同于面向应用环境。如保险公司按照应用组织可能是汽车保险、生命保险、伤亡保险，而数据仓库是按照客户、政策、保险金和索赔来组织数据。面向主题的数据组织方式可在较高层次上对分析对象的数据给出完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企业的各项数据以及数据之间的联系，从而适应企业各个部门的业务活动特点和企业数据的动态特征，从根本上实现数据与应用的分离。101集成性数据仓库中的数据是从原有分散的源数据库中提取出来的，其每一个主题所对应的源数据在原有的数据库中有许多冗余和不一致，且与不同的应用逻辑相关。为了创建一个有效的主题域，必须将这些来自不同数据源的数据集成起来，使之遵循统一的编码规则。112稳定性数据仓库内的数据有很长的时间跨度，通常是5-10年。数据仓库中的数据反映的是一段时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于撰写快照进行统计、综合和重组的导出数据。主要供企业高层决策分析之用，所涉及的数据操作主要是查询，一般情况下并不进行修改操作.数据仓库中的数据是不可实时更新的，仅当超过规定的存储期限，才将其从数据仓库中删除，提取新的数据经集成后输入数据仓库。123时变性时变性：许多商业分析要求对发展趋势做出预测，对发展趋势的分析需要访问历史数据。因此数据仓库必须不断捕捉OLTP数据库中变化的数据，生成数据库的快照，经集成后增加到数据仓库中去；另外数据仓库还需要随时间的变化删去过期的、对分析没有帮助的数据，并且还需要按规定的时间段增加综合数据。134支持管理决策数据仓库支持OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和决策分析。OLAP从数据仓库中的综合数据出发，提供面向分析的多维模型，并使用多维分析的方法从多个角度、多个层次对多维数据进行分析，使决策者能够以更加自然的方式来分析数据。数据挖掘则以数据仓库和多维数据库中的数据为基础，发现数据中的潜在模式和进行预测。因此，数据仓库的功能是支持管理层进行科学决策，而不是事务处理。14数据仓库系统的结构（四步曲画图）15元数据数据仓库的所有数据都要通过元数据来管理和控制。元数据描述关于源数据的说明，包括源数据的来源、源数据的名称、源数据的定义、源数据的创建时间等对源数据进行管理所需要的信息。源数据的来源说明源数据是从哪个系统、哪个历史数据、哪个办公数据、哪个Web页、哪个外部系统抽取而来。源数据说明源数据在数据仓库的作用、用途、数据类型和长度等。16元数据(2)元数据：是用来描述数据的数据。它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输出)。元数据可用文件存在元数据库中。元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。要有效的管理数据仓库，必须设计一个描述能力强、内容完善的元数据。17数据仓库的数据模型最后大题要有模型（重点前两个模型）星型图模型物理数据模型概念模型逻辑模型物理模型面向用户的需求细化层次更详细的技术细节信息包图18概念模型由于大多数商务数据是多维的，但传统的数据模型表示三维以上的数据有一定困难。概念模型简化了这个过程并且允许用户与开发者和其他用户建立联系：确定系统边界：决策类型、需要的信息、原始信息确定主题域及其内容：主题域的公共键码、联系、属性组确定维度：如时间维、销售位置维、产品维、组别维等确定类别：相应维的详细类别确定指标和事实：用于进行分析的数值化信息19实例〖例〗试画出销售分析的概念模型。解：首先根据销售分析的实际需求，确定信息包的维度、类别和指标与事实：（1）维度：包括日期维、销售地点维、销售产品维、年龄组别维、性别维等。（2）类别：确定各维的详细类别，如：日期维包括年（10）、季度（40）、月（120）等类别，括号中的数字分别指出各类别的数量；销售地点维包括国家（15）、区域（45）、城市（280）、区（880）、商店（2000）等类别，括号中的数字同样分别指出各类别的数量；类似地，可以确定销售产品、年龄组别维、性别维等的详细类别。（3）度量和事实：确定用于进行分析的数值化信息，包括预测销售量、实际销售量和预测偏差等。20销售分析的概念模型日期销售地点销售产品年龄组别性别年(10)国家(15)产品类(6)年龄组(8)性别组(2)季度(40)区域(45)产品组(48)月(120)城市(280)产品(240)区(880)商店(2000)度量和事实:预测销售量、实际销售量、预测偏差信息包：销售分析维度类别21概念模型图实例组合ID写清楚22逻辑模型星型图：数据仓库的数据模型的第二层是向最终的数据结构添加某些细节的星型图模型。与传统的关系模型相比，星型图模型简化了用户分析所需的关系，从支持决策的角度去定义数据实体，更适合大量复杂查询。星形图包括了三种逻辑实体：指标、维度和详细类别维表的本质是多维分析空间在某个角度上的投影，多个维表共同建立一个多维分析空间。23sales数据仓库的雪花模式24InformationModellingofSalesInformationDemandUniqueIdentifierAttributeStrongEntityType1-nRelationship0-nRelationshipDerivedAttributeWeakEntityType25DWLayerandtheMappingtoInformationModelDataWarehouseLayer(logicallayer)InformationModel(conceptuallayer)MapInformationObjectsToDatabasefields-RenameObjectstoUserfriendlynames-Calculatefields-Defineobjectdisplayattributes-Convertcurrenciesetc….26星型模型例子27粒度（选择填空）粒度：对数据仓库中的数据综合程度高低的一个度量，它既影响数据仓库中的数据量的多少，也影响数据仓库所能回答询问的种类。粒度越小，综合程度越低，回答查询的种类越多；粒度越高，综合程度越高，查询的效率也越高。在数据仓库中可将小粒度的数据存储在低速存储器上；大粒度的数据存储在高速存储器上。2.1数据仓库的开发模型填空题张三客户客户与产品特性个体整体整体间联系属性实体同质实体异质实体列（字段、数据项）记录表文件数据库信用现实世界是存在于现实之中的各种客观事物。概念世界是现实情况在人们头脑中的反应。逻辑世界是人们为为将存在于自己头脑中的概念模型转换到计算机中的实际的物理存储过程中的一个计算机逻辑表示模式。计算机世界则是指现实世界中的事物在计算机系统中的实际存储模式。图2.1现实与不同模型的变化联系元数据模型数据粒度模型和聚集模型图2.2数据模型关系图数据仓库的设计是在概念模型、逻辑模型和物理模型的依次转换过程中实现的。元数据模型作为数据仓库的灵魂自始自终伴随着数据仓库的开发、实施与使用。数据粒度模型和聚集模型也在数据仓库的创建中发挥着指导的作用，指导着数据仓库的具体实现。大题可用由于传统的实体关系图无法表述数据仓库中所需要的用户所感兴趣的分析数据、描述数据和细节数据的关系，因此将ERD中的实体分成指标实体（事实实体）、维实体和详细类别实体（引用实体）。指标实体处于概念模型的中心，是数据仓库活动的中心。往往最后形成数据仓库中的实体-事实表。在现实世界中则是业务处理或者某一事件（例如，销售、服务等）。指标实体维度表维实体在数据仓库中主要用于对实体指标的过滤和重新组织提供指导。详细类别表详细类别实体在数据仓库中也用物理数据库表示，通常与现实世界中的某一个实体相对应。实例：P95、P962.2.2 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 的数据模型数据仓库的数据普通数据库系统的数据长期的框架短期的框架静态快速变化数据通常是汇总的记录级的访问特殊查询访问标准查询访问定期更新实时更新数据驱动事件驱动表2-1数据仓库的数据与普通的数据库系统的数据之间的对比写三点与前面一样任选2.2.4雪花模型维度表维度表维度表维度表维度表事实表详细类别表详细类别表图2.7雪花模型的结构示意图1.单元测试当数据仓库的每个单独组件完成后，就需要对它们进行单元测试，单元测试的目的是寻找存于单个程序、存储过程和其他位于一些独立环境中的模块的错误。在测试过程中不仅要求单元能对各种正常情况进行正确处理，也要求对各种错误情况具有防御能力，不至由于某个用户的误操作导致系统的崩溃。3.6.4数据仓库的测试2.系统集成测试在完成数据仓库单元测试以后，还需要进行数据仓库的集成测试，测试是验证每个单元与数据仓库系统和子系统之间的接口完好，能够正常传递数据，执行系统的整体功能。在测试之前必须依据数据仓库的所有组件功能、数据仓库应用方法和数据仓库开发计划，制定详细的测试计划。在完成数据仓库的系统集成测试以后，就可以进行数据仓库数据的首次加载。在数据仓库交付用户使用之前，需要对数据仓库进行交付测试。什么是OLAP？定义1：OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。定义2：OLAP(联机分析处理)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。(OLAP委员会的定义)OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP决策分析OLAP分析属于验证驱动型发现：用户首先提出自己的假设，然后利用OLAP工具检索查询以验证或否定假设。OLAP基本概念维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性(时间维、地理维等)。维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。维的成员：维的一个取值。是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)多维数组：维和变量的组合表示。一个多维数组可以表示为：(维1，维2，…，维n，变量)。(时间，地区，产品，销售额)数据单元(单元格)：多维数组的取值。(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000)OLAP特性快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。客户/服务器体系结构－两层或三层C/S结构。 可分析性:OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。多维性（最关键属性）:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。信息性:不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。OLAP特性快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。客户/服务器体系结构－两层或三层C/S结构。 可分析性:OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。多维性（最关键属性）:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。信息性:不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。OLAP操作（填空or选择）Codd从可视化角度提出，主要基于统计的方法：切片和切块(SliceandDice)在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。钻取(Drill)钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。 旋转(Rotate)/旋转(Pivot)通过旋转可以得到不同视角的数据。辅之于各种图形展示分析结果钻过、钻透OLAP分类按照存储方式OLAPMOLAPHOLAPROLAP按照处理地点ClientOLAPServerOLAPRelationaldatabaseCubeMicrosoftSQLServerOLAPServiceROLAPMOLAPHOLAPMOLAP（性能更好的）的多维立方体(Multicube)DBDW多维视图基础数据计算结果多维数据库引擎客户多维存取基于多维数据库(MDDB)的OLAP－MOLAPOLAP服务器：存储OLAP服务软件和多维数据库MDDB存储：采用“超立方体”形式MDDB存取：多维操作ROLAP与MOLAP比较（简答、填空）要求3-4点即可在MOLAP中，不但把多维实视图在概念上看成一个超立方体，而且在物理上把多维实视图组成一个多维数组，而不象ROLAP以表的形式存储实视图。在MOLAP中，维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总数据作为多维数组的值存储在数据的单元中。ROLAP在节省存储空间、灵活性、与关系数据库保持一致性等方面有明显的优势；MOLAP则在性能和管理的简便性方面有其优点。MOLAP的查询速度比较快，但有下面限制：用多维数组实现多维实视图，需要很大的存储空间。在实际的数据仓库中，每维的属性值个数可能数万。例如几万种产品、几万个连锁店等。而实际的维数可能多达几十乃至几百。耗费的存储空间相当可观，由此带来加载、维护等问题。在多维数组中，很可能有些单元是空白的，如节假日商店不营业；某些产品在某些地区不销售等。MOLAP与关系数据库系统从存储结构到查询语言都有相当大的差别，不可能在RDBMS的基础上实现。ROLAP与MOLAP比较（续）数据挖掘受多学科的影响重点数据挖掘是一个交叉科学领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计、机器学习、可视化和信息科学。一个比较正式的数据挖掘的定义高层次上的主动式自动发现方法，被称为发现驱动型知识发现。从数据中提取正确的、有用的、未知的和综合的信息并用它进行决策的过程。数据挖掘的相关学科是统计理论、数据库技术和人工智能。前BusinessObjects的ToddRowe曾表示：“从技术上讲，甚至只要有完备的Excel数据就能用上BI。”过程数据挖掘——隐性知识并不是一个装在软件包装盒中的工具可以简单的买到并运行在商业智能环境中，也不会自动开始产生值得注意的商业规律。正确的简答or填空提取的信息应该是正确的，并且在统计上是重要的以支持有依据的决定。正确意味着确证性和完整性。不但需要从数据库中得到正确的客户，还希望得到所有正确的客户。这就需要原始数据和数据挖掘过程都具有正确性。有用的数据挖掘过程可能会传递正确的和重要的结果，但是这些知识必须是对商业有用的。如结果告诉你要在一个大量的渠道上多样化市场运作，这可能会无法办到。同样结果必须使你能抢在竞争对手之前行动。未知的数据挖掘要产生新的信息。如果过程只是传递一些无关紧要的结果，那么数据挖掘的商业动力就会消失。这就是区分验证和探索的性质。最小要求同上以上显示了数据挖掘最小要求，可以用它来评价数据挖掘是否对业务环境增加了附加的价值其他要求典型的数据挖掘系统结构重点简答数据挖掘流程国际标准CRISP-DM（1）简答题商业理解。这可能是数据挖掘最重要的阶段。商业理解包括确定业务对象、评估情况、确定数据挖掘目标以及制订工程计划。数据理解。数据提供了数据挖掘的“原材料”。此阶段用于了解您的数据源以及这些数据的特征。此阶段包括收集初始数据、描述数据、探索数据和验证数据质量。“输出节点”选项板上提供的数据审核节点是一个用于数据理解的、不可或缺的工具。、数据准备。对数据源进行分类之后，您需要准备数据，以便进行挖掘。准备包括选择、清理、构建、集成数据以及格式化数据。建模。此阶段毫无疑问是数据挖掘的核心部分，在此阶段将使用精巧复杂的分析方法从数据中提取信息。此阶段包括选择建模技术、生成测试设计，以及构建和评估模型。评估。选定模型之后，就可以评估数据挖掘结果在多大程度上能够帮助您实现业务目标了。此阶段的要素包括评估结果、查看数据挖掘过程，以及确定后续步骤。部署。既然您已经付出了上述所有努力，现在就应该有所获益了。此阶段主要是将您的新知识结合到日常的业务流程中，来解决最初的业务问题。此阶段包括计划部署、监视和维护、生成最终报告，以及复查该工程。数据挖掘流程国际标准CRISP-DM（3）简答结合上面的图理解55使用决策树进行分类决策树一个树形的结构内部节点上选用一个属性进行分割每个分叉都是分割的一个部分叶子节点表示一个分类决策树生成算法分成两个步骤树的生成开始，数据都在根节点递归的进行数据分片树的修剪：去掉一些可能是噪音或者异常的数据决策树使用:对未知数据进行分割按照决策树上采用的分割属性逐层往下，直到叶子节点56决策树算法基本算法（贪心算法）自上而下分而治之的方法开始时所有的实例都在根节点属性都是分类型(如果是连续的，将其离散化)所有记录用所选属性递归的进行分割属性的选择是基于一个启发式规则或者一个统计的度量(如信息增益)停止分割的条件一个节点上的实例都属于同一个类别；没有属性可以再用于对数据进行分割57属性选择的统计度量信息增益—Informationgain(ID3/C5.0)所有属性假设都是分类型字段经过修改之后可以适用于数值型字段信息增益率（C4.5)基尼指数—Giniindex(IBMIntelligentMiner)能够适用于分类和数值字段χ2检验(CHAID)其他58BP神经网络的训练（1）简答题分析业务问题。选择训练样本集，对其输入值和输出值进行预处理。依靠经验确定网络的拓扑结构，并对神经元的权值和偏置进行初始化。利用反向传播等算法训练网络，不断调整网络权值减少预测误差，获得网络的最佳权。用测试集检验网络的分类或预测质量。预测未知样本的分类。BP神经网络是一种监督学习方法，使用反向传播的学习算法：通过迭代处理一组训练样本，把每个样本的网络输出值Tk与实际值Ok比较，然后按一定的方式调整网络权和神经元的偏置，使得实际值和网络输出值之间的误差平方和最小：式中sample为样本集。这种网络权的调整“后向”进行，即由输出层，经由隐层，多次重复训练，直到满足误差要求。59BP神经网络的训练（2）为使ERR最小，可以利用最优化理论的梯度下降法更新网络权值。通常有两种方法更新权和偏置：一种是每训练一个样本就更新权和偏置，另一种是在处理训练集中的所有样本之后再更新权和偏置。这实际上是以wij和wjk为变量的多元函数ERR的最小化问题。利用梯度下降法，权的更新方式如下：式中是学习率，这个参数可避免陷入局部最小。学习率太小，会使网络学习速度慢，而太大的学习率可能使学习过程振荡。通常在网络训练的初期学习率设置大一些，随着训练误差的减少，学习率可逐渐变小。60二元变量的相异度计算原题计算gender是一个对称的二元变量其它的都是非对称的二元变量将值Y和P编码为1,值N编码为0，根据Jaccard系数计算得：61支持度和置信度定义6:关联规则是形如X->Y的规则，其中X，Y为项目集且XY=。定义7：在数据库D中，若s%的事务包含XY，则关联规则X->Y的支持度为s%；在数据库D中，若c%的包含项目集X的事务也包含项目集Y，则关联规则X->Y的置信度为c%:p（Y│X）＝p（XY）/p(X)。置信度反应了关联规则的可信度—购买了项目集X中的商品的顾客同时也购买了Y中商品的可能性有多大。62回归分析的步骤简答题、填空确定因变量和影响因素（自变量）。绘制散点图，观察变量的大致关系。求回归系数，并建立回归模型。检验回归模型。进行预测。Web挖掘概念Web挖掘是从大量Web文档的集合C中发现隐含的、有用的模式P的过程：C→P。Web挖掘主要处理文本、图形和图像等半结构、非结构化的数据，这些数据分布在Web文档、Web服务器的日志、用户cookies等。Web挖掘分类画出来，下一页简单解释必考！！！Web挖掘类项目Web内容挖掘Web结构挖掘Web日志挖掘处理数据类型IR方法：无结构数据、半结构数据Web结构数据用户访问Web数据主要数据自由化文本、HTML标记的超文本Web文档内及文档间的超链Serverlog,Proxyserverlog,Clientlog表示方法词集、段落、概念、IR的三种经典模型图关系表、图处理方法统计、机器学习、自然语言理解机器学习、专有算法统计、机器学习、关联规则主要应用分类、聚类、模式发现页面权重分类聚类模式发现Web站点重建，商业决策重点记Web文本挖掘Web文本挖掘针对包括Web页面内容、页面结构和用户访问信息等在内的各种Web数据，应用数据挖掘方法发现有用的知识帮助人们从大量Web文档集中发现隐藏的模式。Web文本挖掘的方法文本概括：从文本（集）中抽取关键信息，用简洁的形式总结文本（集）的主题内容。例如搜索引擎在向用户返回查询结果时，通常需要给出文本摘要。文本分类：把一些被标记的文本作为训练集，找到文本属性和文本类别之间的关系模型，然后利用这种关系模型判断新文本的类别。召回率和精度。文本聚类：根据文本的不同特征划分为不同的类。从大量文档中发现一对词语出现模式的关联分析以及特定数据在未来的情况预测。Web文本挖掘的应用搜索引擎领域：利用Web文本挖掘可以更合理地组织搜索结果：按照页面之间的相似程度分为若干簇。自然语言理解领域：结合自然语言处理技术和Web文本挖掘技术。知识经济的发展趋势必考简答不同点1990-新经济时代1996-知识经济2003~即时经济企业变革企业e化知识管理协同合作工作模式数字工具应用(Internet,email)最佳经验和学习组织虚拟团队新价值观顾客导向知识分享文化、知识价值链移动办公、动态企业管理决胜关键速度创新学习资源整合应用信息发展信息爆炸知识应用多元价值隐性知识隐性知识是指存在于人头脑中的隐性的、非结构化、不可编码的知识，是关于个人的思想、经验等：来自个人学习和实践过程中的直接经验，难以规范化；存在于人的大脑中，不易传递给他人，需要通过观察、模仿、体验而学习。在实践中传递或以非正式（也非口头的）的方式传递。隐性知识是在团队成员一起讨论经验中产生，彼此影响，形成一种“社会化”的效应。